DeepseekHarness到底强在哪
DeepSeek之前的竞争焦点一直在模型参数、开源权重、API定价上。但Harness的发布标志着赛道切换，基础模型只是智能载体，模型与真实环境的执行层才是新战场。它的打法很聪明。一切皆插件的架构，模型、工具、会话、沙箱、存储、Agent Loop、调度、UI全部可插拔，不改源码就能替换任意组件。默认支持接入Kimi、OpenAI、Anthropic、Google等近40家模型。这不是做一个产品跟Claude Code抢用户，这是做一套开源底座，让所有人都能在上面组装自己的Agent。战略意图很清晰，Anthropic靠Claude Code把Harness做成闭源壁垒卖溢价；DeepSeek直接把这一层开源成公共品，拉平执行层的竞争，把战场压回模型本身的能力和价格，那是DeepSeek的主场。配合发布的V4 Pro也很猛，100万Token上下文，单次输出384K，Terminal Bench 2.1跑分87.9，DeepSWE 62.7，全栈基准DSBench-FullStack 71.1。强模型+开源执行框架，这套组合拳的目标不是做一个更好的编程工具，是定义Agent基础设施的标准。
发布于 北京
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