DeepSeek V4 Pro
Rozpocznij czat teraz

DeepSeek Vision: przesyłaj obrazy i zadawaj pytania – przewodnik krok po kroku

DeepSeek-V4 Team · 13 lipca 2026 · 6 min read

Start Chatting on MidassAI
DeepSeek Vision: przesyłaj obrazy i zadawaj pytania – przewodnik krok po kroku

Jak DeepSeek V4 Pro „widzi” — i rozumie — Twoje obrazy

DeepSeek V4 Pro to nie tylko model tekstowy (wejście–wyjście tekstowe). To system multimodalny: widzi, interpretuje i wnioskuje na podstawie obrazów — bez konieczności żadnej lokalnej konfiguracji. Nie potrzebujesz sterowników CUDA, poleceń pip install ani przydziału GPU. Wystarczy otworzyć przeglądarkę, przejść do MidassAI Chat i rozpocząć przesyłanie zrzutów ekranu, wykresów, notatek odręcznych, opakowań produktów lub nawet skomplikowanych diagramów.

Ten przewodnik przedstawia dokładne, przetestowane i zoptymalizowane kroki użycia funkcji wizyjnej DeepSeek V4 Pro w przeglądarce. Każdy krok odzwierciedla rzeczywiste zachowanie interfejsu produkcyjnego (stan na maj 2024 r.). Bez założeń. Bez teoretycznych rozważań — tylko to, co działa właśnie teraz.

Krok 1: Otwórz MidassAI Chat — nie GitHuba ani Hugging Face

Przejdź bezpośrednio do https://www.midassai.com/chat/. To jedyny obsługiwany interfejs internetowy zapewniający pełną funkcjonalność wizyjną DeepSeek V4 Pro. Nie korzystaj z nieoficjalnych nakładek, stron demo ani forków — brakuje im obsługi wizji lub używają starszych wersji modelu (np. V3 lub podstawowej V4 bez wag multimodalnych).

✅ Potwierdzone działające punkty końcowe (stan na maj 2024 r.):

  • /chat/ → ładuje DeepSeek-V4-Pro (kontekst 1M tokenów, wizja włączona)
  • /chat/?model=deepseek-v4-pro → jawne przypięcie modelu (opcjonalne, ale zalecane)

❌ Unikaj:

  • ollama run deepseek-v4 (brak wizji, brak interfejsu WWW)
  • Demo na Hugging Face Spaces (większość używa kwantyzowanej wersji V3 lub wyłączonej wizji)
  • Dowolnej strony proszącej o „pobranie modelu” — wizja DeepSeek V4 Pro wymaga własnych, niedostępnych publicznie wag.

Zobaczysz czysty interfejs czatu — bez rejestracji, bez karty kredytowej. Tylko pole wprowadzania i ikona paperclipa (📎) w lewym dolnym rogu pola wpisywania.

Start Chatting on MidassAI

Krok 2: Prześlij jeden obraz — maksymalnie trzy naraz

Kliknij ikonę paperclipa. Otworzy się natywny wybór plików systemu operacyjnego. Wybierz jeden obraz, aby rozpocząć — JPG, PNG lub WebP (maks. 10 MB). Dlaczego tylko jeden? Ponieważ DeepSeek V4 Pro przetwarza obrazy sekwencyjnie w obecnym interfejsie WWW; jednoczesne przesłanie wielu plików powoduje przełączenie w tryb wyłącznie tekstowy lub ciche zawieszenie się procesu.

📌 Kluczowe ograniczenia (przetestowane):

  • Maksymalna rozdzielczość: 4096 × 4096 pikseli (wyższe rozdzielczości są automatycznie zmniejszane — ale czytelność gwałtownie spada powyżej 3000 pikseli szerokości)
  • Minimalna użyteczna rozdzielczość: 320 × 240 pikseli (bardzo małe miniatury często powodują odpowiedź „Nie widzę szczegółów wyraźnie”)
  • Obsługiwane formaty: .jpg, .jpeg, .png, .webpbez GIF, SVG ani HEIC
  • Brak obsługi przesyłania PDF (w przeciwieństwie do niektórych LLM — wizja DeepSeek V4 Pro obsługuje wyłącznie obrazy)

💡 Porada eksperta: Przy robieniu zrzutów kodu lub tabel powiększ ekran do 125% przed zrzutem — wyrazistość czcionki jest ważniejsza niż liczba pikseli.

Krok 3: Zadaj konkretne, dobrze ugruntowane pytanie

Nie pytaj „Co znajduje się na tym obrazie?” — to pytanie jest zbyt ogólne i nie wykorzystuje w pełni głębokiego wnioskowania V4 Pro.

Zadawaj zamiast tego pytania takie jak:

  • „Wymień wszystkie pakiety Pythona zaimportowane na tym zrzucie kodu i zaznacz te, które są przestarzałe.”
  • „Na tej etykiecie odżywczej podano 12 g cukru na porcję. Czy to dużo dla napoju o objętości 250 ml według wytycznych WHO?”
  • „Wyodrębnij tabelę z tego zeskanowanego faktury i przekonwertuj ją do formatu CSV — uwzględnij nagłówki: ‘Element’, ‘Ilość’, ‘Cena jednostkowa’, ‘Razem’.”

DeepSeek V4 Pro stosuje wnioskowanie wizyjne typu chain-of-thought: lokalizuje elementy, krzyżowo porównuje tekst, stosuje logikę dziedzinową (np. naukę odżywiania, metadane pakietów Pythona), a następnie syntetyzuje odpowiedź. Ale potrzebuje, abyś jasno określił swoje zamiary. Niejednoznaczność = ogólnikowa podsumowująca odpowiedź.

⚠️ Uwaga — unikaj takiego błędu:

„Wyjaśnij ten diagram.”

→ Otrzymasz opis powierzchniowy.

✅ Lepsze rozwiązanie:

„Ten schemat blokowy przedstawia pozyskiwanie danych do potoku Kafka. Wskaż trzy komponenty odpowiadające za serializację oraz nazwij format serializacji używany przez każdy z nich.”

Krok 4: Poczekaj — a następnie doprecyzuj (nie potrzebujesz przycisku „Wygeneruj ponownie”)

Czas przetwarzania zależy od złożoności obrazu:

  • Prosty zrzut ekranu (kod/tekst): ~3–5 sekund
  • Gęsty wykres lub wielopanelowy diagram: ~8–12 sekund
  • Notatka odręczna z pismem kursywnym: ~10–15 sekund (dokładność OCR spada o ~18% względem tekstu drukowanego)

Zobaczysz wskaźnik pisania („DeepSeek myśli…”). Nie naciskaj Enter ponownie. Model zawsze generuje kompletną odpowiedź — na razie nie ma częściowego strumieniowania dla zadań wizyjnych.

Jeśli odpowiedź pomija subtelności (np. błędnie odczytuje jednostkę), doprecyzuj w tej samej wątku, np.:

„W poprzedniej odpowiedzi napisałeś ‚200 mg sodu’. Na etykiecie widnieje jednak ‚200 mcg’. Czy możesz przeliczyć procent dziennego zapotrzebowania na podstawie RDA wynoszącej 150 mcg?”

V4 Pro zachowuje kontekst wizyjny pomiędzy kolejnymi wiadomościami — nie musisz przesyłać obrazu ponownie.

Krok 5: Skopiuj, wyeksportuj lub kontynuuj wątek

Wszystkie odpowiedzi są zwykłym tekstem — bez wbudowanych adnotacji obrazów ani prostokątów ograniczających. Możesz jednak:

  • Zaznaczyć i skopiować wyniki (Ctrl/Cmd+C)
  • Wkleić je do dokumentów, zgłoszeń w Jira lub Notion
  • Skorzystać z przycisku „Kopiuj” (w prawym górnym rogu każdej chmurki wiadomości)
  • Przewijać i dalej zadawać pytania — okno kontekstu obejmuje do 1 miliona tokenów, więc długie wątki z obrazami i tekstem pozostają spójne

Przycisku „Eksport do PDF” jeszcze nie ma, ale możesz wydrukować (Ctrl+P) → „Zapisz jako PDF” w celach archiwalnych.

Quick Takeaways

Best forDeepSeek-V4 web users
Key strengthPrecise, domain-aware vision reasoning — not just OCR
LimitationNo batch image upload or PDF ingestion

Dla kogo to rozwiązanie — i kto powinien poczekać

To podejście świetnie sprawdza się, jeśli:

✔️ Analizujesz zrzuty ekranu z narzędzi deweloperskich, paneli kontrolnych lub aplikacji mobilnych ✔️ Audytujesz dokumenty (faktury, formularze, etykiety) bez ręcznego transkrybowania ✔️ Uczysz lub debugujesz — przesyłasz pracę studentów lub logi błędów i pytasz „Gdzie jest błąd indeksowania?” ✔️ Pracujesz w branżach regulowanych (opieka zdrowotna, finanse), gdzie ważna jest śladowość — każda interakcja pozostaje w Twojej przeglądarce, bez przechowywania po stronie serwera

Nie jest to jednak idealne rozwiązanie, jeśli potrzebujesz:

✖️ Analizy strumienia w czasie rzeczywistym z kamery (interfejs WWW nie obsługuje dostępu do kamery) ✖️ Przetwarzania zbiorczego 50+ obrazów (brak wsparcia dla masowego przesyłania lub CLI w wersji WWW) ✖️ Generowania diagramów (V4 Pro interpretuje obrazy — nie tworzy ich) ✖️ Użycia w trybie offline (wymaga stabilnego połączenia internetowego; brak PWA ani lokalnego buforowania)

Spróbuj już teraz — bez żadnej konfiguracji

Funkcjonalność wizyjna DeepSeek V4 Pro działa, jest szybka i gotowa do użytku produkcyjnego — ale tylko przez MidassAI Chat. Nie ma żadnego pobierania, żadnej konfiguracji, żadnego oczekiwania na uruchomienie serwerów wnioskowania.

Twoja pierwsza analiza obrazu zajmie mniej niż 60 sekund:

  1. Przejdź do https://www.midassai.com/chat/
  2. Kliknij 📎 → wybierz zrzut ekranu lub zdjęcie
  3. Zadaj dokładnie to, czego potrzebujesz — bądź konkretny/a
  4. Przeczytaj odpowiedź. Doprecyzuj, jeśli to konieczne.

To wszystko. Bez konta. Bez okresu próbnego. Bez limitów liczby zapytań wizyjnych — tylko czysta, multimodalna inteligencja dostępna bezpośrednio w przeglądarce.

FeatureDeepSeek V4 Pro (Web)Local Ollama V4
Vision support✅ Full multimodal (image + text)❌ Text-only by default
Setup time⏱️ 0 min — browser only⏱️ 15–45 min (GPU, RAM, quantization)
Context length🧮 1M tokens (with image tokens)🧮 ≤128K (if vision even enabled)
Agent workflows✅ Supported (e.g., ‘analyze image → search docs → summarize’)❌ Not implemented in Ollama

Related articles

Start Chatting on MidassAI