「梁圣」登上深圳天际线,DeepSeek大肥鱼也来了
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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 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。
阶跃星辰开源Step Code:自测追平DeepSeek Harness,token更省
动察 Beating AI 快讯,阶跃星辰开源 AI 编程工具 Step Code v0.1.0,采用 MIT 许可证。它直接跑在终端里,可以读写代码、跑测试和执行开发任务,还支持 MCP、Agent Skills 和 Claude Code 插件。内置的 StepPage 可以一条命令把本地静态网站发布到线上。 Step Code 主打少用 token。在阶跃自己的 Terminal-Bench 2.1 横评中,它完成 72/89 个任务,得分 80.9%,与 DeepSeek Harness 并列最高,但 token 用量更低。 阶跃自建的 Multi-Frame 长任务测试共有 150 道题,Step Code 完成 110 道,得分 73.3%,平均每题消耗 509 万 token,在对比的 6 款 harness 中同时拿到最高通过率和最低 token 用量。 不过阶跃没有公布这轮横评具体用了哪个底层模型,也没有拆解这些 token 是怎么省下来的。官方只提到 Step Code 与 Step 系列模型一起针对 token 消耗做过调优。 源码里也能看到不少「节流」设计:文件读取和命令输出会限长,搜索尽量缩小返回范围,长对话默认会压缩上下文,system prompt 也要求能直接调用工具就不要额外开 Agent。 还有一套更激进的 contextProjection,可以裁掉旧工具输出、重复结果和历史 reasoning,不过默认关闭。 综合来看,它的 token 优势来自模型和 harness 多处优化叠加。
罗福莉:MiMo-V2.6的研发挑战已超过我参与过的DeepSeek R1
动察 Beating AI 快讯,小米 MiMo 负责人罗福莉在 MiMo-V2.6 发布后进一步解释了这轮强化学习。她称,自己曾参与 DeepSeek R1,而 MiMo-V2.6 背后的研究创新和工程挑战,在她看来已经超过 R1。 她还解释了 MiMo 为什么同时使用 MixRL 和 MOPD。MixRL 是把代码、通用 Agent、视觉和网络安全等可验证任务混在同一轮强化学习里一起训练;MOPD 则负责处理超长、难验证或奖励较主观的任务,先单独训练,再把这些能力整合回主模型。 游戏、3D 这类任务一次运行时间太长,而且不好自动判断对错。如果和代码等任务放在同一轮 RL 里,会明显拖慢训练。MiMo 因此把这类任务单独训练,再通过 MOPD 把学到的能力合回主模型。
DeepSeek押注华为训练芯片,梁文锋称「必须成功」
动察 Beating AI 快讯,《The Information》援引知情人士称,DeepSeek CEO 梁文锋在最新闭门投资人会上,把用华为等国产芯片训练大模型列为公司最大的押注之一,并称这件事「必须成功」。 DeepSeek 预计最早今年第四季度拿到新一批可用于训练的华为芯片,具体型号和数量尚未披露。梁文锋认为,华为芯片只需要几年就有望追上英伟达,希望 DeepSeek 提前适配英伟达之外的硬件。 DeepSeek 目前仍在使用英伟达芯片训练模型。梁文锋今年 5 月曾估算,训练最顶级的大模型大约需要 5 万颗 Nvidia GB300,换成华为 Ascend 950 则需要约 20 万颗。当时最大的问题就是华为供货不足。
DeepSeek连调休补班也算低谷,今天API仍是半价
动察 Beating AI 快讯,DeepSeek 补充 API 峰谷计费规则。调休上班的周末,以及中国法定节假日,全天都按空闲时段收费。今天 9 月 20 日虽然是国庆调休工作日,但 API 依旧执行低谷价。 DeepSeek 8 月 17 日开始实行峰谷定价,空闲时段价格为高峰的一半。不到一周后,它又把周六、周日全部改成低谷价。这次进一步把调休补班和法定节假日的计费口径说清楚。 以 deepseek-flash 为例,每百万 token 缓存未命中输入,空闲时段是 1 元,高峰 2 元;输出分别是 4 元和 8 元。国庆另一个补班日 10 月 10 日是周六,同样按低谷价算。