DeepSeek выпустила Harness: больше возможностей за меньшие токены и поиск почти бесплатно

Главная интрига вокруг апдейта — так называемое «улучшение по Парето» в соотношении производительности и затрат. Обычно, если хочешь, чтобы агент выполнял задачи качественнее, приходится мириться с тем, что он дольше думает, делает больше шагов и тратит больше токенов. В версии 1017 инженеры попробовали сломать эту зависимость: модель стала меньше петлять и выдавать лишние рассуждения, быстрее добираясь до результата. По внутренним тестам DeepSWE, новый релиз сдвинул границу между качеством и стоимостью сразу в нескольких агентных фреймворках, причём отдельную оптимизацию получили DeepSeek Harness, а также решения CodeBuddy и WorkBuddy от Tencent. Чтобы воспользоваться всеми преимуществами, Harness нужно обновить как минимум до версии 0.2.1-rc.1.

Отдельная фишка релиза — режим, который в компании шутливо назвали «программированием по желанию». Раньше, чтобы собрать полноценный проект, приходилось подробно расписывать модели функции, структуру, взаимодействие элементов и технологический стек. Теперь достаточно описать, что хочется получить, а планирование, написание кода, запуск, проверку и правки модель берёт на себя. В основе подхода лежит обучение с подкреплением на основе самопроверки: закончив первую версию, модель не останавливается, а перечитывает собственный результат, находит ошибки и исправляет их. Демонстрации получились эффектными: DeepSeek собрала интерактивную 3D-сцену Запретного города с возможностью свободно перемещаться и менять ракурс, браузерную гоночную игру, играбельную версию Portal 2 на движке Godot и динамический трёхмерный мир, охватывающий эпохи от доисторической до современной. Всё это — из одного текстового запроса.

Любопытно, что релиз фактически перестал быть секретом ещё за несколько часов до анонса. Внимательные пользователи заметили, что в списке моделей DeepSeek ненадолго появлялась строка DeepSeek V4.1 Flash-1017, а суффикс 1017 соответствует 17 октября — дате, по которой компания традиционно маркирует снимки моделей. Вторым доказательством стало изменение системного отпечатка интерфейса deepseek-flash: комбинация символов сменилась, что обычно означает обновление версии модели или конфигурации развёртывания на серверах. Первые отзывы сходятся в одном: новинка кажется сообразительнее, работает быстрее и отвечает лаконичнее. Блогеры отмечают более богатую детализацию и реалистичное освещение в сгенерированных изображениях, а также заметно усилившиеся возможности трёхмерной генерации — некоторые примеры, по их словам, производят не меньшее впечатление, чем демо вышедшей ранее модели GPT-6 Astra.

Вместе с моделью DeepSeek открыла и собственный поисковый инструментарий для агентов. Это два API-интерфейса: Search отвечает за поиск страниц в сети, Fetch — за выгрузку и чтение содержимого. Разработчик может сначала попросить агента найти материалы по ключевым словам, а затем превратить выбранные страницы в текст Markdown и отдать модели на анализ. Search поддерживает фильтры по сайту, языку и дате публикации, что удобно при поиске свежих новостей. Тарификация привязана к числу успешных запросов: тысяча обращений стоит пять юаней, то есть около половины копейки за запрос, а неудачные попытки, пустые результаты и тайм-ауты не оплачиваются вовсе. Вызывать новые интерфейсы можно из DeepSeek Harness, Claude Code или Codex при работе через DeepSeek API, причём до 1 ноября доступ предоставляется бесплатно.

Наконец, компания подготовила небольшой бонус для новых пользователей: тем, кто впервые заходит в DeepSeek Harness и соответствует условиям акции, начисляют шесть юаней без необходимости пополнять баланс. Деньги действуют семь дней, а количество таких бонусов ограничено. В целом релиз закрепляет за DeepSeek репутацию игрока, который задаёт ценовую планку на рынке ИИ-инструментов: модель стала производительнее, время выполнения задач и расход токенов сократились, а поиск для агентов оказался едва ли не самым дешёвым в отрасли.