DeepSeek phát hành V4-Pro và Harness: Giá cao điểm Flash đắt hơn GPT-5.6 Luna, Harness phá kỷ lục tốc độ tăng sao GitHub

BlockBeats tin tức, ngày 14 tháng 8, dòng sản phẩm liên quan đến DeepSeek đón nhận loạt cập nhật dày đặc, chính thức ra mắt DeepSeek-V4-Pro và tung ra sản phẩm Agent đầu tiên mang tên DeepSeek Harness. Đồng thời, DeepSeek-V4-Pro-0813 chính thức lên sóng Hugging Face, trọng số đã mở tải về, tiếp tục sử dụng giấy phép MIT, phía chính thức đồng thời công bố hướng dẫn vận hành vLLM, SGLang và chạy cục bộ, nhà phát triển có thể tự triển khai phiên bản này.

Về năng lực sản phẩm, kết quả đánh giá Agent của DeepSeek-V4-Pro từng bị rò rỉ trước đó đã được xác nhận. Phiên bản chính thức DeepSeek-V4 cũng có điều chỉnh giá, trong đó giá đầu ra cao điểm của Pro tăng gấp 4,5 lần so với trước. Có phân tích cho rằng, sau khi tăng giá, giá Flash trong giờ cao điểm của DeepSeek đã cao hơn GPT-5.6 Luna, lợi thế giá thấp đang được định giá lại.

Hướng Agent là điểm nhấn cốt lõi của đợt cập nhật này. DeepSeek Harness đã được phát hành lên npm, định vị là sản phẩm Agent đầu tiên của DeepSeek, hỗ trợ quản lý dự án, tác vụ dài hạn, đa Agent, Skill, tìm kiếm trực tuyến và quản lý ngữ cảnh, đồng thời cho phép người dùng tạo các cấu hình Agent khác nhau. Các tác vụ như viết mã, nghiên cứu, viết lách sẽ có thể cấu hình các công cụ, lời nhắc và cách thức làm việc khác nhau.

Về kiến trúc, DeepSeek Harness lấy "Everything is a plugin" làm thiết kế cốt lõi, mô hình, công cụ, lời nhắc, lưu trữ, ngữ cảnh và cả giao diện đều có thể thay thế hoặc kết hợp thông qua plugin. Khung nền tảng Cordis bên dưới đồng thời công bố bài báo thiết kế, phân tách bộ điều hợp mô hình, hệ thống công cụ, Session Log và Agent Loop thành các thành phần có thể thay thế, đồng thời hỗ trợ tải, gỡ và kết hợp trong thời gian chạy.

Độ nóng thị trường tăng nhanh chóng. Sau khoảng 1 giờ 30 phút mã nguồn mở DeepSeek Harness, GitHub Star đã vượt mốc 22.000, tốc độ tăng trưởng vượt qua kỷ lục công khai trước đó của xAI Grok-1 và DeepSeek-R1 khi vượt 20.000 Star. Sự quan tâm của giới trong ngành cũng chuyển từ năng lực mô hình đơn lẻ sang nền tảng kỹ thuật cần thiết cho Agent runtime, hệ thống plugin hóa và cải tiến đệ quy tự thân.