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框架核心是"Everything is a Plugin"：Agent能感知自身工具缺口并动态注入新插件实现自进化。演示中用户要求修改侧边栏，Agent先自检现有能力再动手执行。
DeepSeek V4-Pro实行峰谷定价，智谱GLM-5.3开源权重编程benchmark登顶（Terminal-Bench 3.0: 28.3），Anthropic未发布Model 2。
智谱 GLM-5.3 开源旗舰较上代提升 50% 性能，尤其白盒代码审查与漏洞发现场景；DeepSeek V4 Pro 支持 100 万 token 上下文与强化 Agent 串联能力，适合复杂自动化工作流。
DeepSeek 开源的 Agent 工具 Harness 因需通过 npx 运行，引发大量非前端背景开发者安装 Node.js，GitHub 星标已达 11.7 万。
DeepSeek 实行峰谷电价式定价（非单纯折扣），作者给出 Spring Boot 调度重负载到低谷时段的代码模式，并详解新旧价卡实际差异。
DeepSeek开源的插件化Agent框架dsh，将模型适配器、工具注册、会话日志、Agent循环全部设计为可替换组件，数小时内斩获35000+ star。
在同一模型同一提示词下，octomind和opencode两个测试框架分别解决45/50和43/50真实PR任务，证明该模型已具备框架中立性。
DeepSeek Harness于8月13日开源，MIT协议，定位AI Agent基础设施框架，核心设计为「一切皆插件」，支持近40家模型提供商，社区已快速开发出多种插件。
DeepSeek V4 Pro 正式版编程测试得分从 12.8 飙升至 62.7，超越 Claude Fable 5；同时发布以「一切皆插件」为理念的开源 Agent 基础设施 Harness，支持近 40 家模型提供方。
精选指南列表，帮助将DeepSeek-V4-Pro/Flash集成到AstrBot、Claude Code、Cline、Codex等流行AI编程工具，包含安装配置和首次运行步骤。
国家超算互联网上线 DeepSeek V4 Pro 正式版，性能对标 Claude Fable 5 / Opus-4.8；同步发布 Harness 智能体框架，MIT 协议开源，支持一键拉取全套工程文件。
DeepSeek 开源了名为 Harness 的 Agent 开发框架，采用「面包板」式模块化架构，文件系统、终端、LSP、Web访问等均为独立插拔包，适合需要自建 Agent 编排系统的团队参考其设计思路。
同一组20个prompt实测显示，DeepSeek V4 Flash月成本约52美元，GPT-5.6 Sol达4200美元；输出质量部分场景DeepSeek反而胜出。
实测发现 DeepSeek V4-Pro 会静默忽略 max_completion_tokens 等未知参数，导致实际输出远超设定限额，实测单次调用消耗 15809 tokens 而非设定的 3072。
MoE 模型实现 1M token 上下文，V4-Pro 仅用 V3.2 的 27% FLOPs 和 10% KV cache，V4-Flash 更降至 10% FLOPs 和 7% KV cache。
DeepSeek官方推出的模型评测与微调框架，提供标准化评测流水线、对比基准和成本优化方案，支持R2和V3系列模型。
深度求索推出开源 Agent 工具链，支持插件生态扩展，官方宣传提效显著，具体能力待社区验证。
DeepSeek开源了DeepSeek Harness，一个Node.js原生的Agent运行时，所有功能均以插件形式接入，支持灵活扩展。
DeepSeek旗舰模型走出测试阶段，开源MIT许可的Harness v0.1 Agent软件，同时缓存命中成本提升6倍影响重复读文件场景。
量子位对DeepSeek API平台Harness的深度使用评测，覆盖成本控制、部署体验和与主流平台的对比。
数据每日自动更新 · 最后同步 2026-08-17 05:05 · 内容由 AI 整理解读，观点仅供参考
