DeepSeek在多模态任务上的表现如何？

DeepSeek在多模态任务上表现出色，具体体现在以下几个方面：

多模态理解能力

DeepSeek的多模态模型能够同时处理和理解视觉与文本数据。例如，在处理减肥饮品推荐的任务时，DeepSeek能够精确地识别图像中的饮品款数和名称，并结合文本信息推荐适合减脂的饮品，如“低糖原味豆奶”和“原味豆奶”。

模态穿透与推理能力提升

通过多模态训练，DeepSeek不仅在视觉理解任务上表现优异，还在文本模态任务上有所提升。例如，在ARC-Challenge（5-shot）测试中，DeepSeek的成绩从单模态的21.4提升到了多模态的40.5，显示出模态穿透对模型推理能力的增强效果。

跨模态融合与协同输出

DeepSeek的多模态模型具备强大的跨模态穿透与融合感知能力，能够通过结合世界知识与上下文学习，实现多种模态（如图像、文本、音频、视频等）的高效推理与协同输出。

全模态对齐框架

DeepSeek团队提出了Align-Anything框架，致力于使全模态大模型与人类意图和价值观对齐。该框架支持任意模态的输入与输出，具备高度的模块化、扩展性和易用性，进一步提升了多模态任务的处理能力。