DeepSeek 通过视觉基元技术重新定义多模态推理边界，其灰度测试的视觉能力展现出原生思考特性而非简单图像识别。这款模型用点、框、路径坐标作为认知锚点，在迷宫求解、网页复刻等场景实现精准空间推理。技术论文《Thinking with Visual Primitives》的突然撤稿更引发行业对其突破性进展的猜测。

DeepSeek做了件罕见的事情：在终于开始灰测多模态能力后，它放出了一篇解释背后技术的论文，但这篇论文却在发布没多久就又被悄悄撤掉。

4月29日，DeepSeek研究员陈小康在X发布一条推文——现在，我们可以看见你了。配图中，DeepSeek 标志性的鲸鱼 logo 摘下眼罩，露出了眼睛。

过去，DeepSeek 最被外界熟知的是它在文本、代码和推理任务上的能力。但真实世界里的问题，并不总是以文字形式出现。它们可能是一张照片、一页论文图表、一个网页截图、一份复杂表格，也可能是一个需要理解空间关系和视觉细节的现实场景。

对 DeepSeek 来说，视觉能力是让它的推理能力从文本世界延伸到真实世界的关键一步。但这次灰测的视觉能力，很快被使用者们感觉到不同：它和其他模型给语言模型底座增加多模态功能不同，更像是一个单独的模型，且不是以附庸形式定位，而是有某种原生的思考和推理能力。

就在大家好奇心增加的时候，DeepSeek发布了一篇解释它追求的视觉能力的论文：《Thinking with Visual Primitives》。

Primitives是图形学和几何里的常用术语，Visual Primitves可以理解为那些用来描述几何信息图形空间信息的最基本元素，也可以称为视觉基元。从这个题目就可以看出，DeepSeek眼里此刻最重要的“多模态”能力，依然是围绕推理和思考，它要让模型能在原生层面用图形的基础语言做更准确的思考。

这并不是所有主流模型厂商在多模态领域的方向，这让人意外，但这个想法非常有趣。DeepSeek再次给基础研究提供了新的思路。

但更加让人意外的是，这篇论文很快就被撤下了，没有给出任何解释，也不确定是否会再次发布。

所以，DeepSeek这次的视觉能力到底是怎样的？我们结合实测、它的研究员的分享，以及这篇“消失”的论文的内容，来尝试解释一下它的做法。

01 当DeepSeek 的视觉能力，开始进入真实场景

目前DeepSeek的视觉模式还在灰度测试，逐步向用户开放中。

从 X 上已经试用到这一功能的用户反馈来看，DeepSeek 的视觉能力并不只是识别图片里有什么，更重要的是，它会尝试把图像中的信息和已有的世界知识联系起来。

有用户在X上表示DeepSeek视觉模式的世界知识非常丰富，思考过程也很有趣。他在公司附近拍了一张照片，发给DeepSeek。在DeepSeek的思考过程中可以看到，它几乎知道我公司附近的每一栋楼，并尽量搜索正确的那栋。并且这个过程中没有用到联网搜索能力。

还有用户表示DeepSeek的网页复刻还原能力非常好。这对设计师和产品经理来说，它可以让视觉稿更快变成可演示的原型。以前从 Figma、截图或参考网页到可点击 demo，中间需要设计师标注、开发切图、工程师实现。现在模型能直接读懂页面，并生成接近真实效果的网页，让想法验证的周期大幅变短。

我实际测试了DeepSeek的视觉理解能力。我发送了一张迷宫图让它解答。

DeepSeek的思考过程十分严谨，它用的是反向推理的方法，从终点出发，逐步反向追踪，走到起点。为了验证解法的可行性，DeepSeek这一路径用正向的方式走了一遍，然后它又核算了一遍，再输出最终答案。整个过程中，DeepSeek推理了四遍路径的可行性。

02 多模态模型的难题，不只是看不清

陈小康在30号发布的推文中给了更详细的解释：传统的思维链（CoT）主要停留在语言空间里，但视觉推理需要更多能力。通过把点和框作为认知锚点，我们的模型弥合了“指代鸿沟”（Reference Gap），模拟了人类在视觉推理中常用的“指向—推理”协同机制。

通过DeepSeek发布的报告，我们可以看到他们针对视觉理解提出了一个新的推理框架，就是使用视觉基元进行思考（Thinking with Visual Primitives）。

什么是使用视觉基元进行思考呢？

简单来说，就是让模型在看图推理时，不再只依赖自然语言描述，而是把图像中的点、边界框、路径坐标等空间标记，也作为推理过程的一部分。

以往多模态模型面对一张图片时，通常会用语言来组织思考。比如它会说“左边那个人”“右上角的物体”“中间那条路”。但问题在于，这些描述在人类看来很自然，对模型来说却并不总是精确。尤其在一张复杂图片里，如果有很多相似的人、物体或区域，“左边那个”“旁边那个”很容易变得模糊，模型也可能在推理过程中把对象搞混。

DeepSeek 在报告中把这个问题称为“指代鸿沟”。也就是说，模型不是完全看不见，而是看见之后，很难在连续的视觉空间中稳定地指向自己正在讨论的对象。

视觉基元要解决的正是这个问题。所谓视觉基元，可以理解为模型在图像中的“手指”。当模型数一张合照里有多少人时，它可以先用边界框把每个人标出来，再进行统计；当模型判断两个物体的位置关系时，它可以先框出相关物体，再比较它们的相对位置；当模型走迷宫或追踪一条线时，它可以用一串点记录路径，而不是只用语言说“往左、再往右”。

这样一来，模型的推理就不再悬浮在文字里，而是被锚定到图像中的具体位置。这也是 DeepSeek 使用视觉基元进行思考最重要的变化，多模态模型的能力不只是看得更清楚，还要指得更准确。

03 DeepSeek 怎么做视觉推理

陈小康指出，目前DeepSeek的视觉模型主要处理三类任务：计数、空间推理和拓扑推理。

DeepSeek 的做法不是简单让模型看更高分辨率的图片，而是让模型在推理过程中使用点、框、路径坐标这些“视觉基元”，把每一步判断都落到图像中的具体位置上。

在计数任务上，DeepSeek 主要使用的是边界框。

报告中说，多模态大语言模型一直很难做到准确计数，尤其是在密集场景中。人类在数东西时，通常会采用一种“系统扫描和累加”的方式，比如从左到右一个个点着数。但语言模型在对象数量较多时，很难建立精确的对象对应关系。为了解决这个问题，DeepSeek 使用边界框作为视觉基元，为每个被计数对象提供明确的视觉锚点。

也就是说，模型不是直接凭感觉回答“有多少个”，而是先把目标对象找出来、框出来，再基于这些框进行统计。比如数一张合照里有多少人，模型会先框出图中的每个人，再计算总数。对于更复杂的细粒度计数，比如“有几只熊在地面上”，模型还会先找出所有熊，再逐一判断它们是在树上还是在地面，最后得出答案。

报告中还把计数分成了两类：一类是粗粒度计数，比如数“狗”“人”“车”这类普通对象；另一类是细粒度计数，比如数“白色的狗”“左边的狗”“站在地上的熊”。后者不仅要求模型识别对象，还要判断颜色、位置、状态等附加条件。DeepSeek 在这里采用的是“定位—验证—统计”的流程，让模型先找到候选对象，再逐个判断是否符合问题条件。

在空间推理任务上，DeepSeek 也是先让模型用视觉基元锚定对象，再进行关系判断。

报告中说，空间推理和一般视觉问答被放在同一个类别里处理，因为这类任务的共同难点是：如果只用语言描述，模型很容易出现指代模糊和语义漂移。比如“灰色金属物体”“旁边那个小物体”“同样大小的紫色橡胶物体”，这些说法如果不落到具体图像区域上，模型在推理过程中很容易把对象搞混。

所以 DeepSeek 的方法是，让模型先把关键对象框出来，再根据这些具体对象进行多步推理。报告中的例子是，模型需要判断图中是否存在一个紫色橡胶物体，和灰色金属物体大小相同。模型会先定位灰色金属球，判断它是小物体；然后再逐一检查其他小物体，看它们的颜色、材质、大小是否匹配。最后模型得出结论：图中没有符合条件的紫色橡胶物体。

在拓扑推理任务上，DeepSeek 主要使用的是点。

拓扑推理关心的不是某个物体是什么，而是路径、连通性和结构关系。比如迷宫里从起点能不能走到终点，一堆交错的线条中，某一条线最终连到哪个图标。这类任务对多模态模型尤其困难，因为它要求模型持续跟踪路径，而不是看一眼就回答。

报告中说，纯语言的思维链很难准确描述不规则形状的轨迹，因此使用点作为认知单元的视觉基元，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。报告中提到，模型需要理解空间连通性和可达性，也就是判断哪里有路、哪里被墙挡住、哪条路径最终能到达终点。

在线条追踪任务中，模型也会用一串点来表示自己沿着哪条线走。报告中说，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，而不是被另一条线带走。为了防止模型只是靠颜色猜，DeepSeek 还设计了所有线条颜色和粗细都一样的样本，迫使模型真正根据曲线连续性来追踪路径。

04 视觉基元并不是终点

不过，使用视觉基元进行思考，并不意味着视觉推理问题已经被彻底解决。它最大的优势，是让模型的视觉推理变得更稳定，也更容易被验证。

这会带来两个直接好处。

一是减少幻觉。模型如果要判断“这里有没有紫色橡胶物体”，就不能只凭语义猜测，而要先在图中找出候选物体，再逐一排除。二是提高可解释性。比如模型说一张图里有 25 个人，如果它同时框出了这 25 个人，用户就能判断它有没有漏数、重复数，或者把其他物体误认成人。

这也是为什么 DeepSeek 的视觉模式在网页复刻、迷宫求解、复杂图像问答这类场景中会显得更有用。网页复刻需要模型理解页面里的模块、层级和布局关系；迷宫求解需要模型持续追踪路径；复杂图像问答则要求模型在多个视觉线索之间来回比对。它们共同需要的不是一句笼统的图片描述，而是模型能够稳定地“看图说话”。

另一个优势是效率。报告中提到，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，让模型在较低图像 token 消耗下仍然保持较强的推理能力。报告中说，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上取得有竞争力的表现。

DeepSeek 想走的路线，并不是无限提高分辨率、堆更多图像 token，而是让模型更有效地使用视觉信息。

但这套方法也有局限，报告中提到这类方式有三部分的局限。

首先是受输入分辨率限制，模型在细粒度场景下的表现仍然不够理想，有时会输出不够精确的视觉基元。也就是说，如果图像里的目标非常小、细节非常密，或者需要识别的区域边界很模糊，点和框本身也可能标得不准。视觉基元能改善指代问题，但它不能完全替代感知能力。模型首先要看清楚，才谈得上指得准。

第二个局限，这种能力目前还依赖显式触发。报告中说，当前使用视觉基元进行思考的能力需要通过明确触发词来激活，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，现在模型未必会在每个需要的场景里自动使用这项能力。用户如果只是普通地问“这张图里有多少人”“这条路能不能走通”，模型可能仍然用普通语言推理，而不是主动输出点、框或路径。真正理想的状态应该是，模型自己判断这个问题是否需要精确视觉定位。如果是计数、路径、空间关系这类任务，它就自动拿出“手指”；如果只是描述画面氛围，就不必调用这套机制。

第三个局限，是拓扑推理仍然很难。报告中说，使用点作为视觉基元来解决复杂拓扑推理问题，仍然是一项艰巨挑战，目前模型的跨场景泛化能力也有限。

这不难理解。点可以告诉模型“我现在走到哪里”，但点本身并不直接表示“这里和那里是否连通”。在迷宫里，两个点看起来很近，中间可能隔着一堵墙；在交错线条中，两条线可能在视觉上相交，但实际并不是同一条路径的延续。模型不仅要标点，还要持续判断连通关系、路径方向和局部几何连续性。只要中间某一步走错，后面的推理就可能全部偏掉。

所以，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里的复杂视觉问题，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。

这不像是一个附带的研究，更像是DeepSeek对视觉的最重要的一个不同的理解。因此这次罕见的删除论文行为也引起不少遐想，有人认为它对于开源模型来说“太强大”了，以至于不适合发表。真相如何可能要等DeepSeek自己给出解释了。