DeepSeek Harness 团队发布 Super-agent 架构探索
DeepSeek Harness 团队发表技术文章,介绍正在探索的 Super-agent 架构,由持续运行的 Router 统一接收群聊、GitHub、邮件等信息并分派任务,Worker 独立执行并可调用 Subagent。
推荐理由:原文给出 Super-agent 的 Router/Worker 双层架构与实测调度数据,可了解 Agent 从单会话走向多任务并行的设计取舍。
DeepSeek Harness 团队发表技术文章,介绍正在探索的 Super-agent 架构,由持续运行的 Router 统一接收群聊、GitHub、邮件等信息并分派任务,Worker 独立执行并可调用 Subagent。
推荐理由:原文给出 Super-agent 的 Router/Worker 双层架构与实测调度数据,可了解 Agent 从单会话走向多任务并行的设计取舍。
Anthropic 公开提交 S-1,计划以代码 ANT 在纳斯达克上市,2026 年上半年营收 163 亿美元、Q2 单季 116 亿美元同比增长 1368%,Q2 经营利润 9.74 亿美元。
推荐理由:S-1 披露的收入结构、云渠道分成与算力承诺,为判断头部模型公司的商业模式提供了一手数据。
彭博社援引知情人士消息称,DeepSeek 在最新一轮融资中筹集约 1000 亿元人民币,成为中国史上规模最大的融资之一。融资目标在洽谈期间至少两次上调,从最初计划的 500 亿元增至 800 亿元,最终达到约 1000 亿元,宁德时代和腾讯控股是主要投资者之一。这笔资金将用于建设更多 AI 数据中心和开发面向中国及海外市场的开源模型,也为 DeepSeek 上市铺平道路。
推荐理由:融资规模从500亿元两度上调至约1000亿元,读者可据此判断DeepSeek与硅谷巨头的资金差距变化。
DeepSeek 开源了支撑 V4.1 Flash 的生产推理框架 DeepInfer,支持分布式推理、投机解码、SWA Bounded Replay 和结构化输出,覆盖 NVIDIA 与华为昇腾平台。
推荐理由:原文拆解了 DeepInfer 的缓存分层、调度与开源边界,并附 vLLM 的对照复现结果,便于判断生产级推理栈的可迁移部分。
DeepSeek 宣布将内部推理框架 DeepInfer 全面开源,目标是帮助开发者与企业优化大规模推理的吞吐与延迟、降低算力成本。DeepInfer 集成高性能算子与推理引擎,支持分布式推理、推测解码、SWA Bounded Replay、结构化输出,兼容英伟达与华为昇腾平台。
推荐理由:原文披露了 DeepInfer 支持的能力与兼容平台,读者可据此判断自建大规模推理的可行路径。
作者在 DeepSeek Harness 中实测 DeepSeek V4.1 Flash,用约 3752 万输入 Token、33 万输出 Token、35 分钟生成可运行的特斯拉飞行 3D 网页,成本约 4 元。
推荐理由:作者用多个实测案例对比 DeepSeek V4.1 Flash 与闭源模型的成本与效果,可据此判断低价开源模型在 3D 与编程任务上的实际可用性。
DeepSeek 发布新模型 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,网页端、APP 与 API 已同步切换,官方称其在代码和 Agent 任务基准上较上一版 V4.1 Flash 提升,同时压缩任务运行时间和输出长度。
推荐理由:原文交代了新模型在代码与Agent任务上的提升,以及搜索API的计价方式,读者可据此判断成本与接入方式的变化。
DeepSeek V4.1 Flash 更新至 V4.1-Flash-1017,官方网页端、APP 与 API 模型已同步切换。
推荐理由:读者可据此了解新版本在性能与成本间的取舍,以及许愿式编程能力增强的具体方向。