Nnets [Neural Networks] — старейший в России культовый ИИ-журнал о нейросетях, искусственном интеллекте и роботах.

Ежедневные новости и аналитика нейромира.

Авторские материалы, исследования, обзоры и подборки.

Будущее уже здесь!

DeepSeek готовит Harness: V4 Pro может стать coding-агентом с ценой около $0,03 за задачу.

DeepSeek готовит собственный Harness, который может превратить V4 Pro в полноценного coding-агента с ценой около $0,03 за задачу.

В китайских источниках появились детали проекта DeepSeek Harness. Сообщается, что он сейчас проходит внутреннее тестирование. Логика знакома по Claude Code и Codex: модель получает управление контекстом, цепочки tool calls, автоматический rollback после ошибок и полный цикл работы с репозиторием.

Внутри заявлена multi-agent схема. Один агент планирует задачу, другие разбирают подзадачи, запускают тесты, правят код и повторяют цикл после неудачных попыток.

Экономика

Harness глубоко завязан на финальную V4 Pro и рассчитан на очень высокий cache hit, по прогнозам выше 99%. За счёт этого стоимость одной типичной задачи оценивают примерно в $0,03.

Для V4 Flash при попадании в кэш вход якобы обходится примерно в $0,003 за 1 млн токенов, выход около $0,28. Авторы утечки утверждают, что полный agentic workflow может быть более чем в 7 раз дешевле Claude Opus 4.8 и GPT-5.6.

Производительность

По производительности заявляют уровень около Opus 4.8 и GPT-5.6, а в отдельных сценариях даже выше. Пока это внутренние цифры, независимых тестов нет.

Если DeepSeek действительно выпустит собственный desktop harness вместе с V4 Pro, конкурировать придётся уже не только ценой модели. В гонку полноценно входит связка:

Model + Harness + Tools + Cache + Multi-Agent

Мы видим, что DeepSeek традиционно пытается ударить по самому болезненному месту рынка: стоимости каждого автономно выполненного задания.

Этот пост Вконтакте:

Ещё новости:

Claude не доказал гипотезу Римана, но поднял нижнюю границу нулей дзета-функции с 41,6% до 67,2%.
Alibaba Cloud теперь строит крупные AI-дата-центры всего за 100 дней.
Kimi-K3 поймали на следах Claude: модель могла обучаться на скрытых рассуждениях.
NVIDIA представила Nemotron 3.5 Lightning: 30B параметров, но активны только 3B на токен!
Демис Хассабис из Google DeepMind продвигал идею независимого органа по безопасности frontier AI.
AI 2027 всё меньше похож на фантастику: 19 из 24 прогнозов уже сбылись!
У AI-агентов нашли второй, почти невидимый канал утечки данных: скрытое reasoning.
Yandex Cloud набирает клиентов: база выросла до 64 тыс. компаний.
Брэд Лайткэп покидает OpenAI после восьми лет и запускает собственный проект.
ФСТЭК утвердила методику оценки уровня зрелости для КИИ и госсектора.