Плагины

QA по соответствию дизайну для текстовых моделей: инструмент `deepseek_vision` заимствует «глаз» из любого OpenAI-compatible vision route, чтобы модель могла определить, соответствует ли реализация макету; вместе с бенчмарком, стоящим за этим суждением (четыре fixture, 23 внедренных дефекта, raw transcripts) и дисциплиной вопросов, на которой это основано.

Маршрут провайдера шлюза «зрение-язык»: вставленные изображения описываются настраиваемой VL-моделью (по умолчанию Qwen-VL) перед отправкой в DeepSeek.

Показывает вставленные или загруженные изображения прямо в чате DSH Web и даёт зрение моделям только с текстом: вызываемый моделью инструмент visual_review сначала обращается к любой совместимой с OpenAI мультимодальной API, а при сбое переходит на локальный воркер Qwen3-VL.

Нативное расширение возможностей зрения, использующее либо Zhipu (бесплатно), либо Qwen-VL (локально).

Внешний плагин DeepSeek Harness: даёт текстовой модели кодинга зрение, маршрутизируя изображения в маршрут Qwen-VL (DashScope) через ctx.llm и возвращая текст.

Набор плагинов DeepSeek Harness: инструменты qwen_vision (понимание изображений через Qwen-VL) и qwen_generate (text-to-image через Qwen-Image) для текстовых моделей

明眸 VisionBridge - Визуальный мост собственной разработки: когда слепая модель получает изображения, она автоматически вызывает визуальную модель для распознавания и передаёт распознанный текст обратно в основную модель; незаметно, настраиваемо, без потерь при обновлении.