Компания DeepSeek представила официальную версию модели DeepSeek-V4-Pro и открытый фреймворк для разработки AI Agent — DeepSeek Harness v0.1. V4-Pro — это доработанная версия ранее выпущенного предварительного варианта модели. Она усилена в части работы с AI Agent, поддерживает Responses API и интеграцию с Codex. Использовать модель можно через сайт DeepSeek, мобильное приложение (в режиме Expert Mode) и API. При этом разработчикам не нужно менять название модели в API — система автоматически перенаправит на последнюю версию. V4-Pro поддерживает также нативный OpenAI Responses API, что упрощает подключение для тех, кто уже использует этот интерфейс.
Модели V4-Pro и V4-Flash имеют длину контекста до 1 млн токенов. V4-Pro построена на архитектуре с 1,6 трлн параметров, при этом на каждый токен приходится 490 млрд активных параметров. У V4-Flash — 2,840 млрд параметров, на токен — 130 млрд. Обе модели поддерживают Responses API, вызов инструментов, вывод в формате JSON и API в формате Anthropic.
DeepSeek меняет стратегию ценообразования: вместо фиксированных цен на API вводит пики и непики нагрузки. Даже в непиковые периоды некоторые расходы (например, за промах кэша и вывод данных) будут выше текущих тарифов. При этом, по данным Bloomberg, цены DeepSeek остаются ниже, чем у ряда конкурентов — например, у Anthropic (модель Fable 5). Такая ценовая политика вызывает обсуждения на рынке и заставляет других игроков (в том числе OpenAI и Anthropic) переосмыслить свои бизнес‑модели и планы IPO.
Фреймворк Harness создан на базе Cordis и базируется на принципе «Everything is a plugin» («всё может быть плагином»). Разработчики могут свободно комбинировать и заменять разные компоненты: модели, инструменты, навыки, этапы работы, песочницы, файловые системы, циклы, координацию задач и пользовательский интерфейс. Harness распространяется под лицензией MIT, его код доступен на GitHub, также можно запустить его через npm (команда npx @deepseek-ai/dsh web). Пока фреймворк находится на ранней стадии разработки — возможны серьёзные изменения, влияющие на совместимость, поэтому его рано использовать как полноценное корпоративное решение.
По состоянию на 13 августа GitHub‑репозиторий Harness набрал около 27,5 тыс. звёзд и 2 тыс. форков, что свидетельствует о первоначальном интересе разработчиков.
Подписаться в Макс
