DeepSeek hat den Wettbewerb bei KI-Werkzeugen für Entwickler ausgeweitet und die offizielle Version des Modells DeepSeek-V4-Pro-0813 veröffentlicht. Gleichzeitig stellte das Unternehmen DeepSeek Harness v0.1 als Entwicklervorschau und Open-Source-Projekt unter der MIT-Lizenz bereit. Harness bietet Entwicklern ein anpassbares Framework zum Erstellen von Programmieragenten, die mit Repositories, Dateien, Shell-Befehlen und langfristigen Arbeitsabläufen umgehen können, anstatt nur das Modell selbst zu verwenden.
V4-Pro ist derzeit über die DeepSeek-Weboberfläche, die mobile App und die API verfügbar. Das Unternehmen hat native Unterstützung für die OpenAI Responses API sowie eine Integration mit Codex hinzugefügt. Außerdem ist das Modell auf der Website und in der App im „Expert Mode“ verfügbar. API-Nutzer müssen die Modellkennung nicht ändern, da deepseek-v4-pro nun auf die neueste Version von V4-Pro verweist.
Austauschbares Agenten-Framework
DeepSeek beschreibt das auch als dsh bekannte Harness-Projekt als Open-Source-Framework, das auf Cordis basiert, einem Framework mit zusammensetzbaren Erweiterungen. Das Unternehmen fasst seine Philosophie mit dem Satz „Alles ist eine Erweiterung“ zusammen. Modelle, Werkzeuge, Fähigkeiten, Sitzungen, isolierte Umgebungen, Dateisysteme, Ausführungsschleifen, Orchestrierung und Benutzeroberflächen können ausgetauscht werden.
Harness unterstützt in seiner aktuellen Version die Untersuchung von Repositories, die Bearbeitung von Dateien, die Ausführung von Shell-Befehlen, die Suche in Dateien und im Web, die Erstellung von Plänen, den Aufruf von Fähigkeiten, die Delegation von Aufgaben an Unteragenten sowie die Durchsetzung von Genehmigungsrichtlinien. DeepSeek zufolge arbeitet der Standard-Modus als vollständiger Programmieragent. Eine lokale Weboberfläche ermöglicht dabei die Auswahl des Arbeitsbereichs und die Genehmigung sensibler Vorgänge.
Der Code ist auf GitHub verfügbar. Die Oberfläche kann über npm mit dem Befehl npx @deepseek-ai/dsh web gestartet werden. DeepSeek stellt außerdem Anweisungen zum Erstellen aus dem Quellcode bereit. Das Repository bezeichnet die Software jedoch ausdrücklich als „Entwicklervorschau“ und warnt vor möglichen Änderungen, die die Kompatibilität beeinträchtigen könnten. Daher präsentiert das Unternehmen sie noch nicht als stabile Produktionsplattform. Harness ist auch kein vollständiger Ersatz für die Erfahrungen mit Claude Code oder Codex, sondern ein offenes, modellneutrales Framework, das sich auf die Zusammensetzung der den Agenten umgebenden Infrastruktur konzentriert.
V4-Pro konzentriert sich auf Agentenaufgaben
Die am 13. August veröffentlichte Version markiert den Übergang von V4-Pro aus der Vorschauphase in die offizielle Version und ist nicht das erstmalige Auftreten der V4-Familie, die DeepSeek im April vorgestellt hatte. Die Produktreihe umfasst V4-Pro mit 1,6 Billionen Parametern, von denen 49 Milliarden pro Token aktiviert werden, sowie V4-Flash mit 284 Milliarden Parametern, von denen 13 Milliarden aktiviert werden. Beide Modelle unterstützen ein Kontextfenster von bis zu einer Million Token.
DeepSeek zufolge bietet die neue Version deutliche Verbesserungen bei den Fähigkeiten von Agenten, insbesondere in Produktionsumgebungen, und unterstützt Tool-Aufrufe, JSON-Ausgabe, die Responses API sowie eine API mit Anthropic-Formatierung für V4-Pro und V4-Flash. Das Unternehmen hat außerdem klar definierte Stufen zur Steuerung des Inferenzaufwands hinzugefügt: Non-think für schnelle Routineaufgaben, Think High für komplexere Probleme und Planungen sowie Think Max für Aufgaben, die intensive Schlussfolgerungen erfordern.
Nach von DeepSeek veröffentlichten Zahlen erzielte V4-Pro-0813 Ergebnisse von 87,9 bei Terminal Bench 2.1, 74,1 bei Toolathlon-Verified, 71,1 bei DSBench-FullStack und 67,2 bei DSBench-Hard. Das Unternehmen weist darauf hin, dass einige Ergebnisse bei Code-Agent-Aufgaben mit Harness im „Minimalmodus“ getestet wurden. Das bedeutet, dass sie das Modell innerhalb einer Ausführungsumgebung für Agenten messen und keine unabhängige Messung des Modells allein darstellen.
Neue API-Preise nach Nutzungszeiten
Parallel zur Veröffentlichung kündigte DeepSeek an, ab dem 16. August um 16:00 Uhr UTC die einheitliche Preisgestaltung für die API aufzugeben. Die Spitzenzeiten erstrecken sich von 01:00 bis 04:00 Uhr UTC sowie von 06:00 bis 10:00 Uhr UTC. Die übrigen Stunden werden als Nebenzeiten eingestuft; die Preise außerhalb der Spitzenzeiten betragen die Hälfte der neuen Spitzenzeitpreise.
Der Preis für V4-Pro pro einer Million nicht zwischengespeicherter Eingabetoken steigt von derzeit 0,435 Dollar auf 0,66 Dollar außerhalb der Spitzenzeiten und 1,32 Dollar während der Spitzenzeiten. Der Preis für die Ausgabe steigt entsprechend von 0,87 Dollar auf 1,98 Dollar beziehungsweise 3,96 Dollar. Bei V4-Flash steigt der Preis für Eingaben von 0,14 Dollar auf 0,22 Dollar außerhalb der Spitzenzeiten und 0,44 Dollar während der Spitzenzeiten. Der Preis für Ausgaben steigt von 0,28 Dollar auf 0,66 Dollar beziehungsweise 1,32 Dollar.
Auch die Preise für zwischengespeicherte Token steigen. Der Preis für V4-Pro erhöht sich von 0,003625 Dollar pro einer Million Token auf 0,022 Dollar außerhalb der Spitzenzeiten und 0,044 Dollar während der Spitzenzeiten. Bei V4-Flash steigt er von 0,0028 Dollar auf 0,007 Dollar beziehungsweise 0,014 Dollar. Bei einer Million nicht zwischengespeicherter Eingabetoken und einer Million Ausgabetoken steigt die Kosten für V4-Pro von derzeit 1,305 Dollar auf 2,64 Dollar außerhalb der Spitzenzeiten und 5,28 Dollar während der Spitzenzeiten. Die tatsächlichen Kosten unterscheiden sich abhängig vom Verhältnis von Speicherung und Ausgabe.
Die neuen Veröffentlichungen bringen DeepSeek in direkten Wettbewerb um die Betriebsebene von Programmieragenten, nicht nur um Modellqualität und Tokenpreise. Gleichzeitig bedeuten die frühe Harness-Vorschau und die API-Preiserhöhungen, dass Teams neben der Möglichkeit, offene Gewichte auf ihrer eigenen Infrastruktur zu betreiben, auch die Stabilität des Frameworks, das Verhalten der Zwischenspeicherung und die Aufgabenplanung bei der Berechnung der Gesamtkosten bewerten müssen.