金色財經
作者：徹諾 來源：盒飯財經
模型與產品正融合為一種能力，但DeepSeek有自己的慣性。
兩個月前，崔添翼還在請開發者幫一款新產品挑錯；兩個月後，他接過了DeepSeek的產品部。
8月13日，DeepSeek Harness開源。這套軟體讓模型調用工具、操作文件，完成連續任務。時任團隊負責人的崔添翼在微博上用提意見的方式，側面公布了進度：「目前的版本還很不完善，請大家多提提意見。」
10月16日，澎湃新聞記者從知情人士處獲悉，DeepSeek將Harness與網頁、App、開放平台團隊整合，由他負責。
截至10月23日，DeepSeek官網招聘頁已在「產品部門」下列出「AI產品經理」崗位。這些崗位主要分為兩個方向：一是，AI產品方向負責網頁、App和開放平台，要求降低使用門檻、提高留存和轉化；二是，Agent Harness方向則要規劃產品路線、持續跟蹤用戶的真實任務，並與模型訓練研究員合作。
DeepSeek的生態也在繼續生長，面向自行部署模型的開發者，DeepSeek也試着提供更多工具。
10月20日，DeepSeek開源了推理框架DeepInfer，將自家服務中的部分工程能力開放出來，幫助開發者高效運行模型。一邊是讓開發者把模型用起來，一邊是用自家產品把用戶的工作做完，DeepSeek承擔的這兩類產品任務正在同時擴展。
對大模型企業來說，產品、結果、用戶正變得越來越重要。
三個月前，OpenAI把編程工具Codex的技術用於ChatGPT Work，讓它跨應用、文件執行任務。參與創建Codex的Tibo Sottiaux及其團隊，就曾讓一款編程工具接下更多人的工作，進而改變了ChatGPT。
另一個信號來自報稅。
在科技媒體Platformer於今年5月26日發布的「AI與就業」系列訪談中，Claude Code開發負責人Boris Cherny向主持人Casey Newton回憶：「有人專門安裝了終端，就為了在裡面報稅。」團隊看到編程之外的用途，做出了面向更多工作任務的Cowork。
AI競爭的要求正在增加，模型要有能力，也要讓人用得起來、把工作做完。而DeepSeek此次的整合與招聘，也把問題推到了模型參數之外：誰來選擇優先服務的任務，讓用戶做完，再把問題帶回研發。
崔添翼微博簡介很簡單，一個公式：Agent = Model + Harness。
這種配合，直觀展示了崔對Agent的理解。
DeepSeek Harness開源五天後，一位用戶提出的要求只有四個字：繼續任務。
8月18日，用戶oaixnah在Harness項目的GitHub討論區提問：任務意外中斷，還有消息排隊，能不能讓新發出的繼續指令越過隊列，直接插入對話？用戶想讓工作接着做，系統卻需要先解決，這句話該在什麼時候送進去。
9月10日，社區賬號Gniy7Ga在帖子下回復，稱問題已在新版本修復。DeepSeek當天發布的v0.1.5-rc.1說明，還列出了通用文件上傳、在側欄預覽成果，以及用本地應用打開文件等功能。
版本記錄里，也能看到崔添翼的直接參與。
9月29日，Harness在代碼託管平台GitHub發布的版本說明中，列出一項新功能：macOS和Windows桌面端可以通過菜單安裝管理插件所需的命令工具，不必另裝運行環境和軟體包管理工具。
這條更新後標註的貢獻者是「@tianyicui」。點進賬號主頁，顯示的姓名是Tianyi Cui，所屬組織為DeepSeek，置頂項目正是DeepSeek Harness。
7月31日，崔添翼在微博介紹V4 Flash正式版時提到，讓模型調用工具完成編程任務的基準測試，便使用了當時尚未發布的DeepSeek Harness。
至於這套系統怎樣工作，DeepSeek官網展示了一段演示。演示中，用戶要求製作一個番茄鍾插件，也就是安裝進Harness的專注計時小工具。流程是，系統查開發指引、編寫文件、安裝和驗證，最後交出可點擊的計時器。
這個演示中，就能看出各自的角色。模型負責判斷下一步做什麼，Harness提供執行工具，再把操作結果送回來，供模型繼續判斷。能這樣調用工具、連續處理任務的AI系統，通常被稱為Agent。
而崔添翼的那個Agent公式，說的就是這種配合。
據澎湃報導，崔添翼畢業於浙江大學計算機專業，曾在量化交易公司Jane Street工作九年，今年3月加入DeepSeek，其Harness團隊也在當月組建。約半年後，他帶着這支年輕團隊做出的產品還在預覽和迭代中，職責便擴到了原有的網頁、App和開放平台。
這些入口接觸着不同的用戶。網頁和App直接提供聊天服務，開放平台則通過API（供其他軟體調用的接口）提供模型。
早在8月13日發布V4 Pro正式版時，DeepSeek就調整了接口，讓Codex能夠接入；9月10日發布V4.1 Flash，又宣布WorkBuddy、OpenCode等Agent產品完成接入。公司一邊推出自己的執行環境，一邊繼續讓模型進入別人的工具。
把Token價格打下來，曾是DeepSeek走向用戶的重要一步。
而「Agent = Model + Harness」這個公式中，DeepSeek的Model長板確實明顯，但Harness呢？
10月17日，DeepSeek發布V4.1 Flash更新。在官網同步發布的《DeepSeek V4.1 Flash 新版本：許願式編程一鍵成真》中，公司稱新版提升了在遊戲開發、3D建模等方面「從零開始構建完整項目的能力」，並縮短了「任務運行時間與輸出長度」。公告同時建議用戶升級Harness，讓執行環境適配新版模型。
同日發布的Harness版本記錄里，另一項改動直接指向了用途：SDK（供開發者調用這套系統的軟體開發工具包）中的默認角色，從固定的編程Agent改為適用於一般任務的通用AI Agent。
事實上，DeepSeek早已把模型帶進了不同的使用環境。
2025年1月，它發布App，把模型送到手機上；今年8月，又開放Harness，讓模型進入能操作工具和文件的工作環境。如今，官網提供macOS和Windows桌面版，展示文檔、表格、代碼、定時任務和成果預覽。在這類產品中，一項任務要經過讀取材料、調用工具、生成文件等一連串操作。
但，官網仍把Harness標為預覽版。
10月17日的更新中，它處理了兩個具體問題：一是，應用意外退出後，中斷的任務會明確顯示為停止，避免讓人誤以為已經正常完成；二是，Office任務的回覆，也調整為避免引用已經刪除的預覽圖片。這些改動關繫到用戶能否知道工作做到了哪裡、能否找到交付的成果。
目前來看，招聘啟事中，DeepSeek透露了部分目標。比如，面向網頁、App和開放平台的崗位要提高留存與轉化；比如，Harness方向要跟蹤真實任務、規劃產品路線。
從對話到執行，已成趨勢，產品層的改進也進入細節。
9月，Kimi的桌面工作助手Kimi Work加入選中文檔局部修改、Office歷史版本管理等功能；10月6日起，Claude Cowork把Pro、Max訂閱用戶的新任務放到雲端，用戶可以跨桌面、網頁和手機接着做，但訪問本機文件仍需要桌面端保持打開。
產品團隊擴充的同時，DeepSeek也在推進新一輪融資。據彭博10月22日援引知情人士報導，公司本輪融資規模約1000億元人民幣，騰訊和寧德時代位列主要投資方。路透同日跟進稱，交易正進入收尾階段，財務細節仍可能變化。彭博還提到，DeepSeek正在加大對AI數據中心和開源模型的投入。
Codex曾是OpenAI內部跑得不錯的測試品。但對外推出後，它並沒有很快成為用戶持續使用的工具。
2025年5月，OpenAI推出雲端Codex，讓它在遠程環境中讀代碼、改文件、運行測試。
科技媒體Every後來採訪Tibo等團隊成員，回顧了這次發布為何遇冷。當時OpenAI內部，統一的開發環境把準備工作自動處理掉了，但外部用戶卻得自己搬運訪問憑證、安裝所需的軟體，才能讓Codex開工。
內部試用，沒能提前暴露的問題不只這個。
任務開始後，用戶又難以中途糾正方向，當時的模型能力也尚有不足。Every在報導中寫道，Codex的發布在OpenAI之外引起了關注，卻很少被持續使用。
2025年春末至夏季，Tibo接手Codex的工程管理，隨後調整了方向：讓Agent直接在開發者自己的電腦上運行，使用本機已有的文件和工具。
那時，團隊已有一個起點：OpenAI在4月發布的命令行版Codex。在此基礎上，Tibo優先安排重寫讀取文件、運行命令的底層程序，將它與用戶輸入指令的界面分開。這樣，同一套執行程序就能支持不同界面。這項選擇的代價，是命令行版的新功能一度進展較慢。
隨後，這套程序支撐起了編輯器擴展，讓Codex進入開發者平時寫代碼的軟體。新的問題也隨之出現：當用戶同時交給AI幾項工作，怎樣看進度、檢查修改、在需要時接手？
2026年2月2日，OpenAI發布Codex macOS桌面應用。這個版本中，任務按項目放在不同對話中，多個Agent可以並行工作，用戶能夠逐項檢查改動。
按照OpenAI的官方解釋，模型已經能持續處理更複雜的任務，原有終端和代碼編輯器卻不適合讓人同時指揮、監督多個Agent。
7月9日，OpenAI披露，Codex每周有超過500萬人使用。OpenAI還表示，已有超過100萬人用它做軟體開發之外的工作。同一天，OpenAI把Codex技術內置到ChatGPT Work，Codex應用也開始併入新的ChatGPT桌面端。
至此，編程工具中形成的執行能力，進一步擴展到ChatGPT的通用工作任務。
另一邊，Anthropic也遇到了意料之外的事。
前述訪談中，Boris提到，有用戶為了報稅，專門安裝了終端。Claude Code雖然能接受自然語言指令，但終端這種工具入口，連部分工程師都不願使用。
用戶已經把非編程任務帶進Claude Code，此時，團隊要做的就是提供一個更容易使用的入口，讓更多人不必先學會這種操作方式，也能用上它的能力。
1月12日，Anthropic上線了研究預覽的Cowork，把Claude Code的執行能力放進桌面應用，又面向編程之外的知識工作，能夠直接處理本地文件。
按Anthropic的官方教程，用戶可以授權它訪問一個文件夾，再交代整理要求，讓它把下載目錄中的文件分類、重命名。也就是說，原先要在命令窗口裡完成的交代，被放進了普通用戶更熟悉的界面。
然而，做出新入口後，新的問題又出現了。
9月16日，Anthropic宣布將Cowork與聊天合併，向用戶逐步開放統一的對話界面。Anthropic解釋，過去用戶得先判斷該去聊天、Cowork還是處理視覺工作的Design，已經在一個入口展開的工作也難以帶到另一個。合併後，用戶可以在同一段對話中交代任務、編輯文檔或幻燈片，繼續使用已有上下文和工具。
Google則改變了用戶接收資料的方式。
2024年9月，資料研究工具NotebookLM推出「音頻概覽」功能（Audio Overview）。該功能可以把用戶上傳的材料變成兩位AI主持人的對談，並供用戶下載收聽。一個月後，它又允許用戶指定討論重點，並根據聽眾的專業程度調整講解。於是，同一份資料，由此有了離開屏幕的用法。
把三組選擇放在一起，可以看見產品團隊實際改變了什麼：
從OpenAI到Anthropic，再到NotebookLM，模型與產品正融合為一種能力。
然而，其他企業在產品上的經驗，DeepSeek很難直接照抄。
10月20日，DeepSeek宣布開源內部推理框架DeepInfer。據了解，DeepInfer集成高性能算子與深度優化的推理引擎，支持分布式推理、推測解碼、SWA Bounded Replay、結構化輸出等能力，兼容英偉達與華為昇騰平台。
這次開源，意味著DeepSeek把模型在晶片上計算、安排請求執行等方面的部分工程能力交給外部開發者。而首批開放的是離線推理核心能力，搭建完整線上服務仍需補齊緩存管理、負載均衡等組件。
據DeepSeek介紹，模型決定能力邊界，而如何以合理成本服務大規模用戶，則是推理框架需要解決的核心問題。
開源和普惠一直是外界貼在DeepSeek身上的重要標籤。
2025年1月20日，DeepSeek發布R1時，給出了極具衝擊力的報價：按美元計，每百萬輸出token為2.19美元，同期OpenAI o1為60美元，前者約為後者的二十七分之一。
如今，低價普惠選擇在增多，DeepSeek自己的價格也經歷了調整。
以人民幣計，V4 Flash在4月的輸出價為每百萬token 2元，8月上調，9月V4.1 Flash發布後又降至閒時4元、高峰8元。阿里雲北京地域的Qwen3.7-Plus固定版本（2026-05-26），在單次輸入不超過256K token時，常規實時調用的官方輸出原價同樣為每百萬token 8元。
一次調用便宜，不等於一項工作便宜。長任務增加的開銷，在9月公開的V4.1技術報告中有具體體現。
技術報告中提到：模型需要處理越來越長的上下文，計算、緩存和傳輸負擔也隨之增加。而緩存保存的是模型處理上下文時產生的計算結果，復用它們可以減少重複計算，但也會占用儲存空間。
報告還稱，在相同上下文長度下，相比V4 Flash，V4.1 Flash的全局KV緩存占用約降至四分之一，持久化KV緩存約降至八分之一。
據DeepSeek在10月20日發布的推理部署說明，目前，基於DeepInfer已實現DeepSeek V4.1 Flash高吞吐、低延遲的大規模推理服務，單一集群的服務吞吐是155兆Tokens/天，整體收入是每卡每小時38美金（按谷價）。
低價普惠曾是DeepSeek的重要優勢，但長任務增加了計算、緩存和傳輸負擔，也帶來了新的成本壓力。
「如果需要，我們做應用也沒障礙。」2024年7月，梁文鋒接受《暗涌》採訪時，已經這樣回答過關於應用的問題。
那時，讓DeepSeek受到關注的是V2及其價格。梁文鋒把降價歸因於架構探索帶來的成本下降。V2通過壓縮上下文緩存、減少每次計算實際動用的參數，降低運行負擔，同時開發者拿到模型後，可以自行部署和改造。
與其他產品相比，用戶已對DeepSeek建立了鮮明的認知。這是聚光燈，也是枷鎖。體驗、結果、高效等要求之外，DeepSeek的Agent自然有不同的期待。這是它的慣性，也是DeepSeek的「Tibo」所要面對的。
參考資料：
1. 《DeepSeek整合成立「產品部」，崔添翼擔任負責人》，澎湃新聞
2. AI產品經理招聘資訊，DeepSeek官方招聘平台
3. 崔添翼微博主頁及DeepSeek Harness開源帖文，新浪微博
4. DeepSeek Harness產品介紹與演示，DeepSeek官網
5. DeepSeek Harness版本更新記錄：[v0.1.5-rc.1]、[v0.2.0-rc.2]、[v0.2.1-rc.1]，DeepSeek官方GitHub倉庫
6. DeepSeek Harness關於「繼續任務」的用戶討論及回復，GitHub Discussions
7. 《DeepSeek V4.1 Flash 新版本：許願式編程一鍵成真》，DeepSeek官網
8. DeepSeek App發布公告，DeepSeek官網
9. 《Kimi Work發布日誌》，Kimi官方幫助中心
10. 《Use Claude Cowork on web, desktop, and mobile》，Anthropic官方幫助中心
11. 《DeepSeek Raises $15 Billion in Challenge to Leading US Labs》，彭博社
12. 《DeepSeek wrapping up $15 billion fundraising to fuel AI race, sources say》，路透社
13. 《How Codex Happened》，Every
14. 《Introducing Codex》，OpenAI官網
15. 《Introducing OpenAI o3 and o4-mini》，OpenAI官網
16. 《Introducing the Codex app》，OpenAI官網
17. 《ChatGPT is now a partner for your most ambitious work》，OpenAI官網
18. 《Claude Code』s creator on the end of the software engineer》，Platformer
19. Claude產品發布記錄，Anthropic官方幫助中心
20. 《Delegating your first task in Claude Cowork》，Claude Academy
21. 《Claude Cowork and chat are now one Claude》，Anthropic官網
22. 《NotebookLM now lets you listen to a conversation about your sources》，Google官方部落格
23. 《New in NotebookLM: Customizing your Audio Overviews and introducing NotebookLM Business》，Google官方部落格
24. DeepInfer項目說明及《DeepSeek V4.1 Flash Inference Deployment Q&A》，DeepSeek官方GitHub倉庫
25. 《DeepSeek-R1 Release》，DeepSeek官網
26. o1模型說明及價格，OpenAI官方API文檔
27. 《DeepSeek-V4預覽版：邁入百萬上下文普惠時代》，DeepSeek官網
28. 《DeepSeek-V4-Pro正式版上線》，DeepSeek官網
29. 《DeepSeek V4.1 Flash：更強、更快、更普惠》，DeepSeek官網
30. 《模型調用價格》，阿里雲百鍊官方文檔
31. 《DeepSeek-V4.1-Flash: Pushing the Limits of KV Cache Compression》，DeepSeek-AI，arXiv
32. 《揭秘DeepSeek：一個更極致的中國技術理想主義故事｜36氪獨家》，暗涌Waves
33. 《DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model》，DeepSeek-AI，arXiv
來源：金色財經
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