DeepSeek Harness补上Browser Use和Computer Use：现在能操作网页，也能接管本机App
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Holo4发布：千问底座，专门强化Computer Use
动察 Beating AI 快讯，法国 AI 公司 H Company 发布 Computer Use 模型 Holo4，包括 27B 和 35B-A3B 两个版本。前者基于 Qwen3.8 dense 架构，后者基于 Qwen3.5 MoE 架构继续做后训练。 H Company 主要强化了电脑操作和长任务执行能力，把原本的通用模型进一步训成面向 Computer Use 的 Agent 模型。 监督微调阶段，H Company 一共用了 1270 亿 tokens，其中约四分之三是成功完成任务的 Agent 操作轨迹，覆盖桌面、网页、手机、MCP 和 API。随后又做强化学习，分别训练「桌面和网页」与「终端、MCP 和 API」两类专家能力，再合回同一个模型。公司还自己生成了约 1 万个软件操作任务，用来训练跨应用和长流程工作。 H Company 还重做了 Agent harness，让模型在数百步任务里持续记住前面的操作，并可以直接调用电脑上的 shell。 效果主要体现在长任务上。Holo4 27B 在 OSWorld 2.0 得到 61.7%，Qwen3.8-27B 官方成绩为 48.0%；在普通 OSWorld 上，Holo4 为 85.2%，Qwen3.8-27B 则为 84.3%。不过这些成绩的 harness、任务版本和评测设置并不完全一致，不能当成严格的同条件对照。
DeepSeek Harness官方桌面端偷跑：没官宣，但Mac、Windows已经能装
动察 Beating AI 快讯，DeepSeek Harness 的官方桌面端已经偷跑。DeepSeek 还没有正式官宣，官网也没有公开下载入口，但 macOS 和 Windows 安装包已经出现在官方服务器上，实测可以正常安装使用。 桌面端基于 Electron，把 Harness 原来的 Web 版封装成独立 App。用户可以登录 DeepSeek 账号或填写 API Key，再选择本地文件夹作为工作区，不需要自己先启动 Web 服务。 官方仓库最近也在密集补齐桌面端功能。最新的 dsh v0.1.7-rc.2 加入首次使用引导、快捷键管理和后台运行任务，还修复了 Windows 安装包启动和 macOS 窗口等问题。 目前能找到的官方安装包只有 macOS Apple Silicon 和 Windows x64。Mac 版使用杭州深度求索的 Developer ID 签名，并已通过 Apple 公证。
DeepSeek Harness底座Cordis有了Rust实现：DimAgent准备用它重构
动察 Beating AI 快讯，DimAgent 创始人 Han Cheng 开源插件运行时 Rutis，并表示接下来会用它支撑 DimAgent 的新架构。Rutis 用 Rust 重新实现了 Cordis 的核心设计，后者正是 DeepSeek Harness 使用的底层插件框架。 DeepSeek Harness 用 Cordis 管理模型、工具、会话、Agent Loop 等组件。每个组件都可以做成插件，只声明自己需要和提供哪些服务，Cordis 负责启动、卸载、依赖变化和资源清理。 Rutis 把这套机制搬到了 Rust，同时支持 TypeScript、JavaScript 和 Python 插件。不同语言的插件可以互相调用，也可以分布在不同进程和机器上运行。现有 Cordis 插件也可以直接接入，不需要全部重写。
DeepSeek新版为何突然变强？外媒曝出Astra蒸馏内幕，梁文锋向竞争压力妥协
动察 Beating AI 快讯，DeepSeek 新版模型能力大涨，背后可能真有 Astra 的功劳。 The Information 援引多名直接知情人士称，DeepSeek 10 月 17 日更新的 V4.1-Flash-1017，以及月之暗面新发布的 Kimi K3.1 Pro，都在训练过程中大量利用了 OpenAI GPT-6 Astra 的输出进行蒸馏。 DeepSeek 新版在浏览器操作任务上的表现尤其突出。Browser Use 的 180 项真实网页任务测试中，它的得分从旧版的 70.9 提高到 75.0，接近 Astra 的 77.9。但每题模型调用成本仅 0.22 美元，Astra 则高达 10.77 美元，相差近 49 倍。 此前，Claude 一直是国内 AI 公司蒸馏的主要目标。但 Anthropic 最近两个月不断收紧防护，试图提取模型推理过程的难度大幅增加，国内实验室于是把目光转向了 Astra。 DeepSeek 创始人梁文锋原本不愿在 V4 研发中依赖蒸馏。但看到智谱 GLM 等国内竞争对手借助蒸馏取得进展后，最终向竞争压力妥协。
DeepSeek把AI编程卷进「许愿时代」：从零造3D游戏，DeepSWE跑分超Opus 5
动察 Beating AI 快讯，DeepSeek 将 V4.1 Flash 升级至 1017 版本，网页端、App 和 API 已同步切换，新模型权重也已按 MIT 协议开源。 官方测试中，DeepSWE v1.1 软件工程任务通过率从 74.2% 提升至 77.0%，超过 Claude Opus 5 的 74.0%。Terminal-Bench 4.0 从 31.2% 提升至 42.3%，但仍低于 Opus 5 的 51.8%。按照官方公布的成本曲线，达到 77% 通过率的配置，每题平均仅花费约 1.3 元。不过，对比对象是 Opus 5，而非更新的 Opus 5.5。 新版本重点强化了「许愿式编程」，也就是只给出简单需求，让 AI 自行规划并完成整个项目。DeepSeek 利用自反馈强化学习改进这类能力，并展示了故宫 3D 场景、网页版赛车游戏，以及基于 Godot 引擎的《传送门 2》复刻。官方称，新模型完成任务的时间和输出长度均有所减少，还针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy 和 WorkBuddy 做了优化。 此外，DeepSeek 首次向开发者开放自研搜索引擎的 Search 和 Fetch API。开发者可以让 Agent 直接搜索网页、抓取正文。两个接口均按成功请求计费，每千次 5 元。通过 Claude Code、Codex 内置网页搜索功能触发的 Search 请求，前两周暂免接口调用费。
DeepSeek Harness v0.2预览版正式发布
PANews 9月29日消息，DeepSeek Harness v0.2预览版正式发布，并提供开箱即用的macOS和Windows桌面端安装包。据介绍，新版本预置了面向日常办公和开发的常用功能，让常用能力开箱即用。同时，新增插件安装与管理页面，并提供更多灵活配置选项，方便按需扩展功能，打造更适合自己的智能产品。