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DeepSeek 上線識圖模式，基於撤回的原語框架支持視覺 CoT 推理
識圖模式底層基於 DeepSeek 團隊公布的「以視覺原語思考 (Thinking with Visual Primitives)」研究框架。多模態研究員 Xiaokang Chen 與北京大學、清華大學聯合發表的論文指出，現有視覺語言模型在精細定位和空間推理中存在「指稱缺陷」 (Reference Gap)，即難以用模糊的自然語言描述複雜的視覺座標。為此，研究團隊將座標點與邊界框 (Bounding Boxes) 提升為最小思維單位，在模型進行視覺推理的思維鏈 (CoT) 中直接插入空間原語，實現了在思考過程中同步進行空間指向。
作為視覺能力基礎的學術論文與開源項目曾於 4 月 30 日短暫放出，但隨即被 DeepSeek 官方於 5 月 1 日無預警撤回，引發了行業關於技術細節過度洩露以及模型後續優化的諸多猜測。正式上線的識圖模式僅支持圖像輸入，暫不支持視頻、音頻等多模態格式，且模型目前不具備圖像生成能力。