DeepSeek 的 R1 模型通过采用模块化架构来处理多模态输入，该架构分别编码不同的数据类型（如文本、图像或音频），然后将它们组合起来进行联合推理。该模型使用针对每种模态定制的专用编码器——例如，用于图像的卷积神经网络 (CNN) 和用于文本的基于 Transformer 的网络——将原始数据转换为结构化嵌入。然后将这些嵌入在共享潜在空间中对齐，使模型能够建立模态之间的关系。融合机制（例如交叉注意力或连接）集成编码后的特征，使模型能够生成利用来自所有输入类型的信息的输出。 这种方法确保了灵活性，因为该模型可以处理模态的各种组合，而无需进行根本的架构更改。
这个过程的一个具体例子可能涉及从图像和相关问题生成文本描述。图像编码器提取视觉特征，如对象、颜色和空间关系，而文本编码器处理问题的语义内容。然后，融合层识别问题中特定词语与图像区域之间的联系，使模型能够根据上下文回答问题。例如，如果输入包括街道场景的图像和问题“汽车是什么颜色？”，模型会将“汽车”和“颜色”的文本嵌入与图像中车辆的视觉特征对齐，以产生正确的答案。对比学习或多任务目标等训练技术有助于提高跨模态的对齐精度。
从实现的角度来看，使用 R1 的开发人员将与抽象模态特定编码步骤的 API 或库进行交互。例如，输入图像可能涉及将其预处理为张量，并将其与文本提示一起传递到统一的推理端点。该模型有效处理多模态数据的能力取决于诸如模态特定参数修剪或平衡跨数据类型学习的混合训练计划之类的优化。然而，挑战依然存在，例如在扩展到高分辨率图像或实时音频流时管理计算成本。通过为每种模态提供清晰的接口和透明的融合配置，R1 模型在性能与视觉 QA 系统或多媒体内容分析器等应用程序的开发人员的可用性之间取得平衡。