微新创想：DeepSeek 在多模态能力的探索上迈出了令人瞩目的一步。在终于开始灰度测试其视觉功能后，它发布了一篇关于视觉推理技术的论文，但这篇论文很快被撤下，引发了不少猜测和讨论。4月29日，DeepSeek 研究员陈小康在 X 上发布了一条推文，配图中，DeepSeek 标志性的鲸鱼 logo 摘下眼罩，露出眼睛。这一举动仿佛在向外界宣告，视觉能力的探索已经进入新的阶段。
过去，DeepSeek 被广泛认知的是其在文本、代码和推理任务上的卓越表现。然而，真实世界的问题往往不是以文字形式出现的。它们可能是一张照片、一页图表、一个网页截图，甚至是一个需要理解空间关系和视觉细节的现实场景。对于 DeepSeek 来说，视觉能力是将其推理能力从文本世界延伸到真实世界的关键一步。而这次灰测的视觉能力，让使用者们感到不同：它不像其他模型那样简单地在语言模型基础上增加多模态功能，而是以一种更原生的方式进行视觉推理。
随着用户的好奇心不断上升，DeepSeek 发布了一篇名为《Thinking with Visual Primitives》的论文。从标题可以看出，DeepSeek 对视觉能力的理解，依然聚焦于推理和思考。它试图让模型在视觉层面使用最基本的空间元素进行更准确的判断。这并不是所有主流模型厂商在多模态领域所追求的方向，但这个想法却非常独特，也带来了新的研究思路。
目前，DeepSeek 的视觉模式仍在灰度测试阶段，逐步向用户开放。从 X 上已经试用该功能的用户反馈来看，DeepSeek 的视觉能力不仅仅是识别图片内容，更在于将图像信息与已有的世界知识联系起来。一位用户在 X 上表示，DeepSeek 的视觉模式拥有非常丰富的世界知识，其思考过程也让人印象深刻。他上传了一张公司附近的照片，DeepSeek 在推理过程中几乎能识别出每一栋楼，并尝试找到正确的那栋。值得注意的是，这一过程并未依赖联网搜索。
还有用户提到，DeepSeek 在网页复刻方面表现出色。这为设计师和产品经理提供了极大的便利，因为从 Figma、截图或参考网页到可点击的原型，以往需要设计师标注、开发切图、工程师实现的流程，现在可以被模型直接完成。这大大缩短了想法验证的时间，提高了效率。
我亲自测试了 DeepSeek 的视觉理解能力。我上传了一张迷宫图，让它进行解答。DeepSeek 的思考过程非常严谨，它采用的是反向推理的方法，从终点出发，逐步反向追踪，直到找到起点。为了验证路径的可行性，它还用正向方式走了一遍，并再次核算，最终输出答案。整个过程中，DeepSeek 推理了四遍路径的可行性，显示出其在复杂任务上的稳定性。
陈小康在 30 号的推文中进一步解释了 DeepSeek 在视觉推理上的思路。他指出，传统的思维链（CoT）主要停留在语言空间，而视觉推理需要更多能力。通过将点和框作为认知锚点，DeepSeek 弥合了“指代鸿沟”，模拟了人类在视觉推理中常用的“指向—推理”协同机制。
DeepSeek 提出了一种新的推理框架，即使用视觉基元进行思考。所谓视觉基元，可以理解为模型在图像中的“手指”。当模型需要判断一张合照中有多少人时，它会先用边界框将每个人标出，再进行统计。对于更复杂的细粒度计数任务，如“有几只熊在地面上”，模型会先找出所有熊，再逐一判断它们的位置和状态，最后得出答案。
视觉基元的引入，让模型的推理不再悬浮在语言描述中，而是被锚定在图像中的具体位置。这种方式不仅提高了推理的准确性，也让模型在处理空间关系和路径追踪时更加可靠。
在空间推理任务中，DeepSeek 采用的是“定位—验证—统计”的流程。模型会先框出关键对象，再根据这些对象进行多步推理。例如，判断图中是否存在一个紫色橡胶物体，与灰色金属物体大小相同。模型会先定位灰色金属球，判断其大小；再逐一检查其他小物体，看它们的颜色、材质和大小是否匹配，最终得出结论。
在拓扑推理任务中，DeepSeek 主要使用点来表示路径。这类任务关注的是路径、连通性和结构关系，而不是物体本身。例如，判断迷宫中是否存在从起点到终点的路径，或者在交错线条中找到正确的延续路径。这类任务对多模态模型来说尤其困难，因为它们需要模型持续跟踪路径，而不是一瞥即答。
报告中提到，纯语言的思维链难以准确描述不规则形状的轨迹，因此使用点作为视觉基元，特别适合处理这类问题。在迷宫导航任务中，DeepSeek 会让模型先找到起点和终点，然后像做深度优先搜索一样探索路径。模型每走到一个关键位置，就用点坐标记录下来；如果遇到死路，就回退到前一个岔路口，再尝试另一条路径。
在线条追踪任务中，模型同样会用一串点来表示其沿着哪条线走。这类任务的核心挑战是交叉点消歧：当两条线交叉时，模型必须根据局部几何连续性判断哪一条才是目标线的延续，而不是被另一条线误导。为了防止模型仅凭颜色猜测，DeepSeek 还设计了所有线条颜色和粗细都相同的样本，迫使模型真正根据曲线连续性进行追踪。
尽管视觉基元带来了诸多优势，但它并不是视觉推理的终点。它的最大价值在于让模型的视觉推理变得更稳定，也更容易被验证。这会带来两个直接的好处：一是减少幻觉，模型在判断“这里有没有紫色橡胶物体”时，不再只是凭语义猜测，而是先在图中找到候选物体，再逐一排除；二是提高可解释性，例如当模型说一张图里有 25 个人时，如果它同时框出了这 25 个人，用户就能判断其是否准确。
这也是为什么 DeepSeek 的视觉模式在网页复刻、迷宫求解、复杂图像问答等场景中显得更有用。这些任务都需要模型理解页面结构、追踪路径或在多个视觉线索之间进行比对，而不仅仅是提供一句笼统的图片描述。视觉基元让模型能够稳定地“看图说话”，从而更好地应对这些挑战。
另一个优势是效率。DeepSeek 并不是简单依赖大量视觉 token 来弥补视觉能力，而是通过更高效的视觉 token 压缩架构，让模型在较低的图像 token 消耗下依然保持较强的推理能力。报告中提到，对于 800×800 的输入图像，其模型在 KV cache 中只保留大约 90 个条目，却能在计数和空间推理等基准测试中取得有竞争力的表现。
DeepSeek 的目标并不是无限提高分辨率或堆叠更多图像 token，而是让模型更有效地使用视觉信息。然而，这种思路也存在一定的局限。首先，输入分辨率的限制会影响模型在细粒度场景下的表现，有时会输出不够精确的视觉基元。这意味着，如果图像中的目标非常小、细节非常密集，或者区域边界模糊，点和框的标注可能会出现偏差。
其次，这种能力目前还依赖显式触发。报告中提到，当前使用视觉基元进行思考的功能需要通过明确的触发词来激活，未来希望模型能够根据具体上下文自主判断是否调用这一机制。这意味着，目前模型未必会在每个需要视觉定位的场景中自动使用这项能力。用户如果只是简单地问“这张图里有多少人”或“这条路能不能走通”，模型可能仍然使用普通语言推理，而不是主动输出点、框或路径。
最后，拓扑推理仍然是一项挑战。使用点作为视觉基元来解决复杂拓扑问题，目前还存在一定的困难。模型的跨场景泛化能力也有限，这意味着它在面对不同类型的视觉任务时，可能需要不同的处理方式。
视觉基元让模型开始能够在图像中定位、比较和追踪，但要真正处理开放世界中的复杂视觉问题，还需要更强的感知能力、更稳定的自主调用机制，以及更好的跨场景泛化能力。在视觉理解层面，DeepSeek 给出的答案是：让图像不再只是输入材料，而是成为模型推理过程的一部分。模型不只是看见世界，而是开始学会在世界中找到锚点。
这种做法不像是一次附带的研究，更像是 DeepSeek 对视觉能力的一种全新理解。因此，这次罕见的删除论文行为也引发了诸多猜测。有人认为，这种技术对于开源模型来说“太强大”，以至于不适合公开。真相如何，或许还要等 DeepSeek 自己给出解释。