deepseek纯文本模型不支持图像识别，仅多模态变体（如janus-pro、align-ds-v）具备该能力；需通过模型标识核验、api参数检查、mme-unify测试、图文推理验证及图像格式合规性排查五步确认。
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如果您尝试使用DeepSeek模型解析图像内容，但发现其无法识别或描述图片，则可能是由于当前版本未启用多模态理解模块或输入格式不符合要求。以下是验证与测试DeepSeek多模态能力的具体步骤：
一、确认模型版本与多模态支持状态
DeepSeek官方发布的纯文本模型（如DeepSeek-V2、V3通用版）默认不包含视觉理解能力；仅特定多模态变体（如Align-DS-V、Janus-Pro系列）具备图文联合处理能力。需明确当前调用的是否为已公开的多模态版本。
1、访问DeepSeek官方模型仓库页面，核对所用模型名称是否含“Janus”、“Align-DS”、“R1-Vision”等标识。
2、检查API文档中是否存在image_url、image_base64或vision相关参数字段。
3、运行基础探测命令：向模型发送纯文本指令“请描述以下图像”，并附带一张标准测试图（如COCO val2017中的000000000139.jpg），观察响应是否含图像内容解析结果。
二、执行标准多模态理解测试集验证
采用MME-Unify评测框架中的理解类任务子集，可系统性检验模型对单图感知、图文匹配、视觉推理等能力的实际表现。该测试覆盖12个数据源，统一以多选题形式输出准确率指标。
1、准备MME-Unify官方测试包，提取其中“Single Image Perception”类别下的50张图像及对应问题。
2、将每张图像编码为base64字符串，并构造如下结构化请求体：
{"model": "deepseek-janus-pro-7b", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRg..."}}, {"type": "text", "text": "这张图中的人物正在做什么？A. 骑自行车 B. 开车 C. 步行 D. 跑步"}]}]}
3、批量提交请求，统计模型在50题中选择正确选项的次数，计算准确率。
三、验证图文混合推理能力
Align-DS-V等增强型模型在图文结合场景下展现出跨模态穿透效应，即视觉输入可反哺文本推理质量。测试重点在于模型能否基于图像细节生成符合逻辑的延伸判断，而非简单OCR或标签输出。
1、选取一张含饮品包装图的测试样本，图中包含“低糖原味豆奶”与“全脂巧克力牛奶”两款产品。
2、向模型发送指令：“减肥期间更适合饮用哪一款？请结合营养成分和代谢原理说明理由。”
3、检查响应是否同时满足三项条件：准确识别图中两款饮品名称、指出低糖原味豆奶为更优选择、给出减脂期碳水与脂肪代谢相关的合理解释。
四、检测图像特征提取稳定性
针对财务图表、医学影像等专业图像，需验证模型是否具备结构化信息抽取能力。DeepSeek-V3在专业图表解析中OCR识别准确率达98.7%，但该能力仅限于已适配的多模态分支。
1、准备一组Flickr30K数据集中标注清晰的折线柱状混合图。
2、发送请求时附加task_type="chart_parsing"参数（若API支持）。
3、比对模型返回的关键数据点（如横纵坐标值、峰值位置、趋势描述）与人工标注真值，记录误差项数量。
五、排查常见输入异常与格式限制
即使模型支持多模态，输入图像若不符合规范也会导致理解失败。官方要求图像尺寸不超过1024×1024像素、格式为JPEG或PNG、文件大小低于4MB，且不得含加密或DRM保护。
1、使用ImageMagick工具检查待测图像元数据：identify -format "%wx%h %m %b" input.jpg。
2、若尺寸超标，执行缩放命令：convert -resize 1024x1024^ -gravity center -extent 1024x1024 input.jpg output.jpg。
3、将处理后的图像转为base64编码，并嵌入JSON payload的image_url字段中，避免直接上传二进制流引发解析中断。
