Insiders: DeepSeek is forming a Harness team to compete with Claude Code
Автор|Ван Бо, Jiazi Light Year
«Jiazi Light Year» дізналося від джерел, близьких до DeepSeek, що компанія організовує нову команду Harness, яка зосередиться на інтелектуальних агентних продуктах для програмування, внутрішньо порівнюючи їх із Claude Code від Anthropic.
Старший дослідник DeepSeek Чень Делі нещодавно підтвердив це в соціальних мережах, заявивши: «DeepSeek організовує нову команду Harness для роботи над продуктами та дослідженнями в напрямку Harness», і прямо додав: «Простими словами, це бенчмаркінг Claude Code для створення DeepSeek Code Harness».
Це не звичайний найм.
Вакансії свідчать про те, що DeepSeek відкриває дві ключові позиції: менеджер продукту Harness та інженер з розробки Harness, причому місце роботи наразі обмежене Пекіном. Офіс DeepSeek у Пекіні розташований у центрі інформаційних технологій Rongke в районі Хайдянь, зовсім поруч із Пекінським університетом та Університетом Цінхуа. Офіційно він знаходиться в «Інноваційному поясі ШІ Столітнього Пекіна-Чжанцзякоу», а неофіційно — у нещодавно популярній «зоні Ван Хуейвеня».
Основне визначення: Модель + Harness = Агент
В описі вакансії чітко відображена основна формула:
Модель + Harness = Агент.
Цю фразу можна вважати внутрішнім визначенням DeepSeek шляху продуктової розробки для наступного етапу: сама модель є лише фундаментом Агента, тоді як керування контекстом, виклик інструментів, планування завдань, читання та запис файлів, модифікація коду, виконання команд у терміналі, збір відгуків та цикли оцінювання поза моделлю є ключовими частинами, що дозволяють Агенту по-справжньому увійти в робочий процес.
У вакансії також зазначено: «Ми перетворюємо передові можливості моделей DeepSeek на провідні продукти-Агенти. Уся робота поза межами самої моделі підпадає під сферу Harness». Крім того, ця посада братиме участь у всьому процесі створення «настільного Агент-продукту DeepSeek» та «визначенні розуміння Harness у DeepSeek».
«Jiazi Light Year» аналізує, що DeepSeek не просто намагається створити плагін-помічник для кодування, а заповнює проміжний рівень, що з'єднує модель із реальним робочим процесом.
За останній рік індустрія довела, що потужні можливості кодування не означають, що розробники будуть ними користуватися; модель, яка може писати код, не означає, що вона може безперервно виконувати інженерне завдання.
Те, що справді змінює спосіб роботи розробників, — це не окрема модель Claude, а Claude Code; не окрема модель GPT, а Codex; не відповідь з кодом у чаті, а інженерний інтелектуальний агент, який може заходити в термінал, розуміти проєкти, читати та писати файли, запускати команди, виправляти помилки, керувати Git та викликати інструменти.
Найбільшою силою DeepSeek у минулому була модель. Тепер вона починає додавати цей шар «рук» над моделлю.
I. Чому DeepSeek робить акцент на Harness
У контексті традиційних ШІ-продуктів «помічник з кодування» зазвичай стосується двох типів продуктів: один — це плагін автодоповнення в IDE, інший — запитання та відповіді щодо коду в чаті.
Однак термін, який постійно з'являється у вакансіях DeepSeek, — це не Code Assistant, а Harness.
Harness спочатку означає «тестова обв'язка» або «фреймворк виконання» в інженерному контексті, а в контексті Агентів це ближче до системи, яка справді дозволяє моделі діяти. Модель відповідає за розуміння, міркування та генерацію, тоді як Harness відповідає за інтеграцію цих можливостей у реальне середовище.
В описі вакансії зазначено, що ця роль повинна планувати дорожню карту продукту DeepSeek Harness, з'єднувати дослідників, інженерів, спільноти з відкритим кодом та кінцевих користувачів, а також глибоко спілкуватися з дослідниками з команди навчання моделей для досягнення спільної еволюції моделі та Harness.
Це твердження є вирішальним.
Воно вказує на те, що DeepSeek хоче не просто обгорнути існуючу модель у оболонку, а зробити сам продукт-Агент частиною еволюції моделі. У минулому загальна продуктова логіка для компаній, що займаються великими моделями, була такою: дослідницька команда спочатку навчає модель, а потім продуктова команда створює додатки на основі можливостей моделі. Однак в епоху Агентів цей порядок порушується. Продукти більше не є просто виходом для можливостей моделі, а полігоном для цих можливостей.
Збій кодового Агента в реальному проєкті може бути пов'язаний не з проблемами взаємодії з продуктом, а з неправильним стисненням довгих контекстів моделлю; це може бути не проблема ланцюжка виклику інструментів, а нестабільна стратегія декомпозиції завдань моделлю; або це може бути не відсутність здатності до кодування, а нездатність підтримувати постійне розуміння інженерних обмежень, відгуків тестування та намірів користувача.
Тому цінність команди Harness полягає не лише в тому, щоб «створювати продукти», а в тому, щоб перетворити реальні завдання розробки на джерело зворотного зв'язку для постійної еволюції моделі.
II. Чому DeepSeek повинен заповнити прогалину в Code Harness
DeepSeek давно зробив ставку на можливості кодування. Від DeepSeek-Coder до DeepSeek-Coder-V2 інвестиції DeepSeek у кодові моделі продовжували зростати, підтримуючи покращення мови, довжини контексту та можливостей виконання складних завдань. Його проблема не у відсутності здатності до кодування, а в тому, що ця здатність значною мірою залишилася на рівні моделі і ще не стала високочастотним продуктом у щоденних робочих процесах розробників.
Популярність Claude Code доводить одне: конкуренція в ШІ-кодуванні зміщується від конкуренції можливостей моделей до конкуренції за точки входу в робочі процеси розробників.
Це також урок, який DeepSeek повинен засвоїти зараз. Більш тонко: до того, як DeepSeek офіційно вжив заходів, спільнота розробників уже створила версію «DeepSeek's Claude Code».
Проєкт з відкритим кодом під назвою DeepSeek-TUI раніше став популярним у спільноті розробників. Це кодовий агент, що працює в терміналі, який може читати та писати файли, виконувати команди оболонки, шукати в мережі, керувати Git та координувати роботу під-агентів через інтерфейс TUI.
Поява DeepSeek-TUI вказує на дві проблеми:
Зрілість базового менталітету: Модель DeepSeek уже створила в умах розробників фундамент для того, щоб стати кодовим Агентом. Інакше спільнота не розвивалася б природним чином навколо неї для створення продуктів, подібних до Claude Code.
Відсутність офіційного рівня: Чого не вистачає DeepSeek, так це не уваги до моделі, а офіційного Harness.
В очах розробників привабливість DeepSeek-TUI проста: низька вартість, доступність у країні, довгий контекст і відносно низькі бар'єри для розгортання. Багато вітчизняних розробників не хочуть використовувати Claude Code, але обмежені ціною, стабільністю доступу, системами облікових записів та корпоративною відповідністю.
Однак проєкти спільноти також мають внутрішні межі:
Незалежно від того, наскільки активним є сторонній проєкт з відкритим кодом, важко по-справжньому зрозуміти ритм еволюції внутрішніх можливостей моделі;
Він може адаптуватися навколо API, але не може зворотно вирішувати, як навчається модель;
Він може оптимізувати промпти, інструментарій та взаємодії, але складно систематично впроваджувати масивні відгуки про реальні завдання в покращення моделі.
Значення офіційного Harness полягає саме в цьому.
Власний Code Harness від DeepSeek має кілька переваг, яких немає у проєктах спільноти: співпраця з командою моделі, повноваження щодо дизайну інтерфейсу, цикли зворотного зв'язку з навчальними даними, внутрішні реальні сценарії завдань та довгострокові операційні можливості для екосистеми розробників.
Спільнота з відкритим кодом уже проклала шлях: розробникам справді потрібна версія Claude Code від DeepSeek. Тепер DeepSeek повинен повернути собі цей шлях і перетворити його на свій основний продукт.
Той факт, що DeepSeek зараз починає найм, означає, що він нарешті готовий сам вийти на арену.
Чень Делі згадав на Всесвітній інтернет-конференції 2025 року у Вужені минулого листопада: «Однією з наших основних переваг є довгостроковість, наполягання на здійсненні проривів у передовому інтелекті як основній лінії. У цьому процесі ми також відмовилися від багатьох побічних проєктів і не займаємося тими короткостроковими, швидкоокупними побічними починаннями».
Після воєн моделей почалися справжні війни Агентів. Те, що DeepSeek потрібно заповнити цього разу, — це найкритичніший шар між моделлю та дією — Harness.
DeepSeek оснащує свою модель парою рук.
Ціна --
Цей контент надано лише для загальних інформаційних цілей і не є фінансовою, інвестиційною, юридичною чи податковою консультацією. Події, нагороди, онлайн-акцій або пов’язану інформацію, згадана тут, не слід розглядати як рекомендацію, прохання чи запрошення до купівлі, продажу, торгівлі чи інших операцій з криптоактивами. Криптоактиви є дуже волатильними та можуть призвести до збитків. Доступність послуг, продуктів WEEX та пов’язаних із ними подій може відрізнятися залежно від регіону. Ви несете відповідальність за забезпечення відповідності вашої участі чинному місцевому законодавству та нормативним актам.
Вам також може сподобатися

BitcoinHabebe поділився даними про прибутковість кількох криптовалют

Середній час підтвердження блоку Lighter зменшився до 1 хвилини

Китайські моделі 3·Y Tesla: обережність Міністерства транспорту щодо впровадження FSD

Після відвідування Всесвітнього конгресу робототехніки 2026 року, 5 питань, на які має відповісти індустрія втіленого інтелекту

Фінансування тижня | Компанія з інфраструктури даних штучного інтелекту Databricks завершила стратегічне фінансування на суму 5 мільярдів доларів; кілька компаній з робототехніки залучили понад 100 мільйонів юанів

Експорт нафти з терміналу Шесхарис призупинено після атаки дрона

Перехід DeepMind до нової управлінської структури: офіційні назви посад суперечливі

Ранковий огляд Уолл-стріт: Неочікуване зниження кількості робочих місць підштовхує до зниження ставок, Light Interconnect починає відбирати увагу у сектору зберігання, "короткі позиції на зберігання, довгі на світло" стають новою ареною

Qwen 3.8-Max Preview: Запуск особистого токен-плану за 6 доларів на місяць

Повернення мобільних телефонів з кришкою: як новий винахід допомагає зменшити час перед екраном

Через шлюбні шахрайства вони отримали криптовалюти на мільйони доларів. Потрапили до рук правоохоронців

BAE Systems підписала угоду про виробництво гармат L119 в Україні

70 разів за місяць: Коли $RAVE переніс танцмайданчик Стамбула на блокчейн
Проєкт Web3, який не залучив жодних венчурних інвестицій і не мав технічного документа, розпочався з нічної вечірки для 200 осіб. Через вісімнадцять місяців вартість його токена $RAVE зросла у 70 разів, а кількість ліквідацій контрактів на короткий час перевищила показники Ethereum. Це лише чисті спекуляції, чи ми маємо справу з новим видом культурних цінностей?

Шахрайство з AI на 3,2 мільйона доларів: основна арена безпеки криптовалют переходить від «коду» до «шахрайства»

Метт Деймон виступить з основною доповіддю! У Нью-Йорку відбудеться «Ripple Swell 2026»

Голосування щодо кредитування XRP Ledger: Що повинні знати власники XRP

Як картини могли стати частиною цифрової економіки, але не стали

IPO Shein та PMI Китаю: що змінюється для ринків

Від Pay до універсального управління активами: BiyaPay розширює межі глобальних фінансових послуг

Трамп заробив 1,4 мільярда доларів на криптовалюті, інвестори втратили 4,7 мільярда доларів

Приватні транзакції Zcash можуть знизитися до 200 мс

За сплеском Robinhood Chain: реальне процвітання чи емоційна премія?
![[Перше засідання шостого читача блоку медіа] "Необхідно диференціюватися глибокими статтями ⋯ Критика статті про лістинг альткоїнів від голови Пак Хьонджу вразила"](/public-static/9_8dc682caea.png?format=avif)
[Перше засідання шостого читача блоку медіа] "Необхідно диференціюватися глибокими статтями ⋯ Критика статті про лістинг альткоїнів від голови Пак Хьонджу вразила"

36-денний гальмування стейкінгу коштує депозиторам Ethereum понад 350 000 доларів у втрачених винагородах щодня

Штучний інтелект створює безмежність, BTC створює дефіцит: справжня зміна Web3 полягає не в виробничих відносинах, а у відносинах вартості

Хто продає Yushu? Масштабна передача акцій на високих рівнях, наступного року буде звільнено 228,7 мільйона акцій

Ripple пожертвувала 300 тисяч доларів на допомогу постраждалим від повені в Непалі та Тибеті

Арбітраж криптовалют та цінове сканування: як квантові трейдери виявляють неефективність фінансування та спредів через торгові API

Дефіцит DRAM до 2030 року: як позиціонуватися на ринку пам'яті?







