DeepSeek的多模态生成与理解能力在目前的人工智能领域表现相当突出。
一、多数据类型处理能力
DeepSeek能够处理多种数据类型，像文本、图像、音频等都不在话下。例如DeepSeekV3，这一由深度求索（DeepSeek）公司开发的开源多模态大模型，结合了自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和语音处理等多种能力，从而实现对多种形式数据的理解和生成。
二、模型性能表现
1.在多个评测和实际应用场景中有出色的表现。如在一些推理任务上，DeepSeekR1基本实现与其他先进模型相当的性能。在全模态化尝试中发现，多模态训练之后，模型不仅在文本模态任务上的表现有所提升，在科学任务、复杂推理、数学代码等方面的表现也很优异。
2.DeepSeekV3在推理速度上取得了显著突破，在开源模型中位居榜首，并且可与全球最先进的闭源模型相媲美。它采用了MultiheadLatentAttention(MLA)和DeepSeekMoE架构等，这些架构有助于提升推理效率等多方面的能力。
三、对多模态理解与生成任务的优化
在多模态理解与生成任务方面，通过解耦视觉编码等技术手段，在一定程度上缓解了多模态理解和生成的冲突，提升模型能力表现。例如相关实验数据表明，在某些指标上有明显的提升，像MMBench从52.7提高到62.1。
总的来说，DeepSeek的多模态能力处于人工智能领域较为领先的水平，并且在不断发展和优化。