13 августа DeepSeek выпустила сразу два продукта: официальную версию флагманской модели DeepSeek-V4-Pro с упором на агентные задачи и DeepSeek Harness v0.1, открытый агентный каркас под лицензией MIT, который даёт разработчикам альтернативу интегрированным средам вроде Claude Code от Anthropic. Одновременно компания объявила о переходе с плоских цен на API к пиковым и непиковым тарифам с 16 августа: даже со скидкой непиковых часов цены будут заметно выше текущих.

Harness: «всё это плагин»

DeepSeek описывает Harness (команда dsh) как открытый каркас, построенный на Cordis, фреймворке для композитных плагинов. Главный принцип: «Всё это плагин». Это касается моделей, инструментов, навыков, сессий, песочниц, файловых систем, циклов, оркестрации и интерфейсов. Вместо фиксированных частей одного агента для кода Harness позволяет разработчикам смешивать, заменять и расширять компоненты.

Проект доступен под лицензией MIT, запускается через npx @deepseek-ai/dsh web. Репозиторий прямо называет софт предварительной версией для разработчиков и предупреждает: «БУДУТ ИЗМЕНЕНИЯ, ЛОМАЮЩИЕ СОВМЕСТИМОСТЬ». Для корпоративных команд это сигнал: Harness пока не позиционируется как стабильная продакшн-платформа. Но архитектура указывает на стратегию: DeepSeek предлагает не только модели, но и открытый каркас для сборки систем вокруг них.

Уже сейчас Harness умеет просматривать репозитории, редактировать файлы, выполнять shell-команды, искать файлы и в интернете, вести планы, вызывать навыки, делегировать работу субагентам и enforcing политики одобрения. Это базовые возможности, которые делают Claude Code и Codex агентными инструментами для кода, а не автодополнением. Стандартный режим описан как полноценный агент для кода с редактированием файлов, доступом к shell, поиском, планированием, субагентами и процессами. Локальный веб-интерфейс позволяет выбрать рабочее пространство и одобрять чувствительные операции.

Цифры: DeepSeek Harness v0.1 - MIT, npx @deepseek-ai/dsh web, около 27 500 звезд и 2 000 форков на GitHub за первый день. V4-Pro: 1,6 трлн параметров, 49 млрд активных на токен, контекст до 1 млн токенов. V4-Flash: 284 млрд параметров, 13 млрд активных.

Сравнение с Claude Code и Codex честное, но с оговоркой: Harness - открытая, независимая от модели альтернатива инфраструктуре агентов, а не полная замена продуктового опыта. Claude Code работает в терминале, VS Code, JetBrains, на десктопе, в браузере, на мобильных и в Slack, умеет фоновых агентов и GitHub-процессы. Codex - облачные задачи, авторевью, PR-фиксы. Harness пока делает упор на модульность: сама модель - ещё один плагин, а не центр вертикального стека.

V4-Pro: официальная версия с упором на агентов

Вместе с Harness вышла общедоступная версия DeepSeek-V4-Pro-0813. Семейство V4 компания впервые показала в апреле: V4-Pro на 1,6 трлн параметров с 49 млрд активных и младшая V4-Flash на 284 млрд с 13 млрд активных. Обе поддерживают контекст до миллиона токенов. Релиз 13 августа - переход из превью в обновлённую официальную версию с акцентом на агентную производительность.

DeepSeek добавила нативную поддержку OpenAI Responses API, что снижает объём интеграционной работы для приложений, уже построенных вокруг этого интерфейса. V4-Pro оптимизирована под Codex с настройкой в один клик. В документации API перечислены Responses API, вызовы инструментов, JSON-вывод и API в формате Anthropic для обеих моделей.

Управление усилиями рассуждения стало явным: три уровня - Non-think для быстрых рутинных задач, Think High для сложного планирования и Think Max, выделяющий заметно больше рассуждений на трудные проблемы. Для агентных систем это принципиально: максимальные рассуждения на каждом шаге съедают время и токены. Агент для кода может почти не рассуждать, когда просматривает файл, и увеличивать усилия при диагностике сложного бага.

DeepSeek сообщает для V4-Pro-0813: 87,9 на Terminal Bench 2.1, 74,1 на Toolathlon-Verified, 71,1 на DSBench-FullStack и 67,2 на DSBench-Hard. В собственной таблице компания не лидирует везде: Fable 5, например, набирает 77,9 на Toolathlon-Verified. Есть и оговорка: для публичных задач Code Agent V4-Pro-0813 тестировалась в «минимальном режиме» будущего Harness. То есть часть агентных результатов - это не чистые бенчмарки модели, а замеры модели внутри среды исполнения, которую DeepSeek как раз и выпускает.

Цены: маятник качнулся вверх

Сейчас V4-Flash стоит 0,14 доллара за миллион входных токенов без кеша и 0,28 доллара за миллион выходных, V4-Pro - 0,435 и 0,87 доллара. Попадания в кеш заметно дешевле: 0,0028 у Flash и 0,003625 у Pro. Эти цены уже были результатом снижения на 75% в конце мая.

С 16 августа 16:00 UTC DeepSeek вводит пиковые и непиковые часы. Пик - 01:00-04:00 и 06:00-10:00 UTC, остальное время непик со ставками вдвое ниже пиковых. Для V4-Flash непиковые входные растут с 0,14 до 0,22 доллара, выходные - с 0,28 до 0,66. В пик - 0,44 и 1,32 доллара. V4-Pro: с 0,435 и 0,87 до 0,66 и 1,98 непик, в пик - 1,32 и 3,96 доллара. Кеш тоже дорожает: у Pro попадание в кеш вырастает с 0,003625 до 0,022 непик и 0,044 в пик.

«Для простого сценария из миллиона входных токенов без кеша плюс миллиона выходных V4-Pro сейчас стоит 1,305 доллара. Тот же набор токенов будет стоить 2,64 доллара непик и 5,28 доллара в пик» - VentureBeat.

Reuters оценил рост от 50% до более чем 1 100% в зависимости от модели, категории токенов и времени суток. Формулировка «на 50% ниже» вводит в заблуждение без контекста: непик дешевле нового пикового тарифа DeepSeek, а не на 50% дешевле текущих цен. При этом новые цены всё ещё ниже, чем у западных проприетарных лабораторий: GPT-5.6 Terra стоит 2 и 12 долларов, Claude Opus 5 - 5 и 25 долларов, GPT-5.6 Sol в стандартном режиме - 5 и 30 долларов.

Что это значит для бизнеса

Релиз двигает конкуренцию ещё на уровень вверх. DeepSeek теперь предлагает обновлённую V4-Pro под агентные задачи, стандартные интерфейсы для связи с существующими инструментами, настраиваемые усилия рассуждений и MIT-каркас для контроля моделей, инструментов, песочниц и оркестрации. Одновременно компания показывает, что агрессивно низкие тарифы API не вечны: в расчёт совокупной стоимости теперь входят расписание нагрузки, поведение кеша и возможность запускать открытые веса на своей инфраструктуре.

Для бизнеса во Владивостоке и на Дальнем Востоке практический вывод такой. Внедрение искусственного интеллекта всё чаще начинается с выбора каркаса для агентной инфраструктуры: open source ии вроде Harness позволяет собирать её без привязки к одному вендору. Ии агенты для бизнеса на открытых весах можно запускать на своём железе, уходя от волатильности цен API. Но планировать бюджет нужно с запасом: тарифы меняются быстро, и автоматизация бизнес-процессов должна считаться по стоимости завершённой задачи, а не по рекламной цене токена. Разобрать, где агенты окупятся в вашей компании, поможет бесплатный аудит.