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dsh-highres-vision

模型推理 更新于 2026.08.27

在终端中运行以下命令：

dsh plugin install azwosile/dsh-highres-vision

将以下提示词粘贴到 DeepSeek Harness 对话框中：

在 DeepSeek Harness 中，使用命令 'dsh plugin install azwosile/dsh-highres-vision' 从 GitHub 安装插件，完整源码地址为 https://github.com/azwosile/dsh-highres-vision。

插件介绍

在处理高分辨率图像时，DeepSeek 的视觉模型（deepseek-v4-flash-vision-exp）常面临尺寸和大小限制，导致细节丢失或识别不准。dsh-highres-vision 插件应运而生，专为该模型优化，通过放宽单图 32MiB、单边 8192px 等约束，让大图处理更自由。其核心在于高清分块识图：自动检测会话中的图片，若超过 800×800，则智能分割成带重叠的子块，连同整图缩略一并注入模型，从而保留边缘细节，显著提升 OCR 和局部特征识别能力。安装后开箱即用，无需 Python 依赖，仅需 Node 环境。这款插件尤其适合需要精细图像分析的开发者，例如处理文档扫描、医学图像或遥感数据时，追求高精度识别的场景。但请注意，分块会增加 token 消耗，建议仅在必要时调用，以平衡成本与效果。

使用场景

  • 处理超过 800×800 像素的大图进行精细识别。
  • 需要 OCR 或局部细节分析的场景。
  • 使用 DeepSeek 视觉模型时突破图片大小限制。

适合人员

  • 使用 DeepSeek 视觉模型的开发者。
  • 需要高精度图像分析的数据科学家。
  • 处理文档、医学或遥感图像的专业人士。