Le modèle de vision DeepSeek enregistre un score de 2 victoires et 2 défaites contre l'Opus 4.8

Le modèle de vision V4-Flash-Vision-Exp de DeepSeek a montré des performances supérieures à l'Opus 4.8 dans deux des quatre évaluations d'agents multimodaux. Lors de l'examen final des agents, le V4-Flash-Vision-Exp a obtenu un score de 27,3, dépassant les 25,7 de l'Opus 4.8, et a également surpassé l'Opus 4.8 avec un score de 35,0 dans le ZeroBench contre 34,0. Cependant, dans l'ApexBench, le V4-Flash-Vision-Exp a obtenu 36,5, ce qui est inférieur aux 39,4 de l'Opus 4.8, et dans le Chartography, il a enregistré 64,3, en dessous des 65,0 de l'Opus 4.8. Comparé au modèle de texte précédent V4-Flash-0731, le score de l'ApexBench a augmenté de 26,2 à 36,5, et le score de l'examen final des agents a également augmenté de 25,2 à 27,3. DeepSeek explique que le V4-Flash ignore le contenu multimodal et que l'amélioration des scores est interprétée comme un effet de la capacité à traiter les entrées d'images. Dans six des sept évaluations textuelles, le V4-Flash-Vision-Exp a obtenu des scores supérieurs à ceux du V4-Flash-0731, et le score DeepSWE a augmenté de 54,4 à 59,3. Dans le Toolathlon, le V4-Flash-Vision-Exp a enregistré un score de 75,9, avec une différence de 0,3 point par rapport aux 76,2 de l'Opus 4.8. Ce benchmark est une mesure interne de DeepSeek, élargissant les options de modèles multimodaux pour les développeurs. Les chiffres actuellement publiés montrent que le modèle de vision DeepSeek a enregistré un score de 2 victoires et 2 défaites contre l'Opus 4.8 dans quatre évaluations d'agents multimodaux.

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