DeepSeek V4 Flash Vision (Exp) לעומת DeepSeek V4 Flash: אותו מחיר, אחד רואה

DeepSeek V4 Flash Vision (Exp) ו-DeepSeek V4 Flash הם אותו מודל עם הבדל אחד בדיוק, וההבדל הזה הוא כל הסיפור: מודל הראייה רואה תמונות ומודל הטקסט לא. הושק היום, 21 באוגוסט 2026, כהוצאה ניסיונית, DeepSeek V4 Flash Vision (Exp) נושא את מוח הטקסט של DeepSeek V4 Flash ללא שינוי — אותו הקשר של 1M טוקנים, אותה תפוקה מקסימלית של 384K, אותם מחירי טוקנים — ומוסיף קלט תמונות שמשנה את הציונים שלו במדדי הסוכן שבהם מודל הטקסט נכשל בשקט. השאלה האמיתית היחידה היא האם "ניסיוני" עולה לך יותר ממה שהוא חוסך.

שני המודלים

DeepSeek V4 Flash הוא סוס העבודה התקציבי הרשמי של החברה: מודל Mixture-of-Experts עם כ-284B פרמטרים בסך הכול ו-13B פעילים, טקסט בלבד, מותאם לעומסי עבודה יומיומיים עם מקביליות גבוהה, עם תקציב מקביליות של 2,500 טוקנים לשנייה ב-API של הספק. DeepSeek V4 Flash Vision (Exp) הוא אותה משפחת משקולות עם מקודד ראייה בחזית, מחויב באופן זהה, ומסומן כניסיוני. כל מה שמתחת לעיניים משותף.

• פרמטרים — Vision-Exp: 284B סה״כ / 13B MoE פעיל לעומת V4-Flash: 284B סה״כ / 13B MoE פעיל (אותה משפחה)

• קלט — Vision-Exp: טקסט + תמונות (JPEG, PNG, GIF, WebP) לעומת V4-Flash: טקסט בלבד

• הקשר — Vision-Exp: 1M טוקנים לעומת V4-Flash: 1M טוקנים

• פלט מקסימלי — Vision-Exp: 384K טוקנים לעומת V4-Flash: 384K טוקנים

• מצבי חשיבה — שניהם תומכים בחשיבה ובאי-חשיבה

• פורמטי API — שניהם: Chat Completions, Messages, Responses

• מחיר — זהה (שניהם מחייבים בתעריפי הטוקנים של V4-Flash בשיא/בשפל)

סטטוס — Vision-Exp: ניסיוני, ללא תאריך GA לעומת V4-Flash: גרסה רשמית (V4-Flash-0731)

היכן שהחזון משנה את לוח התוצאות

בטקסט טהור, Deep​Seek אומר שהשניים ברמה שווה, ואין סיבה לפקפק בכך — מודל הראייה בנוי מאותה יכולת טקסט. הפער מופיע במדדי סוכן שמכילים צילומי מסך, תרשימים ותמונות ממשק משתמש, שבהם המודל המבוסס על טקסט בלבד פשוט מתעלם מהתוכן המולטימודלי. כל המספרים שלהלן מדווחים על ידי הספק מתוך הודעת ההשקה של היום, ולא שוחזרו באופן עצמאי:

• ApexBench Pass@1 — Vision-Exp 36.5 לעומת V4-Flash 26.2

• Agents' Last Exam — Vision-Exp 27.3 מול V4-Flash 25.2

• Terminal-Bench 2.1 — Vision-Exp 83.9 לעומת V4-Flash 82.7

• NL2Repo — Vision-Exp 57.7 לעומת V4-Flash 54.2

• DeepSWE — Vision-Exp 59.3 לעומת V4-Flash 54.4

• Chartography — Vision-Exp 64.3 (V4-Flash לא יכול לנסות)

• ZeroBench Pass@5 — Vision-Exp 35.0 (V4-Flash לא יכול לנסות)

הקפיצה הגדולה ביותר היא ApexBench, שם הוספת ראייה מעלה את הציון מ-26.2 ל-36.5 — תנודה של עשר נקודות שאינה נובעת מכך שהמודל חושב יותר, אלא סוף סוף קורא את המשימה. עבור סוכן הפועל דרך מסך — דפדפן, שולחן עבודה, טרמינל עם פלט מעובד — מודל הטקסט טס בעיוורון בדיוק על אותם חלקים של המשימה שנושאים את המידע.

לשאלת המחיר יש תשובה אחת.

אין הבדל במחיר, וכאן ההשוואה הופכת לבחירה מובנת מאליה בכיוון אחד. DeepSeek V4 Flash Vision (Exp) גובה בדיוק אותם תעריפים כמו DeepSeek V4 Flash, שמאז 16 באוגוסט 2026 הם שיא/לא-שיא:

• קלט, החטאה במטמון — $0.22 לכל 1M אסימונים בשעות השפל, $0.44 בשעות השיא (שני הדגמים)

• קלט, פגיעת מטמון — $0.007 ל-1M טוקנים בשעות לא שיא, $0.014 בשעות שיא (שני הדגמים)

• פלט — $0.66 ל-1M טוקנים בשעות השפל, $1.32 בשעות השיא (שני הדגמים)

• שעות שיא — 01:00–04:00 ו-06:00–10:00 UTC, שני הדגמים

העלות הנוספת היחידה שהיכולת החזותית מביאה היא התמונה עצמה: כל תמונה ממותקת לעד 384 טוקנים, כך שצילום מסך עולה בערך 0.0085 סנט בתעריף שפל. אפילו סוכן חזותי כבד שקורא 50 תמונות בכל הרצה מוסיף פחות מסנט לעלות הקלט. לבחור במודל הטקסט כדי לחסוך כסף זה לבחור פרוטות על פני ראייה — החיסכון אינו אמיתי.

מתי לבחור באיזה

בחרו ב-DeepSeek V4 Flash Vision (Exp) אם הצינור שלכם יכול אי פעם לקבל תמונה. סוכני בדיקות ממשק ובדיקות QA מבוססות צילומי מסך, סוכני גלישה באינטרנט שצריכים לקרוא את הדף שבו הם נמצאים, חילוץ תרשימים ודיאגרמות, צילומי מסך של מסמכים, לכידות הודעות שגיאה ממסך המשתמש — בכל אחד מאלה, מודל הראייה הוא המודל הטוב יותר באופן מובהק באותו המחיר. אין עונש על איכות הטקסט, לפי הספק, כך שהסיבה היחידה לא להשתמש בו היא יציבות.

בחר ב-DeepSeek V4 Flash אם התעבורה שלך היא טקסט טהור ושום דבר בה לא ישתנה. להשלמת קוד, אחזור מידע ולולאות סוכן טקסטואליות בלבד, שני הדגמים משיגים תוצאות זהות על טקסט, והגרסה הרשמית היא ההימור הבטוח יותר מעצם הגדרתה. אם אתה כבר על V4-Flash ולעולם לא שולח תמונה, אין סיבה לעבור — ואין סיבה לא להחזיק באפשרות הזו גם בתצורת הניתוב שלך.

ההבדל האמיתי היחיד: סטטוס ניסיוני

כל מה שמעל לעיניים זהה; עלות הראייה זניחה; בדיקות הביצועים מעדיפות את מודל הראייה. הגורם היחיד שיכול לגיטימית להשאיר אותך על DeepSeek V4 Flash בייצור הוא שמודל הראייה נסיוני. Deep​Seek מתייגת אותו ככזה, לא נותנת תאריך GA, ואומרת שאינו מומלץ לשימוש בייצור. המוח הטקסטואלי שמאחוריו מוכח, אבל מסלול הראייה חדש, ומשטח API נסיוני הוא בדיוק המקום שבו לא רוצים כשל שקט ב-2 לפנות בוקר.

זהו המקום היחיד שבו ההשוואה לא מוכרעת לפי מפרטים, וזה גם המקום היחיד שבו ראוטר משנה את התשובה. ב־OrcaRouter שני הדגמים פעילים — deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp ו־deepseek/deepseek-v4-flash — מאחורי מפתח API יחיד במחיר המחירון של הספק, מועברים ללא כל תוספת מחיר. מכיוון שאותה פלטפורמה מנתבת את שניהם, ניתן לאמץ את דגם הראייה במקומות שבהם הוא מצדיק את עצמו, ולעגן את השאר לגרסה הרשמית, עם מעבר אוטומטי למקרה תקלה כך שתקלה ניסיונית לעולם לא מפילה את כל הצנרת. אתה מקבל את השיפור של עשר הנקודות ב־ApexBench בקריאות שצריכות אותו, ואת היציבות של הגרסה הרשמית בקריאות שלא, ללא חוזה שני וללא נתיב קוד שני.

השורה התחתונה

אם עומס העבודה שלך יכול לקבל תמונות, {{1}}DeepSeek V4 Flash Vision (Exp) מנצח את DeepSeek V4 Flash בכל היבט שחשוב{{/1}} ומפסיד רק בהיבט האחד שאפשר לעקוף בהנדסה: סטטוס ניסיוני. אם עומס העבודה שלך הוא טקסט טהור, המודלים שווים בפלט והגרסה הרשמית מנצחת ביציבות. השניים אינם באמת מתחרים — {{2}}מודל הראייה הוא מודל הטקסט עם יכולת שנפתחה, ללא תוספת תשלום{{/2}}. ההחלטה היחידה שכדאי לקבל היא כמה מהתעבורה שלך אתה מוכן לנתב ל-API ניסיוני, וזו החלטת ניתוב, לא החלטת מודל.