[Cloud] deepseek-v4.1-flash silently discards all image input while advertising `vision` in capabilities

快速结论：当你在 Ollama 中调用 deepseek-v4.1-flash:cloud 并传入图片时，模型会在 capabilities 中声明 vision，但实际会静默丢弃所有图片输入，不报错，并回复“看不到图片”。核心报错为：[Cloud] deepseek-v4.1-flash silently discards all image input while advertising `vision` in capabilities。优先排查该模型的路由节点或服务端渲染逻辑，而非客户端或网络。

适用环境：Ollama 客户端版本 0.32.0 和 0.34.2（均复现）；直连 https://ollama.com 并携带 bearer token；出口节点包括 Frankfurt (DataPacket)、Adelaide (hostuniversal)、Tallinn；测试图片格式涵盖 PNG、JPEG、data URL、raw base64；API 表面涵盖 /api/chat、/api/generate、/v1/chat/completions、/v1/messages。未提及操作系统、Python、CUDA、显卡或本地依赖版本。

最快修复方案：暂无确认的一步修复方案。Issue 中报告者与维护者均未给出已验证的修复步骤；维护者仅表示“可能路由到了损坏的节点”，但报告者用同一 daemon、同一节点、同一秒内三个模型对比（仅 deepseek-v4.1-flash 失败）反驳了节点故障假设。

注意事项：该问题最终被标记为 closed，但评论摘要中未包含明确的修复提交、配置变更或服务端修复说明。若你遇到相同现象，可优先尝试切换模型（如 qwen3.5:397b、kimi-k2.6）绕过，或向 Ollama 反馈以获得服务端确认。

问题场景

用户在 Ollama 中调用 deepseek-v4.1-flash:cloud 模型并附带图片输入，期望模型能读取图片内容。调用方式包括 ollama run deepseek-v4.1-flash:cloud "describe this image ./image1.jpg"，以及直接向 https://ollama.com 发送 API 请求（/api/chat、/api/generate、/v1/chat/completions、/v1/messages）。模型在 capabilities 中报告支持 vision，但实际不读取图片，也不返回任何错误，而是回复“没有看到图片”。

报错原文

[Cloud] deepseek-v4.1-flash silently discards all image input while advertising `vision` in capabilities

模型自身回复（芬兰语）：En näe tässä kuvaa（“我看不到这张图片”）。推理 trace 中包含 no image provided。

原因分析

可能原因：问题出在服务端模型渲染或路由层，而非客户端、网络或图片格式。关键证据：prompt_eval_count 的增量不随图片尺寸缩放。无论发送 20×16 px 还是 2500×2000 px 图片，deepseek-v4.1-flash 的 prompt_eval_count 增量均为 +2；而对照组 qwen3.5:397b 在同一测试中增量从 +74 增长到 +2522。这说明图片从未被 tokenize，而是被一个固定标记替代。同一 daemon、同一节点、同一秒内，qwen3.5:397b 和 kimi-k2.6 均能正常读取同一张图片，仅 deepseek-v4.1-flash 失败，因此可排除节点整体故障。发送 raw base64（不带 data: 前缀）到 /v1 会返回 {"error":{"message":"invalid image input"}}，说明请求解析器能解码并验证 payload，但在验证之后的下游流程中图片被丢弃。

环境排查

确认 Ollama 客户端版本：报告者在 0.32.0 和 0.34.2 上均复现，且执行过 fresh ollama pull 并重新获取 manifest。
确认 daemon 是否已重载：通过 ps 和实时 /api/version 确认运行版本为 0.34.2。
确认网络路径：在 Frankfurt (DataPacket)、Adelaide (hostuniversal)、Tallinn 三个出口节点测试，结果一致。
确认 API 表面：/api/chat、/api/generate、/v1/chat/completions、/v1/messages 均复现。
确认消息角色：user、assistant、tool 均复现。
确认模型标签：:cloud、:latest、bare name 均复现。
确认图片格式：PNG、JPEG、data URL、raw base64 均复现。
确认图片文件完整性：同一图片字节可被其他 5 个模型正常读取。
确认 context 状态：全新会话、空历史、41 kB 小图，结果一致。

解决步骤

如果当前必须使用图片理解功能，可优先尝试切换到已验证可读取图片的模型，如 qwen3.5:397b、minimax-m3、kimi-k2.6、mistral-large-3:675b 或 gemma4:31b。
使用 prompt_eval_count 对比测试：发送同一 prompt 一次不带图片、一次带图片，观察增量是否随图片尺寸变化。如果增量固定为 +2 左右且不随尺寸缩放，说明图片未被 tokenize。
在同一 daemon、同一节点、同一时间窗口内，用另一个已知支持 vision 的模型（如 qwen3.5:397b）发送同一张图片，确认该节点本身能正常处理图片。
直接向 https://ollama.com 发送带 bearer token 的请求，绕过本地 daemon，确认问题是否依然存在。
向 Ollama 官方反馈该模型的服务端渲染问题，并附上 prompt_eval_count 对比数据和同节点多模型对比结果。

验证方法

使用同一张图片和同一 prompt，分别对 deepseek-v4.1-flash:cloud 和 qwen3.5:397b 发起请求，对比 prompt_eval_count。如果 deepseek-v4.1-flash 的增量固定为约 +2 且不随图片尺寸变化，而对照组增量随图片尺寸显著增长，则可确认问题复现。如果模型回复中包含“看不到图片”或推理 trace 中出现 no image provided，同样可确认图片被静默丢弃。