DeepSeek-V4-Pro-0813이 정식 오픈소스로 공개됐다. 이와 함께 오픈소스 코드 에이전트 프레임워크 Harness의 개발자 프리뷰 버전(Cordis 기반)도 출시됐으며, 관련 플러그인 생태계도 동시에 개방됐다.
IT之家가 보도하는 시점 기준으로 관련 GitHub 저장소는 여전히 비공개 상태였다(업데이트: 현재 공개됨). 관심 있는 사용자는 다음 npm 명령으로 설치할 수 있다.
npm i @deepseek-ai/dshnpm으로 실행:
npx @deepseek-ai/dsh web이 명령은 Web UI를 시작하며, 기본 주소는 http://127.0.0.1:3080 이다.
저장소 소스 코드에서 실행하려면:
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.gitcd deepseek-harness
pnpm install
pnpm run build
pnpm dsh web‘Harness’는 일반적으로 모델을 에이전트로 전환하는 도구를 의미한다. 대규모 언어 모델 외에도 Harness는 컨텍스트, 도구, 작업 상태, 피드백 및 경계를 조정해 모델의 능력을 실제 환경에 적용하고, 요구사항 이해부터 코드 납품까지의 전체 과정을 완성한다. DeepSeek는 앞서 공식 채용 공고에서 ‘Model+Harness=Agent’라는 공식을 제시했다.
제품 포지셔닝 측면에서 DeepSeek Harness는 OpenAI Codex 및 Anthropic Claude Code를 정조준하며, 프로그래밍과 업무 시나리오를 주력으로 하는 AI 생산성 도구를 목표로 한다.
팀 책임자인 추이톈이(崔添翼)는 8월 2일 전 세계를 대상으로 Harness 비공개 테스트 사용자를 공개 모집했다. 모집 게시물이 올라온 뒤 짧은 시간 안에 전 세계 개발자 수십 명이 신청했다.
DeepSeek Harness(DSH)는 제품 설정과 실행에 사용하는 dsh 명령줄 도구를 제공한다. 핵심 명령어인 dsh --profile <name>은 지정된 구성 파일을 시작하는 데 사용된다. 이 도구는 Web, Headless 등 여러 실행 모드를 지원하며, 플러그인 메커니즘을 통한 확장도 허용한다.
DeepSeek-V4-Pro-0813은 혼합 전문가(MoE) 기반 모델로, 총 매개변수 규모가 1.6조에 달하며 실제 추론에서는 토큰당 490억 개의 매개변수만 활성화된다. 이 모델은 100만 토큰의 컨텍스트 창을 제공하고, 최대 38.4만 토큰의 출력 길이를 지원한다.
상호작용 모드에서 V4 Pro는 ‘사고 모드’와 ‘비사고 모드’ 두 가지 옵션을 제공하며, 사고 모드가 기본 설정이다. 또한 V4 Pro는 JSON 구조화 출력, Tool Calls, Responses API 및 Anthropic API 등 고급 기능을 전면 지원한다.
DeepSeek가 진행한 내부 평가에 따르면 정식 버전은 프리뷰 버전보다 성능이 크게 향상됐으며, 여러 테스트에서 Claude Fable 5에 근접하거나 이를 능가했다. 예를 들어 Terminal Bench 2.1 테스트에서는 87.9점을 기록해 프리뷰 버전의 72.1점을 크게 웃돌았다. 다른 테스트에서도 DeepSWE는 12.8에서 62.7로 상승했고, DSBench-Hard는 두 배인 67.2까지 올랐다.
주목할 점은 DeepSeek-V4-Pro-0813의 가중치가 정식으로 공개됐다는 것이다. DeepSeek의 가중치에는 MIT 라이선스가 적용된다. 이는 특정 연산 능력에 대한 모델 기반의 의존성을 분리하려는 조치로 해석된다. 개발자는 모델을 다운로드해 직접 구축할 수 있어 더 이상 단일 클라우드 서비스에 의존하지 않아도 되며, 중국산 GPU와 범용 연산 카드는 제조사의 별도 맞춤화 없이 바로 실행할 수 있다. 이에 따라 정부·기업의 프라이빗 배포 진입 장벽이 낮아지고 공급망 리스크 대응력도 향상될 전망이다.