Tianyi Cui
@tianyi
Member of Technical Staff @ DeepSeek, Harness Team
I'd love to connect with members of international frontier LLM labs! DM is open. Opinions are my own.
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DeepSeek 开源了一些新的代码仓库，方便更容易地部署 V4.1 Flash 以及后续的开源模型：
欢迎试用 DeepSeek Harness v0.1.5 版本。新版本与 DeepSeek V4.1 Flash 模型训练深度结合，模型在 DeepSeek Harness 的不同配置中都进行了专项训练和优化。
与模型训练深度结合的实验性的 Agent Teams 功能也期待尝鲜试用。
DeepSeek Harness 团队仍在开放招聘中，欢迎加入我们，一起打造 “一切皆插件” 的下一步，一起探索模型与 Harness 共同进化的 Agent 智能上限。
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鉴于 DS V4.1 Flash 模型在性能、费用、速度、总用时等各项指标上都全面超越了 V4 Pro。再以更高的价格、更慢的速度和更多的算力消耗给 DS 用户提供原有的性能较差的 V4 Pro 模型会不太合适。V4.1 Flash 正式上线之后，V4.1 Pro 上线之前，V4 Pro 模型的请求都会被路由到 V4.1 Flash，并按 Flash 的价格计费。
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DeepSeek 针对这次大规模的资深工程师社招重新设计了笔试和面试的题目和流程。
其中，笔试题把之前的ACM类代码题全部删掉了，换成了一系列的系统设计题，需要实际工程经验才能答得好，如果给应届ACM金牌选手肯定懵逼，但高水平的资深工程师应该做起来会很得心应手。笔试中的算法设计题只需写出清晰的思路或伪代码即可。笔试中的选择题加入了很多更适合资深工程师而非校招生做的题目。
面试的流程和题目也针对高水平资深工程师进行了重新设计。整个流程的时间跨度会相较以前大大缩短。
校招生仍然使用和以前类似的笔试面试题目。
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DeepSeek 社招资深后端/服务端工程师，新开放约 150 个 HC，好多好多新方向新系统新需求需要搞。简历建议直接扫码或邮箱投递，私信我简历的话会看但不一定能及时处理。
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按照我个人理解，这个前所未有的 150 个 HC 的招聘需求产生的原因是这样的：计算机领域的任何东西量变大之后，就会产生复杂度上巨大的增加，数据的量、机器/容器的量、训练任务的量、评测任务的量、Agent 环境的量、用户的量、请求的量，等等等等，都在急剧增加。这就产生了越来越大的复杂度，会让之前的后端系统逐渐不能完美满足将来的量的需求，所以需要大量扩招人来升级、维护和重写各种后端系统。
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DeepSeek 社招资深后端/服务端工程师，新开放约 150 个 HC，好多好多新方向新系统新需求需要搞。简历建议直接扫码或邮箱投递，私信我简历的话会看但不一定能及时处理。
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DeepSeek 社招资深后端/服务端工程师，新开放约 150 个 HC，好多好多新方向新系统新需求需要搞。简历建议直接扫码或邮箱投递，私信我简历的话会看但不一定能及时处理。
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可以试试 DSH 最新版啊，内置了新的多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 支持。
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp is now live on the DeepSeek API Platform! 🚀
🔹 This experimental multimodal model matches DeepSeek-V4-Flash on text capabilities—including agents, reasoning, and world knowledge.
🔹 On multimodal agent benchmarks, V4-Flash-Vision-Exp makes a major leap over V4-Flash, bringing multimodal agent performance close to Opus-4.8.
Try it with model='deepseek-v4-flash-vision-exp'. DeepSeek Harness 0.1.1 was released today with out-of-the-box support for the new model.
1/n
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@Xudong07452910 我自己都忘记NixOS的GitHub org的事了😂😂😂有来源链接吗我去缅怀一下。不过其实量化系统和Agent没啥特别相似相像的，只是同样是潜在很复杂的软件系统而已。
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如果你人在杭州或周边，想给 DeepSeek Harness 组投简历看机会，请联系我。
DeepSeek Harness 组招聘深度学习研究员、研发工程师、产品经理、设计师、开发者关系、社区运营、项目经理，都热招中，全职实习都招。
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注意到 V4 预览版论文里的 Table 6，V4 Pro (Preview) 和 Opus-4.6 的 SWE Verified 跑分， 80.6 比 80.8 正好差 0.3%。
这也不能说有些做中介的人写一句什么“性能跻身全球第一梯队，编程能力仅弱于 Claude 旗舰0.3%”是在纯瞎编是吧？
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如果您在做 Agent Harness 相关的开源项目，希望在 DeepSeek Harness 发布的第一时间进行接入支持，请回复您的 GitHub id 以及 GitHub 项目地址，包括但不限于 plugin, skill, MCP, orchestrator, aggregator, UI 等等。
我们会选择一些开源项目的作者邀请参与DSH内测，并赠送部分API额度，让您可以做到在DSH发布时第一时间接入支持。
请同时私信我您的邮箱，我们会使用 email 联系您。
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如果你是 Agent Harness 相关开源项目的开发者，希望参加 DeepSeek Harness 的内测，可以回复或私信联系我。请附上 GitHub id 以及开源代表作。
Harness 方向的自进化，与模型方向的自进化（包括训练和推理）一样都是非常有可能出成果的方向。
之前类似于自己给自己总结 skills 之类的工作可以看成 Harness 方向的自进化中比较初级的一种形式：从 prompt 层面进行自进化。
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new post on harness engineering for AI self-improvement:
It is hard to forecast how much the future of RSI will rely on harnesses. Likely harness engineering will evolve in the direction of self-improvement and enable auto-research, and, in turn, smarter models keeps harnesses simple.
Even when many harness improvement get eventually internalized into core model, the need to specify goals and context will not disappear.
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现在DeepSeek有很多海外留学（包括本科阶段留学）以及海外工作经历的同事，总体是认可和欢迎的。
再说一遍，DeepSeek不卡学历，你只要能证明你的能力，你说高中生也可以加入DeepSeek（我朋友就这样加入了）。
之前DeepSeek曾经卡过国外留学，如果你是毕业于海外院校，可能权重没有土博那么高，
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作为新成立的部门，DeepSeek Harness 组的目标远大、工作繁重，仍然非常缺人。我每天都在面试，以及各种地方张贴小广告……一共有三种职位：
Harness 研究员（实习全职均可）：
Harness 工程师（全职实习均可）：
Harness 产品经理（限全职）：
职位空缺较大，但招聘门槛和流程和DS其它组没有区别，一般是一轮笔试和三轮面试，我是终面。可以给我私信发简历。
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发现了一个对于 Harness 开发者似乎很有用的网站
里面有 Claude Code、OpenCode、Codex、Pi、OpenClaw、Hermes 等各种 Harness 的各个版本的 system prompt 以及 tool schema。
Tip: 点击右上角“Trace”是看上去比较舒服的另一个视图。
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