北京
DeepSeek 的多模態，終于露出了一點產品形態。
剛剛，DeepSeek 多模態團隊負責人陳小康在 X 上發了一句話：「Now, we see you. 」
幾乎同時，部分用戶在 DeepSeek 官方 App 中灰度到了一個新入口：在「快速模式」「專家模式」之外，輸入欄上方出現了「識圖模式」，旁邊標注「圖片理解功能內測中」。
根據公開信息，陳小康是 DeepSeek 多模態方向的核心研究員，目前主要從事多模態大語言模型研究。他本科和博士均畢業于北京大學，博士階段師從曾剛教授，技術背景從計算機視覺起步，研究方向覆蓋語義分割、目標檢測、自監督學習、masked image modeling，以及后來的多模態理解與生成統一模型。
他早期參與過 CPS 半監督語義分割、CAE 視覺自監督預訓練等工作，在 CVPR、ICCV、ECCV、IJCV 等頂會和期刊發表過多篇論文。加入 DeepSeek 后，陳小康的工作重心轉向多模態基礎模型，是 DeepSeek 多模態能力建設中的關鍵人物之一。他參與或主導了 Janus 系列、DeepSeek-VL2 等項目，其中 Janus 系列強調視覺理解與圖像生成能力的統一。
用戶上傳圖片后，DeepSeek 會先分析用戶需求，再分析圖片內容，最后給出結構化描述。這是 DeepSeek 主線產品中第一次出現圖像理解能力。
過去一年，DeepSeek 的標簽一直很清晰：低成本訓練、MoE 架構、推理能力、代碼能力、開源生態。無論是 V3、R1，還是最近發布的 V4，它的主要戰場始終是文本模型。
但大模型競爭已經不再停留在文本里。模型要進入 Agent、辦公、編程、設計、瀏覽器和真實工作流，就必須先學會「看」。看截圖、看網頁、看報錯、看圖表、看合同掃描件、看手機界面。
換句話說，多模態不是一個錦上添花的消費功能，而是 Agent 能不能真正工作的前提。
V4 留下了一個缺口
識圖模式出現的時間點很微妙。
5 天前，DeepSeek 剛剛發布 V4 系列預覽版。V4-Pro 參數規模達到 1.6T，V4-Flash 為 284B，二者都支持 100 萬 token 上下文。官方也將 App 中的「專家模式」和「快速模式」分別對應到 V4-Pro 和 V4-Flash。
但 V4 仍然是純文本模型。這與此前外界關于「V4 將原生多模態」的密集傳聞并不一致。V4 技術報告也把「將多模態能力融入模型體系」放在未來方向里，而不是這次發布的核心內容。
所以，V4 發布后，很多人的問題是：DeepSeek 的多模態去哪了？
現在，答案出現了一部分。
從目前灰度截圖來看，識圖模式更像是圖像理解，而不是原生多模態生成。它可以看圖、理解圖片、回答圖片相關問題，但還看不出它已經具備圖像生成、視頻理解，或者更復雜的跨模態生成能力。
更合理的判斷是：DeepSeek 先在 V4 主干之外，接入了一個視覺理解模塊，讓模型具備「看見」的能力。
人才流動之后，多模態線需要一次回應
DeepSeek 識圖模式的低調灰度，更像是一場發生在風暴眼中的產品表態。
此前，這家以“極客、高效、獨立”著稱的公司正處在外界的嚴苛審視下。隨著 V4 發布，關于 DeepSeek 人才流失的傳聞不斷。多模態核心貢獻者阮翀加盟元戎啟行，出任首席科學家；OCR 系列核心作者魏浩然也在春節前后離職。
在大模型賽道，人才流動本是常態，但當變動發生在多模態這條關鍵戰線上，外界難免產生追問：DeepSeek 的視覺能力，是否還留在主線任務里？
更微妙的信號發生在線下。
工商信息顯示，4 月 27 日，DeepSeek 關聯公司杭州深度求索注冊資本增至 1500 萬元，增幅 50%。其中，創始人梁文鋒的個人直接持股比例由 1% 飆升至 34%。若計入間接持股，梁文鋒持股比例已超過 84%。
這并非一次體量巨大的增資，但其信號意義遠大于財務意義。在外界傳聞阿里等大廠擬以 200 億美元估值入局、DeepSeek 尋求至少 3 億美元融資的背景下，這種股權結構的再確認，更像是一場融資前的“戰前整隊”。
這讓識圖模式的上線，帶上了多重隱喻。
它不僅僅是一個功能的查漏補缺，而是發生在 DeepSeek 關鍵的轉型節點上——從一家“自我供血的研究型組織”，向“資本、產品、生態共同驅動”的平臺化公司轉場。
在過去，DeepSeek 成功的敘事核心是“用極高工程效率做出極強文本模型”。但進入 2026 年，大模型競爭早已演變為一場復雜的“體系戰”。文本厚度、視覺入口、長上下文、Agent 工具鏈、國產算力適配，乃至 API 生態與資本杠桿，每一個變量都會被放在顯微鏡下，作為估值溢價的籌碼。
多模態戰線必須拿出進展，因為僅靠文本，已不足以支撐 DeepSeek 下一階段的想象空間。
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