插件化代码智能体框架对标 Claude Code，同步开源 V4-Pro-0813

深度求索于 8 月 13 日同步推出两项重磅成果：开源代码智能体框架 DeepSeek Harness v0.1 开发者预览版，以及底层驱动模型 DeepSeek-V4-Pro-0813 的完整权重。Harness 的 GitHub 仓库在发布初期短暂处于非公开状态，随后迅速对外开放。开发者在已安装 Node.js 工具链的环境中，只需执行 npx @deepseek-ai/dsh web 命令，即可在本地 127.0.0.1:3080 地址启动 Web UI，上手门槛极低。

DeepSeek Harness 的核心设计理念可以用一句话概括：「一切皆插件」。框架基于具备时空可组合性的 Cordis 元框架构建，Cordis 本身只负责插件的加载、卸载与依赖管理，而模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、循环、调度、UI 等所有 Agent 能力，均以独立插件的形式存在。插件之间通过 Cordis 服务与事件机制协作，可在配置层自由组合，开发者无需触碰源码即可替换或扩展任意能力模块。

在使用模式上，Harness 提供四种预设配置：标准模式加载完整工具集；PTC 模式（程序化工具调用）允许模型生成代码来编排多轮工具调用；极简模式仅保留 shell 工具与文件编辑工具，适合最小环境下的基准测试；创造模式则支持开发者在运行时检查和试验 Cordis 插件，并据此组合出全新的运行模式。命令行工具 dsh 提供 Web 与 Headless 等多种启动方式，灵活适配不同部署场景。

驱动 Harness 的底层模型 DeepSeek-V4-Pro-0813 采用混合专家（MoE）架构，总参数量达 1.6 万亿，但推理时每个 token 仅激活 490 亿参数，在保持高性能的同时有效控制了计算开销。模型支持 100 万 token 的超长上下文窗口，最大输出长度达 38.4 万 token，并提供思考模式与非思考模式两种交互选项，同时全面兼容 JSON 结构化输出、Tool Calls、Responses API 及 Anthropic API 等主流接口规范。

内部基准测评数据显示，V4-Pro-0813 正式版相较预览版实现了大幅跃升。在 Terminal Bench 2.1 测试中，正式版得分 87.9，远超预览版的 72.1；DeepSWE 指标从 12.8 跃升至 62.7；DSBench-Hard 得分翻倍至 67.2，整体能力接近甚至超越 Claude。更值得关注的是，模型权重以 MIT 许可证完全开放，开发者可自行下载部署，国产 GPU 及通用算力卡无需厂商定制即可直接运行，有效降低了政企私有化部署门槛，也提升了供应链层面的抗风险能力。

要点

• DeepSeek Harness v0.1 以「一切皆插件」架构开源发布，开发者无需修改源码即可自由替换或扩展任意 Agent 能力模块，直接对标 OpenAI Codex 与 Anthropic Claude Code。
• 底层模型 V4-Pro-0813 总参数 1.6 万亿、推理激活 490 亿，支持 100 万 token 上下文，Terminal Bench 2.1 得分 87.9，多项指标接近或超越 Claude。
• 模型权重采用 MIT 许可证完全开放，可在国产 GPU 及通用算力卡上直接运行，降低私有化部署门槛并提升供应链抗风险能力。
• Harness 提供标准、PTC、极简、创造四种运行模式，适配从生产部署到基准测试的多样化场景需求。