DeepSeek 的模型主要设计用于自然语言处理 (NLP) 任务，并且本身不支持图像识别。 这些模型，如 DeepSeek-R1 或该系列中的其他模型，针对基于文本的应用（如文本生成、摘要或代码完成）进行了优化。 图像识别通常需要卷积神经网络 (CNN) 或视觉 Transformer (ViT)，这些是专门用于处理像素数据的架构。 由于 DeepSeek 的核心模型侧重于文本，因此它们缺乏分析照片或图表等视觉输入的固有能力。 例如，尝试将原始图像像素输入到像 DeepSeek 这样的语言模型中不会产生有意义的结果，因为该模型没有经过训练来解释空间模式或颜色通道。
但是，开发人员可以将 DeepSeek 与图像识别系统集成以创建混合工作流程。 例如，您可以使用专用的视觉模型（例如，ResNet 或 Vision Transformer）来处理图像并提取文本描述或元数据，然后将该文本传递给 DeepSeek 以进行进一步分析。 一个实际的例子可能包括使用预训练的 CNN 来识别照片中的对象，生成“一只黑猫坐在窗台上”之类的文本描述，然后使用 DeepSeek 来回答有关场景的问题或根据描述生成故事。 这种方法利用了 DeepSeek 在语言任务中的优势，同时依赖于用于视觉处理的专用工具。 像 Google Vision 或 AWS Rekognition 这样的 API 可以处理图像分析步骤，而 DeepSeek 可以处理后续的基于文本的逻辑。
如果图像识别是一项核心要求，开发人员应优先考虑特定于视觉的框架，例如 PyTorch Vision 或 TensorFlow 的 Keras API，这些框架提供预训练的模型和用于微调的工具。 例如，使用 YOLO 或 Mask R-CNN 训练自定义对象检测器对于识别制造图像中的缺陷或对医学扫描进行分类等任务将更为有效。 DeepSeek 仍然可以在后处理文本输出（例如，从检测结果生成报告）中发挥作用，但它不能替代视觉模型。 总之，虽然 DeepSeek 不适合直接图像分析，但它可以在多阶段流水线中补充视觉系统，在初始图像处理之后需要文本推理。