DeepSeek-V4-Pro-0813が正式にオープンソース化され、オープンソースのコードエージェントフレームワークHarnessの開発者プレビュー版（Cordisベース）も発表された。同時に、関連プラグインエコシステムも開放された。
IT之家の原稿執筆時点では、関連するGitHubリポジトリはまだ非公開の状態だった（更新：現在は公開済み）。関心のあるユーザーは、npmコマンドでインストールできる。
npm i @deepseek-ai/dshnpm経由で実行する：
npx @deepseek-ai/dsh webこのコマンドを実行するとWeb UIが起動し、デフォルトのアドレスは http://127.0.0.1:3080 となる。
リポジトリのソースコードから実行する場合：
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.gitcd deepseek-harness
pnpm install
pnpm run build
pnpm dsh web「Harness」を簡単に定義すると、モデルをエージェントへと変換するツールだ。大規模言語モデル以外の部分で、Harnessはコンテキスト、ツール、タスク状態、フィードバック、制約を統合的に管理し、要件の理解からコードの納品まで、モデルの能力を実際の環境に落とし込む完全なサイクルを実現する。DeepSeekは以前、公式求人情報で「Model+Harness=Agent」という公式を示していた。
製品の位置づけとして、DeepSeek HarnessはOpenAI CodexおよびAnthropic Claude Codeを明確に意識しており、プログラミングやオフィス業務を主な用途とするAI生産性ツールを目指している。
チーム責任者の崔添翼氏は8月2日、世界中のユーザーを対象にHarnessの内部テスト参加者を公開募集した。募集投稿の公開後、短時間で世界各地の開発者数十人が応募した。
DeepSeek Harness（DSH）は、製品の設定と起動に使用するdshコマンドラインツールを提供する。中核コマンドのdsh --profile <name>は、指定した設定ファイルを起動するために使用する。このツールはWeb、Headlessなど複数の実行モードに対応し、プラグイン機構による拡張も可能だ。
DeepSeek-V4-Pro-0813は、Mixture of Experts（MoE）に基づくモデルで、総パラメータ数は1.6兆に達する。実際の推論時にアクティブになるパラメータは、1トークンあたり490億にすぎない。同モデルは100万トークンのコンテキストウィンドウを備え、最大38.4万トークンの出力長に対応する。
インタラクションモードでは、V4 Proは「思考モード」と「非思考モード」の2種類を用意しており、デフォルトは思考モードとなる。さらに、V4 ProはJSON構造化出力、Tool Calls、Responses API、Anthropic APIなどの高度な機能を全面的にサポートする。
DeepSeekが実施した内部評価によると、正式版はプレビュー版と比べて性能が大幅に向上し、複数のテストでClaude Fable 5に近い、または上回る結果を示した。例えばTerminal Bench 2.1では87.9点を獲得し、プレビュー版の72.1点を大きく上回った。その他のテストでは、DeepSWEが12.8から62.7へと急上昇し、DSBench-Hardは倍増して67.2となった。
注目すべき点として、DeepSeek-V4-Pro-0813の重みが正式に公開された。DeepSeekの重みはMITライセンスを採用している。これは、モデルの基盤を特定の計算能力への依存から切り離すものと解釈されている。開発者はモデルをダウンロードして自前で構築でき、単一のクラウドサービスに依存する必要がなくなる。国産GPUや汎用計算カードも、メーカーによるカスタマイズなしで直接実行できる。これにより、政府・企業のプライベート展開のハードルが下がり、サプライチェーンのリスク耐性が高まる。