百万tokens、原生多模态、非思考生图强化！DeepSeek V4 Lite逼近

DeepSeek V4 Lite模型的测试信息流出，其核心升级在于百万级上下文窗口和原生多模态能力。值得注意的是，它在非思考模式下的图像生成质量，已超越前代模型的思考模式，预示着AI推理与生成效率的新突破。

智能速览

• DeepSeek V4 Lite测试版代号“Sealion-lite”，上下文窗口扩展至100万tokens。

• 模型原生支持多模态推理，可处理文本与图像等多种数据形式。

• 非思考模式下，V4 Lite的图像生成表现优于前代V3.2的思考模式。

• 在“骑自行车的鹈鹕”等测试中，V4 Lite生成图像的细节与准确性更高。

精华内容

新模型的测试信息揭示了关键的技术迭代方向，尤其是在处理长文本和图像生成方面。

上下文革命

DeepSeek V4 Lite最引人注目的升级是其高达100万tokens的上下文窗口。作为对比，其前代V3.2模型仅为128K tokens。上下文窗口的扩容意味着模型能一次性“记住”并处理更长的文本资料，对于分析长篇文档、代码库或进行复杂的多轮对话，其能力得到了质的提升。

原生多模态

该模型实现了原生的多模态推理支持，不再需要额外插件或转换步骤。这意味着它能够更直接、高效地理解和融合文本与图像信息。相较于现有的Web或App端模型，这种原生设计在处理图文混合任务时，有望展现出更优的性能和更低的延迟。

生图能力超越

实测结果显示，V4 Lite在非思考模式下的图像生成能力已非常突出。在生成“骑自行车的鹈鹕”和“Xbox 360手柄”的测试中，其输出结果在贴合提示词、物体形状准确性和细节丰富度上，均明显优于前代V3.2模型在思考模式下的表现。这表明新模型在效率和效果之间找到了更优的平衡点。

DeepSeek V4 Lite的测试信息预示着大模型在效率和能力上的新平衡。百万级上下文与强化的生图功能结合，将如何改变未来的AI应用场景，值得持续关注。