Plugins

QA de fidelidad de diseño para modelos solo de texto: una herramienta `deepseek_vision` toma prestado un ojo de cualquier ruta de visión compatible con OpenAI, de modo que el modelo pueda juzgar si una implementación coincide con su maqueta — se entrega con el benchmark detrás de ese juicio (cuatro fixtures, 23 defectos inyectados, transcripciones en bruto) y la disciplina de cuestionamiento de la que depende.

Una ruta de proveedor de puerta de enlace de visión-lenguaje: las imágenes pegadas son descritas por un modelo VL configurable (Qwen-VL de forma predeterminada) antes de enviarse a DeepSeek.

Renderiza en línea las imágenes pegadas o subidas dentro del chat de DSH Web y da visión a los modelos solo de texto: la herramienta visual_review, invocable por el modelo, llama primero a cualquier API multimodal compatible con OpenAI y, si falla, recurre a un worker local de Qwen3-VL.

Extensión nativa de capacidad de visión, que utiliza Zhipu (gratis) o Qwen-VL (local).

Plugin out-of-tree para DeepSeek Harness: da ojos a un modelo de código solo de texto enrutando imágenes a una ruta Qwen-VL (DashScope) a través de ctx.llm y devolviendo texto.

Paquete de plugins de DeepSeek Harness: herramientas qwen_vision (comprensión de imágenes con Qwen-VL) y qwen_generate (texto a imagen con Qwen-Image) para modelos de solo texto

明眸 VisionBridge - Puente visual propio: cuando un modelo ciego recibe imágenes, llama automáticamente a un modelo visual para reconocerlas y devuelve el texto reconocido al modelo principal; transparente, configurable y sin pérdidas al actualizar.