Пассивные мультимодалки vs активный поисковик
Представьте классическую сцену: вы показываете ИИ фотографию какого-то редкого цветка. Модель смотрит, думает и выдаёт: "Это растение семейства розоцветных". И всё. А что дальше? Какой именно вид? Где растёт? Можно ли его есть? На эти вопросы обычная мультимодалка ответить не может - она просто описала то, что видит.
DeepEyesV2 ломает эту парадигму. Вместо пассивного наблюдателя получаем активного исследователя, который не просто описывает изображение, а умеет задавать вопросы внешним источникам. Искать информацию. Проверять факты. Эта штука превращает статичный анализ в динамический диалог с миром.
На 20 января 2026 года DeepEyesV2 использует Qwen2.5-VL-7B как базовую модель - это последняя стабильная версия на момент релиза. Если вы читаете это позже, проверьте, не вышла ли Qwen2.5-VL-14B или новая версия.
Что умеет делать этот цифровой сыщик
Основа - тот же Qwen2.5-VL, который отлично справляется с описанием изображений. Но DeepEyesV2 добавляет сверху слой инструментов. И вот что получается:
- Обрезка и фокусировка: Модель может выделить конкретную область на изображении, если её попросить "посмотреть внимательнее на левый верхний угол"
- Веб-поиск по контексту: Видит на картинке непонятный объект - запускает поиск по описанию
- Цепочки инструментов: Сначала обрезает, потом ищет, потом сравнивает результаты
- Работа с датасетами: Умеет загружать и анализировать наборы изображений из Cold Start датасета
| Инструмент | Что делает | Когда использовать |
|---|---|---|
| crop_image | Вырезает указанную область | Когда нужно рассмотреть деталь |
| web_search | Ищет информацию в интернете | Для идентификации объектов |
| load_dataset | Загружает набор изображений | При работе с коллекциями |
Почему не взять просто Qwen2.5-VL?
Отличный вопрос. Qwen2.5-VL-7B - мощная модель, но она слепа как крот вне своего контекста. Показывает ей старую фотографию здания - она скажет "готическая архитектура". А DeepEyesV2 спросит: "Подожди, а это не тот собор в Кёльне?" и полезет проверять.
Разница примерно как между энциклопедией и исследователем с интернетом. Первая знает факты, второй умеет находить новые. Особенно заметно это на задачах идентификации:
- Редкие виды растений и животных
- Исторические артефакты
- Технические устройства без маркировки
- Художественные стили и конкретные картины
Ставим и запускаем: не так страшно, как кажется
1 Качаем веса и окружение
Первое, что радует - всё открыто. Веса на HuggingFace, код на GitHub. Никаких закрытых API, никаких облачных ограничений. Берёте веса модели (на 2026 год это около 15 ГБ), ставите зависимости - и работаете локально.
Внимание: для работы web_search нужен API-ключ поисковой системы. DeepEyesV2 поддерживает несколько провайдеров, включая SerpAPI и собственные решения. Без ключа поиск не заработает.
2 Настраиваем инструменты
Конфигурационный файл - это просто JSON. Указываете пути к моделям, API-ключи, настройки обрезки изображений. Самое важное - правильно настроить инструменты поиска. Если забудете про API-ключ, модель будет молча страдать, не в силах найти информацию.
3 Запускаем первый анализ
Загружаете изображение, задаёте вопрос. Например: "Что это за здание на заднем плане?" Модель сначала опишет общую сцену, потом выделит здание, обрежет его, сгенерирует поисковый запрос и вернёт результаты. Всё это в одном диалоге.
Реальные кейсы: от археологов до инспекторов
Теория - это хорошо, но где эта штука реально пригодится? Вот несколько примеров из мира, где пассивного описания недостаточно:
Биологи в поле: Сфотографировали неизвестное растение. Обычная модель скажет "трава с цветами". DeepEyesV2 определит морфологические признаки, поищет в ботанических базах, вернёт вероятные виды с ареалами распространения.
Историки с архивными фото: Нашли старую фотографию города. Вместо "улица с домами" получат анализ архитектурных стилей, предположение о времени съёмки и даже идентификацию конкретных зданий через поиск по историческим базам.
Технические инспекции: Снимок оборудования на производстве. Модель не просто опишет "металлический агрегат", а попытается найти по внешнему виду модель, производителя, типичные неисправности.
Подводные камни и ограничения
Идеальных технологий не бывает. DeepEyesV2 - не исключение. Вот что бесит на практике:
- Скорость: Каждый вызов поиска добавляет секунды, а то и десятки секунд к ответу. Для реального времени не годится
- Зависимость от поисковиков: Если API упадёт или изменится - вся система поиска ломается
- Качество обрезки: Модель иногда режет изображения криво, особенно если объект на сложном фоне
- Ложные срабатывания: Иногда ищет там, где не надо, тратит время на очевидные вещи
И ещё один нюанс - проблема субъективности зрения никуда не делась. Модель видит то, что научили видеть. Если в тренировочных данных мало изображений какого-то типа объектов - будет путаться.
Кому подойдёт, а кому нет
DeepEyesV2 - инструмент для специфических задач. Вот кому он нужен прямо сейчас:
- Исследователи, работающие с визуальными архивами (историки, искусствоведы, биологи)
- Разработчики, создающие системы анализа изображений с внешними проверками
- Компании, которым нужно автоматизировать идентификацию объектов по фото (страховые, логистические)
- Образовательные проекты, где важен не просто ответ, а процесс исследования
А вот кому лучше поискать другие решения:
- Если нужна мгновенная обработка потокового видео
- Если работаете оффлайн без доступа к поисковым API
- Если бюджет ограничен, а API поисковиков платные
- Если задача - просто классификация изображений без глубокого анализа
Что будет дальше с такими моделями
DeepEyesV2 показывает направление - мультимодальные модели будущего не будут замкнуты в себе. Они станут проводниками между визуальным миром и знаниями о нём. Уже сейчас видно тренд: агенты с инструментами вытесняют статичные модели.
Через год-два, думаю, появятся аналоги, которые смогут не только искать, но и взаимодействовать с базами данных, вызывать другие модели для специализированных задач (например, OCR для текста на изображениях), даже редактировать найденную информацию.
Пока же DeepEyesV2 остаётся одним из немногих полностью открытых проектов в этой нише. Веса, код, датасеты - всё на GitHub и HuggingFace. Можно скачать, можно модифицировать, можно дообучать на своих данных. В мире, где каждый второй AI-стартап прячет свои модели за API, это дорогого стоит.
Попробуйте, если работаете с изображениями. Даже если не для production, то для экспериментов и понимания, куда движется индустрия. Просто помните: эта штука любит хороший интернет и терпеливых пользователей. А кто в наше время не любит?
