El modelo de visión DeepSeek registra 2 victorias y 2 derrotas frente a Opus 4.8
El modelo de visión V4-Flash-Vision-Exp de DeepSeek mostró ventajas sobre Opus 4.8 en dos de cuatro evaluaciones de agentes multimodales. En el examen final de agentes, V4-Flash-Vision-Exp obtuvo 27.3 puntos, superando los 25.7 puntos de Opus 4.8, y también superó a Opus 4.8 en ZeroBench con 35.0 puntos frente a 34.0. Sin embargo, en ApexBench, V4-Flash-Vision-Exp obtuvo 36.5 puntos, que no alcanzaron los 39.4 puntos de Opus 4.8, y en Chartography, con 64.3 puntos, estuvo por debajo de los 65.0 puntos de Opus 4.8. V4-Flash-Vision-Exp mostró una mejora en la puntuación de ApexBench, subiendo de 26.2 a 36.5 puntos en comparación con el modelo de texto anterior V4-Flash-0731, y también aumentó su puntuación en el examen final de agentes de 25.2 a 27.3 puntos. DeepSeek explica que V4-Flash ignora el contenido multimodal, y la mejora en la puntuación se interpreta como un efecto de la capacidad de procesar entradas de imagen. En seis de las siete evaluaciones de texto, V4-Flash-Vision-Exp obtuvo puntuaciones más altas que V4-Flash-0731, y la puntuación de DeepSWE aumentó de 54.4 a 59.3 puntos. En Toolathlon, V4-Flash-Vision-Exp registró 75.9 puntos, mostrando una diferencia de 0.3 puntos con respecto a los 76.2 puntos de Opus 4.8. Este benchmark es una medida interna de DeepSeek, ampliando las opciones de modelos multimodales para desarrolladores. Con los números actualmente disponibles, se confirma que el modelo de visión de DeepSeek ha registrado 2 victorias y 2 derrotas frente a Opus 4.8 en cuatro evaluaciones de agentes multimodales.
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