独家｜DeepSeek正研发情感AI模型，一转场对手已是姚顺雨

就在8月13日（昨晚），DeepSeek亮出来了三个杀手锏：

1、面向全球开发者开放DeepSeek Harness开发者预览版， 产品核心遵循“一切皆插件”架构，基于Cordis内核构建，并以MIT协议开放源代码。

2、 DeepSeek V4 Pro正式版上线，其中最关键的是增强对于Agent能力。

3、与模型和产品一同到来的是涨价。8月17日0时起，DeepSeek API将正式采用峰谷定价。以DeepSeek-V4-Flash为例，目前每百万tokens的缓存命中输入价格为0.02元、缓存未命中输入为 1 元、输出为 2 元，17日之后，高峰时段价格进一步变为0.1元、3元和9元。其中，输出价格是原来的4.5倍。

不仅如此，8月14日，智能纪元AGI独家获悉，DeepSeek正在招聘大量的情感智能数据产品经理职位，薪资一天510元，负责DeepSeek模型在情感场景下的能力优化，提升互动体验的真实感与沉浸度，深入挖掘角色扮演与情感场景中的Badcase，进行归因分析并推动问题解决。

概括一句话：DeepSeek想做的绝对不仅是一个只做编程的基础模型，而是要有点“豆包型人格”、真正接近人类语言的AI模型体系，从而打造出性价比更高的模型与Agent生态。

未来的DeepSeek，很有可能用的更顺手、你更爱用、更懂人的情感。

如同豆包、Workbuddy一样，心智更加明确。

谁也想不到，之前对手还是月之暗面Kimi、马斯克SpaceX Grok的DeepSeek，如今梁文锋一转场，做上模型+ Harness ，对手或许已经变成了混元3+Workbuddy。

据花旗研报及易观数据，WorkBuddy 跨平台MAU（月活跃用户）已突破2000万，DAU（日活跃用户）超1300万，PC端月访问量2097万次 ，超第二名与第三名总和。

当限时到8月底免费的混元3，与Workbuddy结合，已经成为用户核心标配，姚顺雨的价值正越来越大，正在成为梁文锋的重要对手之一。

先来看看 DeepSeek Harness（DSH）。

首先要明确Agent和 Harness的相同和不同点。

在人工智能和大语言模型（LLM）的开发与评测链路中， Agent（智能体） 和 Harness（测试台/评估框架） 扮演着截然不同的角色。、

如果打个比方：Agent 是“参加考试或解决实际问题的学生”，而 Harness 是“标准化的考场、试卷和评分系统”。

其中，Agent核心功能在于任务求解与环境交互。由于需要与外部世界交互并解决实际问题，Agent 的架构高度强调自主性与动态反馈，包括模型、 记忆（Memory）、 规划（Planning）、 工具（Tools）等关键组件。典型代表就是OpenClaw等框架，以及各类具备复杂工作流的业务智能体。

而Harness （运行框架/驾驭工程） 是一个 软件框架 ， 是指支撑Agent把底层大模型组织并转化为可用产品的底层工程架构与系统化基础设施。

更详细一点说，你 可以认为，除基础大模型外的其他工作都可以算是 Harness 的范畴。因此，Harness 做的好与坏，会直接关系的产品质量的产出。

这也是为何有很多朋友都有类似的体验，明明是相同的模型为何在不同的 AI 编程工具中表现的结果也千差万别，这就和厂商 Harness 的功底有关系。

无论是DeepSeek Harness，还是 WorkBuddy，其实都是 Harness类型的产品。

据DeepSeek Harness团队称，DeepSeek Harness采用“一切皆插件”的设计思路，模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、循环、调度、UI等所有Agent能力，都由插件组合而成，可自由替换、灵活重组。

DeepSeek为这套架构概括出一句很容易传播的话：一切皆插件。

值得注意的是，DeepSeek还为Harness单独开设了微信公众号“DeepSeek Harness团队”。这个账号使用黑色鲸鱼作为标识，与DeepSeek模型产品沿用的蓝色鲸鱼形成明显区隔。

独立品牌区隔的背后，DeepSeek也许希望为Harness建立独立的开发者沟通渠道，并围绕它持续经营生态，而不是Codex与ChatGPT这种混乱局面。

一个模型能否在真实环境中连续完成任务，越来越取决于模型之外的系统：它看到了哪些上下文，能调用什么工具，如何处理失败，是否可以恢复任务，谁来批准高风险操作，以及长时间运行后如何避免偏离目标。Harness正是负责连接模型与这些能力的运行层。

DeepSeek Harness 提供的四个模式中，标准模式提供完整工具组合；PTC模式由模型生成一段代码组合多轮工具调用；极简模式只留一个shell工具和一个文件编辑工具，专门给最小环境下的模型基准测试使用；创造模式可以创建自定义Agent Preset，检查当前运行时、在内存中试验 Cordis 插件，并据此组合和创作新的模式。

底层则是Cordis插件系统，这个元框架只负责插件的加载、卸载和依赖关系。

Agent Harness的所有具体组件都是不同的Cordis插件，元框架的理念来自北京大学和DeepSeek联合署名的一篇论文《A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability》。

该论文提出 时空可组合性（Spatiotemporal Composability） 全新编程范式，给出形式化理论、操作语义演算与工程实现框架 Cordis，解决插件、AI 自演化智能体等系统 运行时动态组件加载 / 卸载 / 热更新 的底层理论缺失问题。

同时，DeepSeek团队针对现代软件（插件、AI 智能体）运行时动态组件管理痛点，创新性分离 时间可组合（副作用可逆） 、 空间可组合（依赖响应） 两大正交维度，将静态效果、协效果理论改造为运行时可操作机制，统一为全新上下文编程范式。

论文提到，DeepSeek目标是：Harness任意组件产生的所有状态变更、资源分配、事件注册均可单独、有序撤销，无需重启进程。核心价值是提供一套有严格数学保障、无需人工编写清理与依赖代码的细粒度动态组件基础设施，彻底替代进程/容器粗粒度重启的传统折中方案。 未来，DeepSeek希望Harness工作将范式落地自演化 AI 智能体运行时，支撑工具/子代理动态生成替换；拓展分布式跨进程组件支持；设计原生支持该时空可组合范式的新型编程语言；以及完善持久化数据的可逆补偿机制。 我昨晚也部署用了一下。

你也可以看到，我在标准模式下，给DeepSeek Harness一个非常简单的任务：翻译PDF文件，源文件是前文提到的Cordis元框架那篇论文。 最后，DeepSeek Harness拆分页面，派发了10个子代理同时翻译，最后合成，生成了md文档。 从数据上看，DeepSeek Harness的任务执行速度尚可，88页论文翻译任务耗时17分钟，缓存命中率95%，输入3M，输出82k左右，价格差不多是1.04元。

1块钱生成一本书，梁圣还是梁圣，绝不是梁子。

在我看来，DeepSeek Harness绝对不是一个简单的Agent插件，而是一套完整的开源 Agent 基础设施。但短板在于， DeepSeek Harness并没有Workbuddy那么易用、门槛低，而是注重于开发者群体。

或许对于普通人来说， DeepSeek Harness当前的使用成本还是很高的。

你可以看到一个点，就是DeepSeek对于AI的性价比，其实成为最近硅谷AI圈GPT、Grok、谷歌Gemini开始追求的东西了。

这说明一年之后，梁文锋的模型性价比路线，已经被硅谷AI圈认可了。

今晨，OpenAI重磅发布《GPT-5.6构建者指南》，在ARC-AGI-3上，GPT-5.6 Sol的性能从13.3%飙到38.3%，输出Token暴降6倍。另一边，「超小杯」Luna表现同样惊艳，它以84.04%性能直逼GPT-5.5（84.36%），更将成本从33.27 美元打到1.33美元。

目前， OpenAI宣布对 GPT-5.6 系列模型进行大幅调价与功能更新。其中入门款 Luna 价格大降80%，主力款 Terra 下调20%，旗舰款 Sol 维持原价但推出了全新加速模式。

同时，今晨谷歌发布Gemini 3.7 Flash，也着重提到性价比问题：价格降到3.6的一半。

年底前，3.7 Flash体验价：输入$0.75/百万token，输出$3.75/百万token；2027年1月起恢复：输入$1.50/百万token，输出$7.50/百万token。

甚至还摆出了这样一张图，显示出Gemini 3.7 Flash cost性价比很高。

据悉，谷歌短期不再押宝 Fable/Opus 同级别的超大规模前沿/旗舰模型，而是聚焦于轻量级，持续优化成本更低的 Flash 模型。

但你想想，如今 DeepSeek 开始涨价，几乎与国外平齐，或许也是国内开源AI模型回归本身盈利的重要时机。

DeepSeek推出峰谷计费模式，空闲时段定价为高峰时段的一半，官方称此举旨在优化算力调度、引导开发者错峰调用；看似闲时五折让利，但若对照调价前后完整价格体系就能发现，本次本质是全面涨价。

如今，高性价比、低成本训出高性能模型，这似乎成为了一种共识，同时也是姚顺雨推动腾讯重新再训混元模型，持续走性价比、高性能路线的原因。

从去年12月17日官宣至今， “95后”腾讯首席AI科学家姚顺雨 入职腾讯满打满算240天。

经过三轮的调整， 姚顺雨 如今已经成为 基础模型部掌舵者，腾讯也已经成为DeepSeek和梁文锋最有力的竞争者之一。

前两天 2026年第二季度 财报会上， 腾讯宣布加大对AI投入， 单季资本开支高达528亿元，直接将季度自由现金流干到-138亿元。

为此，马化腾首次提出 在智能、应用与基础设施三个层面， 要构建一个全新的、AI 赋能的腾讯。

“在基础设施层，我们大幅增加算力采购，将助力我们把应用及模型的使用转化为收入。”

目前，Hy3已迅速接入WorkBuddy。其中，WorkBuddy任务解决率由72%提升至90%。模型能力提升带来了调用量的迅速攀升。以OpenRouter的Token消耗量计，Hy3自推出以来持续位列全球前三。此外，Hy3日均Token用量是preview版的7倍。

但WorkBuddy当前仍处于烧钱换规模阶段。二季度销售及市场推广开支同比增长 26% 至 119 亿元，其中相当一部分用于 WorkBuddy 的品牌推广，一路从分众电梯广告铺到了央视品牌投放。

官方也承认，WorkBuddy付费用户毛利率虽接近腾讯云整体毛利率。然而，WorkBuddy心智已经够强，这似乎成为可以替代claude的原因。

接下来，Marvis马维斯将会入局B端PC设备，WorkBuddy则是持续拉新，腾讯持续进行激进的节奏。

算力依然是腾讯投入的最大方向。二季度，腾讯研发支出272.8亿元，同比增长35%；资本开支527.84亿元，同比大增176%，算力、服务器、数据中心相关投入均包含在内。销售及市场推广开支119亿元，同比增长26%，主要用于游戏及AI产品市场推广。

腾讯的算力投入还表现在预付款项中。财报披露：腾讯在第二季度录得自由现金流-138亿元，若剔除算力采购的预付款项，腾讯的自由现金流为376亿元。而二者的差额514亿元，是腾讯提前付给芯片、服务器硬件厂商的定金。

为了缓解市场对 AI 投入的担忧，腾讯总裁刘炽平在电话会上表示：就算 AI 应用与模型发展不及预期，前期采购的算力也可以通过腾讯云对外出租，几个月前预付的算力现在转手就能获得 30% 以上的利润，因此 AI 投资的下行风险很小。

无论从哪个方向看，腾讯要支持姚顺雨继续做模型、做Agent、用补贴换市场。

当然，腾讯的Plan B则是——投资梁文锋。

今年6月，DeepSeek完成约510亿元人民币（约合74亿美元）A轮融资，投后估值直逼4000亿元人民币。梁文锋个人出资约200亿领投，腾讯、京东、网易、宁德时代等在内的豪华阵营。

很明显，姚顺雨是Plan A，希望做到最好；梁文锋是Plan B，能够替补腾讯在模型层面的能力和短板，亦步亦趋，或许是AI时代最佳的答案。

当硅谷还在卷 AGI、卷通用能力、卷算力规模；中国这边已经开始卷场景、卷体验、卷用户每天愿不愿意打开你。

至于 DeepSeek 和姚顺雨谁能赢，现在说太早了。

但可以确定的是，这场比赛的观赏性，会比跑分高得多。

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