A kínai DeepSeek AI labor Augusztus 13‑án bemutatta a DeepSeek‑V4‑Pro modell hivatalos, általánosan elérhető változatát, valamint DeepSeek Harness v0.1 néven egy új, MIT‑licenc alatt kiadott, nyílt forrású agent‑keretet (röviden dsh). A bejelentés egyértelműen a fejlesztők megszólítását célozza: a vállalat nemcsak a modelleket kínálja, hanem a modellek köré épülő szoftverréteget is, amely az ügynök‑működést (agentic workloads) irányítja.
Mi az új a V4‑Pro és a V4‑Flash esetében?
A V4‑családot DeepSeek áprilisban mutatta be előzetes verzióként. A portfólió két kulcseleme most is a következő:
- DeepSeek‑V4‑Pro: 1,6 billió paraméterrel, egy tokenhoz átlagosan 49 milliárd „aktivált” paraméterrel.
- DeepSeek‑V4‑Flash: 284 milliárd paraméterrel, 13 milliárd aktivált paraméterrel per token.
Mindkét modell támogat kontextusablakot akár egymillió tokenig. A vállalat azt közölte, hogy a DeepSeek‑V4‑Pro GA‑kiadása különös hangsúlyt kapott az ügynök‑feladatokban nyújtott teljesítményre, valamint natív támogatást kapott az OpenAI Responses API‑hoz és integrációt a Codex‑szal. A modellazonosító deepseek‑v4‑pro továbbra is a legfrissebb V4‑Pro verzióra mutat.
DeepSeek Harness (dsh): nyílt, moduláris agent‑keret
A DeepSeek Harness egy Cordis alapú, komponálható pluginekre épülő agent‑keret, amelynek alapelve: "minden pluginként cserélhető". A rendszerben modellek, eszközök, képességek (skills), munkamenetek, sandboxok, fájlrendszerek, hurkok és felhasználói felületek is pluginek lehetnek. A cél az, hogy a fejlesztők keverhessék, lecserélhessék és kiterjeszthessék a futtatókörnyezet komponenseit a fix, zárt stack helyett.
A projekt fejlesztői előnézetként érhető el MIT‑licenc alatt, a forráskód a GitHubon található, és npm‑ről indítható: npx @deepseek‑ai/dsh web. A repozitórium figyelmeztet arra, hogy kompatibilitást törő változások várhatók („THERE WILL BE COMPATIBILITY‑BREAKING CHANGES”), ezért vállalati környezetben még nem tekintik stabil, készbe illeszthető terméknek.
A bejelentés napján a DeepSeek repozitóriuma kiemelt figyelmet kapott: körülbelül 27 500 GitHub‑csillagot és 2 000 forkot mutatott (Aug. 13‑i pillanatfelvételként).
Milyen képességeket kínál a Harness?
Az eszköz már most képes többek között repozitóriumok vizsgálatára, fájlszerkesztésre, shell‑parancsok futtatására, fájl‑ és webkeresésre, tervezésre, alügynökök delegálására és jóváhagyási szabályok érvényesítésére. A DeepSeek Standard módját kifejezetten teljeskörű kódoló agentként határozza meg, fájlszerkesztéssel, shell hozzáféréssel, kereséssel, tervezéssel, alügynökökkel és munkafolyamatokkal. A helyi webfelület munkaterület‑választást és szenzitív műveletek jóváhagyását is támogatja.
A DeepSeek Harness model‑agnosztikus megközelítést kínál: a modell maga csupán egy plugin a sok közül, nem pedig a teljes, vertikálisan integrált stack központi eleme.
Teljesítmény‑ és benchmark‑eredmények
A DeepSeek saját közlés szerint a V4‑Pro‑0813 verzió ügynök‑orientált teszteken jelentős javulást mutat. A vállalati eredmények (cég által közölt benchmarkok) szerint a V4‑Pro‑0813 pontszámai: 87.9 a Terminal Bench 2.1‑en, 74.1 a Toolathlon‑Verifieden, 71.1 a DSBench‑FullStacken és 67.2 a DSBench‑Hardon. Fontos megjegyezni, hogy a kódügynök feladatoknál a V4‑Pro‑0813‑at a DeepSeek saját, a közeljövőben kiadott Harness‑sel tesztelték „minimális módban”, tehát egyes eredmények a modell és az agent‑végrehajtó környezet együttműködését tükrözik.
Új vezérlők: a „reasoning effort” beállítása
A V4‑Pro és V4‑Flash dokumentációja három gondolkodási szintet ír le: Non‑think (gyors, rutin feladatokhoz), Think High (összetettebb problémamegoldáshoz és tervezéshez) és Think Max (nehéz problémákhoz jóval több számítási ráfordítással). Ez a beállítás különösen releváns agent‑rendszerekben, mert a minden lépésnél maximális gondolkodás idő‑ és tokenköltséges lehet.
API‑árazás: éles drágulás és csúcs/off‑peak tarifarendszer
A DeepSeek ugyanakkor átalakítja API‑árképzését: a korábbi egységes, lapos díjszabást elhagyják, és Augusztus 16‑tól 16:00 UTC‑től kezdve bevezetik a csúcs és off‑peak időszakokat. A cég meghatározása szerint csúcsidők: 01:00–04:00 UTC és 06:00–10:00 UTC; minden más időt off‑peaknek minősítenek, amely a csúcstári díjak felét jelenti.
Példák a változásra (cache‑miss input / output díjak per 1M token):
-
Régi árak (példa):
- deepseek‑v4‑flash: $0.14 input, $0.28 output (összesen $0.42 / 1M in + 1M out)
- deepseek‑v4‑pro: $0.435 input, $0.87 output (összesen $1.305)
-
Új off‑peak / peak példák:
- deepseek‑v4‑flash: off‑peak $0.22 input / $0.66 output (összesen $0.88); peak $0.44 / $1.32 (összesen $1.76)
- deepseek‑v4‑pro: off‑peak $0.66 input / $1.98 output (összesen $2.64); peak $1.32 / $3.96 (összesen $5.28)
A cache‑hit (gyakori eseteknél) díjak is jelentősen emelkednek: V4‑Pro cache‑hit jelenleg $0.003625 per 1M tokenről új tarifák szerint off‑peak $0.022 és peak $0.044 lesz.
Ezek az árváltozások azt jelentik, hogy egy egyszerű példa‑művelet (1M cache‑miss input + 1M output) V4‑Pro esetén ma $1.305‑ba kerül; az új rendszerben off‑peak $2.64‑ba (kb. kétszeres), csúcsidőben $5.28‑ba (több mint négyszeres) kerülne.
A Reuters helyi értelmezése szerint a növekedés modell, tokenkategória és használati idő függvényében 50%-tól több mint 1 100%‑os emelkedésig terjedhet a korábbi árakhoz képest. Érdemes megjegyezni, hogy a DeepSeek off‑peak kommunikációja arról, hogy „50% olcsóbb”, az új csúcsárhoz képest igaz; nem 50%‑os csökkentést jelent a jelenlegi, bevezetés előtt álló árakhoz viszonyítva.
Stratégiai következmények: a modellrétegtől az agent‑rétegig
A két bejelentés egyidejűsége stratégiai üzenetet küld: DeepSeek nemcsak a modellhatékonyságra és az alacsony tokenárakra kíván versenyképes lenni, hanem a fejlesztők számára kritikus agent‑infrastruktúrát is megpróbálja birtokolni vagy legalábbis jelentősen befolyásolni. A Harness révén a cég olyan nyílt, moduláris keretet ad, amely a modellek körüli eszközhasználatot, fájlműveleteket, munkamenet‑kezelést és hosszú lefutású agent‑workflowokat határozza meg — olyan területeket, ahol Anthropic‑nak (Claude Code) és OpenAI‑nak (Codex) már vannak fontos fejlesztői termékei.
Ugyanakkor a látványos API‑árnövekedés figyelmeztetés lehet azoknak a vállalatoknak, amelyek a DeepSeek agresszíven olcsó, hosztolt API‑szolgáltatását hosszú távon tervezik használni. Az alkalmazottak számára mostantól fontosabbá válik a munkaterhelések időzítése, a cache‑használat optimalizálása és a lehetőség, hogy nyílt modelleket saját infrastruktúrán futtassanak.
Összességében a DeepSeek az agent‑stack szintjén is versenybe szállt: egyszerre teszi hozzáférhetőbbé és nyíltabbá az agent‑vezérlést, miközben a saját hosztolt API‑szolgáltatását jelentősen drágítja. A fejlesztők számára ezért a Harness hosszabb távon kritikusabb hatással lehet a munkafolyamatokra, mint a modell‑árképzés rövid távú változásai.
