DeepSeek-V4-Pro-0813 আনুষ্ঠানিকভাবে ওপেন সোর্স করা হয়েছে। একই সঙ্গে তাদের ওপেন সোর্স কোড এজেন্ট ফ্রেমওয়ার্ক Harness-এর ডেভেলপার প্রিভিউ সংস্করণ (Cordis-ভিত্তিক) এবং সংশ্লিষ্ট প্লাগইন ইকোসিস্টেমও উন্মুক্ত করা হয়েছে।
IT之家-এর প্রতিবেদন প্রকাশের সময় পর্যন্ত সংশ্লিষ্ট GitHub রিপোজিটরিটি এখনও ব্যক্তিগত ছিল (আপডেট: এখন সর্বসাধারণের জন্য উন্মুক্ত)। আগ্রহী ব্যবহারকারীরা npm কমান্ডের মাধ্যমে ইনস্টল করতে পারেন:
npm i @deepseek-ai/dshnpm-এর মাধ্যমে চালাতে:
npx @deepseek-ai/dsh webএই কমান্ডটি Web UI চালু করবে। ডিফল্ট ঠিকানা হলো http://127.0.0.1:3080 ।
রিপোজিটরির সোর্স কোড থেকে চালাতে চাইলে:
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.gitcd deepseek-harness
pnpm install
pnpm run build
pnpm dsh web“Harness”-এর সহজ সংজ্ঞা হলো মডেলকে এজেন্টে রূপান্তর করার একটি টুল। বৃহৎ ভাষা মডেলের বাইরে Harness প্রসঙ্গ, টুল, কাজের অবস্থা, প্রতিক্রিয়া ও সীমারেখা পরিচালনা করে। এর মাধ্যমে মডেলের সক্ষমতা বাস্তব পরিবেশে প্রয়োগ করা হয় এবং চাহিদা বোঝা থেকে কোড সরবরাহ পর্যন্ত সম্পূর্ণ প্রক্রিয়া সম্পন্ন হয়। DeepSeek এর আগে তাদের অফিসিয়াল নিয়োগ বিজ্ঞপ্তিতে “Model+Harness=Agent” সূত্রটি প্রকাশ করেছিল।
পণ্যের অবস্থান নির্ধারণের ক্ষেত্রে DeepSeek Harness সরাসরি OpenAI Codex এবং Anthropic Claude Code-এর সঙ্গে প্রতিযোগিতা করছে। এর লক্ষ্য প্রোগ্রামিং ও অফিসের কাজের জন্য একটি AI উৎপাদনশীলতা টুল হয়ে ওঠা।
দলের দায়িত্বপ্রাপ্ত Cui Tianyi 8月 2日 তারিখে বিশ্বজুড়ে Harness-এর অভ্যন্তরীণ পরীক্ষায় অংশগ্রহণকারী খুঁজতে প্রকাশ্য আহ্বান জানান। নিয়োগ পোস্ট প্রকাশের পর অল্প সময়ের মধ্যেই বিশ্বের বিভিন্ন প্রান্তের কয়েক ডজন ডেভেলপার আবেদন করেন।
DeepSeek Harness (DSH) পণ্য কনফিগার ও চালু করার জন্য dsh কমান্ড-লাইন টুল সরবরাহ করে। এর মূল কমান্ড dsh --profile <name> নির্দিষ্ট কনফিগারেশন ফাইল চালু করতে ব্যবহৃত হয়। এই টুলটি Web, Headless-সহ একাধিক রানিং মোড সমর্থন করে এবং প্লাগইন ব্যবস্থার মাধ্যমে সম্প্রসারণের সুযোগ দেয়।
DeepSeek-V4-Pro-0813 একটি মিশ্র বিশেষজ্ঞ (MoE)-ভিত্তিক মডেল। এতে মোট 1.6 ট্রিলিয়ন প্যারামিটার রয়েছে, তবে বাস্তব ইনফারেন্সে প্রতিটি token-এ মাত্র 490 বিলিয়ন প্যারামিটার সক্রিয় হয়। মডেলটির context window 100万 token এবং সর্বোচ্চ 38.4万 token output length সমর্থন করে।
ইন্টার্যাকশন মোডে V4 Pro “চিন্তন মোড” ও “নন-চিন্তন মোড” এই দুটি বিকল্প দেয়, যার মধ্যে চিন্তন মোড ডিফল্ট। এ ছাড়া V4 Pro JSON structured output, Tool Calls, Responses API এবং Anthropic API-সহ একাধিক উন্নত ফিচার সম্পূর্ণ সমর্থন করে।
DeepSeek-এর অভ্যন্তরীণ মূল্যায়ন অনুযায়ী, প্রিভিউ সংস্করণের তুলনায় চূড়ান্ত সংস্করণের সক্ষমতা অনেক বেড়েছে এবং একাধিক পরীক্ষায় Claude Fable 5-এর কাছাকাছি বা তার চেয়েও ভালো ফল করেছে। যেমন Terminal Bench 2.1 পরীক্ষায় এটি 87.9 নম্বর পেয়েছে, যা প্রিভিউ সংস্করণের 72.1-এর তুলনায় অনেক বেশি। অন্যান্য পরীক্ষায় DeepSWE 12.8 থেকে বেড়ে 62.7 হয়েছে এবং DSBench-Hard দ্বিগুণ হয়ে 67.2-এ পৌঁছেছে।
উল্লেখযোগ্য বিষয় হলো, DeepSeek-V4-Pro-0813-এর ওজন আনুষ্ঠানিকভাবে উন্মুক্ত করা হয়েছে। DeepSeek-এর ওজন MIT লাইসেন্সের অধীনে প্রকাশিত। এই পদক্ষেপকে নির্দিষ্ট কম্পিউটিং সক্ষমতার ওপর নির্ভরতা থেকে মডেলের ভিত্তিকে বিচ্ছিন্ন করার উদ্যোগ হিসেবে দেখা হচ্ছে। ডেভেলপাররা মডেল ডাউনলোড করে নিজস্ব পরিকাঠামোতে চালাতে পারবেন এবং আর একক ক্লাউড পরিষেবার ওপর নির্ভর করতে হবে না। দেশীয় GPU ও সাধারণ কম্পিউটিং কার্ড নির্মাতার কাস্টমাইজেশন ছাড়াই সরাসরি চালানো যাবে। এতে সরকারি ও বেসরকারি প্রতিষ্ঠানে প্রাইভেট ডিপ্লয়মেন্টের বাধা কমবে এবং সরবরাহ শৃঙ্খলের ঝুঁকি মোকাবিলার সক্ষমতা বাড়বে।