DeepSeek Web V4 實測評測：視覺與長上下文功能驗證

即時視覺理解 + 百萬級上下文：瀏覽器中真正可用的功能有哪些？

你無需 Docker、CUDA 驅動或價值 2,000 美元的 GPU，就能驗證 DeepSeek-V4 Pro 的核心能力。只需一台現代瀏覽器，以及 MidassAI Chat —— 目前唯一公開提供 完整百萬 token 上下文視窗 與 原生多模態視覺堆疊（無獨立 CLIP 編碼器、無幀採樣黑箱技巧）的介面。這不是一份基準測試報告，而是一份實戰記錄：哪些內容成功載入、哪些卡頓、哪些令人驚豔——以及你如何在 90 秒內親自重現全部過程。

我們驗證了三種真實場景：

• 技術圖表上的視覺問答（PDF 格式架構流程圖，含手寫註解）
• 跨文件推理：37 頁混合格式輸入（PDF、Markdown、純文字；總 token 數：842,619）
• 代理式任務串聯：V4-Pro 自主將請求（「比較 Kafka 與 RabbitMQ 的延遲權衡，並擬定遷移檢查清單」）拆解為研究、比對與產出生成——全程於單一對話中完成，無需人工分步提示。

所有測試均透過 MidassAI Chat 完全在瀏覽器端執行——無本地推論、無 API 金鑰、無註冊要求。只需貼上、上傳或鍵入即可。

上傳 → 提問 → 迭代：你的首個 5 分鐘工作流

1. 前往 https://www.midassai.com/chat/
2. 在模型選單（右上角）中選擇 DeepSeek-V4-Pro
3. 上傳檔案——支援 PDF、PNG、JPG 或 TXT。進行視覺測試時，請使用高解析度截圖或掃描圖表（建議寬度 ≥1200px）
4. 待上傳完成後（檔案名旁出現「✅ 準備就緒」），再輸入提示詞。範例：

   「請說明此圖中『使用者認證』到『帳單服務』的資料流向，並標出任何單點故障。」

無需預處理、無 OCR 切換開關、無『啟用視覺』勾選框。只要檔案含視覺內容，V4-Pro 即以原生方式處理——且在生成 token 之前 就完成視覺理解。我們實測：一張 2400×1800 的 PNG 圖片，V4-Pro 耗時 3.2 秒完成編碼與推理；相同硬體與網路環境下，GPT-4o 耗時 4.7 秒。

重要細節：V4-Pro 將上傳文件視為 上下文本身，而非單純附件。這代表你那 80 萬 token 的 PDF，在後續追問中仍可被完整存取——不同於許多網頁介面會於每次對話回合中截斷或重新編碼。不妨嘗試提問：

「第 12 頁中，API 重試所引用的 SLA 閾值是多少？」

「現在將該數值與第 27 頁的數值做比較。」

這確實可行——因為整份文件持續駐留在百萬級上下文視窗內。無須重新上傳，亦無資訊遺失。

表現亮眼之處（與應轉向的時機）

V4-Pro 的網頁工作流最擅長處理 資訊密度高 且 結構明確 的輸入：

• 元件標示清晰的技術架構圖
• 含嵌套條款與交叉引用的法律合約
• 包含表格、程式碼區塊與決策矩陣的工程 RFC 文件

相對地，面對低資訊密度的輸入則表現受限（符合預期）：

• 噪點嚴重或文字歪斜的掃描傳真
• 每頁超過 15 點項目、缺乏視覺層級的簡報投影片
• 混合語言文件中，若中文／日文文字出現在非 UTF-8 編碼的 PDF 中（已知上游編碼異常；v4.1 版將修正）

我們曾遇到一個具體陷阱：針對一份 Markdown 文件中出現 兩次 的「執行階段需求」章節，詢問「『執行階段需求』下方列出的第三項相依元件是什麼？」。V4-Pro 正確識別出兩個段落，但預設回應第一處——除非明確指定「在第二處出現的段落中」。這並非缺陷，而是上下文保真度的體現：你操作的是原始 token 位置，而非語意化的章節索引。因此請務必精確表述：

✅ 「在 第二個『執行階段需求』章節中，第三項相依元件是什麼？」

❌ 「『執行階段需求』下方的第三項相依元件是什麼？」

另須注意：DeepSeek-V4-Flash 同樣可在該介面使用——但它 無法 替代視覺或長上下文任務。Flash 的上下文上限為 128K，且完全不具備視覺編碼器。請用 Flash 快速處理短文本的輕量問答；而涉及圖片、跨文件邏輯或 200 頁以上的持續推理任務，請務必選用 Pro 版本。