DeepSeek 推出「开眼」多模态视觉能力：最后一公里补齐，AI 自动化进入图文通吃时代

核心结论

2026 年 4 月 30 日，DeepSeek 正式推出「开眼」（Kaiyan）多模态视觉能力，补齐了 DeepSeek 模型矩阵中最后一块拼图——视觉理解。这意味着此前以文本推理见长的 DeepSeek，现在可以像 GPT-4V 一样理解图片、图表、截图和手写内容，且 API 价格仍保持一贯的亲民路线。

关键要点

• 事件发生时间：2026 年 4 月 30 日
• 影响对象：AI 内容创作者、自动化工作流开发者、国内 AI 工具使用者
• 核心变化：DeepSeek 从纯文本模型升级为支持图像理解的多模态模型
• 定价策略：延续 DeepSeek 一贯的低价策略，API 成本显著低于 GPT-4V 等效服务

背景：DeepSeek 的最后一公里

DeepSeek 自 2024 年崛起以来，一直以"文本推理之王"的形象示人。从 DeepSeek V2 的 MoE 架构优化，到 DeepSeek V4 的 1M 上下文窗口和极致低价，DeepSeek 在纯文本领域积累了良好的口碑和庞大的用户群。

然而，在视觉理解这条赛道上，DeepSeek 此前一直缺席。与此同时，GPT-4V、Claude 3.5 Vision、Gemini 2.0 Flash 等竞品早已将多模态作为标配。对于国内内容创作者和自动化从业者来说，想要在图文理解工作流中使用国产模型，一直缺少一个有竞争力的选择。

「开眼」的推出，正是为了填补这一空白。

关键影响

什么是「开眼」？实测能力一览

根据 36 氪和雷科技的实测报道，「开眼」在接受 12 张不同类型的"刁钻"图片测试后表现惊艳：

• 图表理解：能准确读取复杂数据图表中的数值和趋势
• 截图 OCR：直接从截图中提取文字信息并理解上下文
• 手写识别：对手写笔记和草图的识别准确率令人满意
• 图文推理：结合图片信息和文字提示进行逻辑推理
• 视觉问答：对"这张图说明了什么"这类开放式问题给出合理回答

与其他竞品不同，DeepSeek 的「开眼」并非简单地套了一层 OCR 外壳，而是真正在模型层面实现了视觉理解能力。

对内容变现和自动化的实际意义

1. 内容生产的自动化升级

以前要自动化处理带图片的内容（如社交媒体截图、竞品分析图、数据报表），需要先做 OCR 提取文字，再传给 LLM 分析。现在一条 API 调用就能搞定。

# 以前：OCR + LLM 两段式
import pytesseract
from PIL import Image
text = pytesseract.image_to_string(Image.open('chart.png'))
response = openai.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": f"分析这张图表: {text}"}]
)

# 现在：DeepSeek 开眼单次调用
response = deepseek.chat.completions.create(
    model="deepseek-kaiyan",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "分析这张图表的主要趋势"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/chart.png"}}
        ]
    }]
)

2. 社交媒体内容监控自动化

结合 n8n 或 OpenClaw 的自动化工作流，可以直接抓取社交媒体截图，用 DeepSeek 开眼自动识别截图内容并归类存档。

3. 产品竞品分析

自动抓取竞品的产品截图，由 DeepSeek 开眼自动识别 UI 布局、功能按钮和文案，输出结构化的竞品分析报告。

工具词条

正文中自然出现的工具品牌名：DeepSeek、ChatGPT、GPT-4V、Claude、Gemini、n8n、OpenClaw

内链引导

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