DeepSeek多模态能力需VL模型、正确输入格式与图文对齐验证；纯文本模型无法处理图像，须检查vision_config、启用--multimodal参数、使用专用预处理工具并测试跨模态注意力。
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如果您尝试让模型处理一张包含文字与图像的复合内容，但发现其仅识别出其中一种模态，则可能是由于模型未启用多模态理解路径或输入格式不匹配。以下是验证与激活 DeepSeek 多模态能力的具体步骤：
一、确认模型版本与多模态支持状态
DeepSeek 系列中并非所有模型均原生支持图文联合理解。只有明确标注为 VL（Vision-Language）或具备“多模态扩展”标识的模型（如 DeepSeek-VL、DeepSeek-VL2、Janus-Pro、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 配合适配器）才具备跨模态对齐能力。纯文本模型（如 DeepSeek-V3-Chat 或 DeepSeek-LLM 基座）即使接收图像，也会忽略视觉输入或报错。
1、访问 Hugging Face 模型卡页面，查找模型名称是否含 VL、MultiModal 或 Vision 字样。
2、检查模型配置文件 config.json 中是否存在 "vision_config" 或 "mm_projector_type" 字段。
3、运行测试指令：输入纯文本提问“这张图里有几把椅子？”，同时传入一张含椅子的图片；若返回“无法处理图像输入”或仅回答“我不知道”，则当前模型不具备可用的多模态理解通路。
二、验证图文对齐能力的基准测试方法
真实图文理解能力需通过结构化任务验证，而非仅依赖自由描述。应使用标准评测子集（如 MMBench、TextVQA、VQA v2）中的典型样本进行定向测试，重点观察模型是否能建立像素区域与语义词元之间的映射关系。
1、准备一张带清晰文字标签的图表（例如柱状图，横轴标“Q1/Q2/Q3”，纵轴标数值），提问：“Q2 对应的数值是多少？”
2、使用一张含遮挡物体的街景图，提问：“被右侧消防栓遮挡的交通标志是什么类型？”
3、上传同一张图的两张不同裁剪版本（左半图与右半图），提问：“两张图中是否出现相同品牌Logo？若有，请指出位置。”
三、检查输入格式与预处理链完整性
DeepSeek 多模态模型对图像输入有严格格式要求：必须经由指定视觉编码器（如 SigLIP-L 或 ViT-H/14）提取特征，并通过 VL Adaptor 映射至语言模型嵌入空间。若跳过该流程，仅将 base64 编码图像字符串拼入 prompt，模型将无法感知视觉信息。
1、确认推理服务是否加载了 vision_tower 和 mm_projector 权重文件。
2、在 Open WebUI 或 vLLM 接口中，检查是否启用 --multimodal 启动参数。
3、使用官方提供的 deepseek-vl-process-image 工具对原始图像执行预处理，输出应为 shape=(1, 576, 2048) 的 token 序列，而非 RGB 数组。
四、排除 OCR 干扰导致的误判
部分用户误将纯 OCR 能力等同于多模态理解。DeepSeek-OCR 擅长提取图像内嵌文字，但不涉及图像内容语义建模；而 DeepSeek-VL 类模型需同步解析“窗外行人模糊的背影”与“玻璃橱窗反射的室内灯光”之间的空间逻辑关系，二者技术路径完全不同。
1、上传一张无任何文字的纯场景图（如云朵特写），提问：“云层厚度是否暗示即将降雨？”
2、上传一张手写数学公式照片，提问：“该公式是否符合拉格朗日中值定理的表达形式？”
3、对比同一张图分别送入 DeepSeek-OCR 与 DeepSeek-VL2 的输出：前者应返回公式字符序列，后者应返回定理适用性判断及依据。
五、验证跨模态注意力是否实际激活
通过可视化工具可检测模型内部是否发生图文交互。DeepSeek-VL2 使用动态切片策略与多头隐变量注意力（MLA），若图文 token 在注意力权重热力图中呈现显著跨模态响应峰（如图像区域 token 对“咖啡馆”“木质桌椅”等词元产生 >0.6 权重），则证明理解通路已生效。
1、使用 transformers.Interpret 模块加载模型，设置 output_attentions=True。
2、对图文输入执行前向传播，提取最后一层 cross-attention 输出矩阵。
3、绘制图像 patch token 与文本 token 间的平均注意力分数热力图，重点观察 非零跨模态响应区域 是否覆盖关键语义对。
