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DeepSeek-V4-Flash正式版上线，130亿激活参数布局Agent战场
2026年7月31日，DeepSeek-V4-Flash正式版API上线公测，以2840亿总参数、仅130亿激活参数的轻量MoE架构，在Terminal Bench2.1（82.7分）、Cybergym（76.7分）、Toolathlon（70.3分）等Agent基准上逼近或超越此前V4-Pro预览版。该版本仅通过后训练优化，未改动模型结构。同时推出自研DeepSeek Harness Agent框架，原生支持OpenAI Responses API及Codex适配，大幅降低开发者从OpenAI生态迁移成
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清华团队提出 Harness VLA，具身智能或进入 token 时代引领范式变迁
清华大学超教授团队联合正行创新、无问芯穹提出Harness VLA，首次将数字智能Harness Layer引入具身智能系统，在VLA模型冻结的前提下，通过Agentic Planner统一组织模型调用、任务执行与失败恢复，实现从单一端到端VLA向模型能力与系统能力协同的新架构。Harness VLA在LIBERO-Pro扰动评测中成功率达82.4%，显著超越Pi_RLinf、NVIDIA Cap-X等，验证了「模型+系统」架构在复杂真实环境下的泛化能力，为具身智能范式变迁提供通用框架。
清华团队提出 Harness VLA，具身智能或进入 token 时代引领范式变迁
清华大学超教授团队联合正行创新、无问芯穹提出Harness VLA，首次将数字智能Harness Layer引入具身智能系统，在VLA模型冻结的前提下，通过Agentic Planner统一组织模型调用、任务执行与失败恢复，实现从单一端到端VLA向模型能力与系统能力协同的新架构。Harness VLA在LIBERO-Pro扰动评测中成功率达82.4%，显著超越Pi_RLinf、NVIDIA Cap-X等，验证了「模型+系统」架构在复杂真实环境下的泛化能力，为具身智能范式变迁提供通用框架。
DeepSeek加码Harness人才布局，AI发展路径由轻转重
DeepSeek近期通过招聘Harness人才，加大对Agent领域的投入，标志着其AI发展路径可能由轻资产模式转向重资产策略。文章分析了Harness在AI生态中的关键作用，以及DeepSeek通过510亿元融资布局产业协同，探讨了未来发展方向和行业趋势。
DeepSeek组建Harness团队入局编程智能体 对标Claude Code
DeepSeek正组建Harness团队，专注于编程智能体产品研发，直接对标Anthropic的Claude Code。该团队旨在通过工程基础设施将大模型转化为可靠智能体，弥补模型在记忆、代码执行等方面的缺陷。DeepSeek此前发布V4模型优化AI编程能力，并灰度上线识图模式，显示其在AI编程领域的战略布局。此次举措是技术路线对标和产品化卡位的关键一步，以应对全球AI编程和智能体消耗量的快速增长趋势。
