AI NEWSLatest AI NewsArticleReport: GPT-6 Exposed with 10 Trillion Parameters, Forced Release in August; OpenAI May Have a Bigger Weapon by Year-End, DougPublished in Latest AI NewsTime :Aug 10, 2026Read :6minuteAI insider reporter ChrisGPT revealed that despite government censorship, GPT-6 (previously temporarily paused Astra model) will be released in August. It is estimated that GPT-4 has about 1.8 trillion parameters, and if Astra reaches 10 trillion parameters, it would be more than five times larger than GPT-4. OpenAI has made an unprecedented scale in pre-training. Just nine months ago, OpenAI realized that Anthropic was leading in pre-training and urgently reallocated computing resources. Now the time has finally come.However, GPT-6 in August may just be a starter. ChrisGPT also disclosed an upcoming “epic monster” called Doug, which is said to be the largest pre-trained model in OpenAI’s history, making the flagship Fable seem like a primitive product. Doug is not GPT-6. According to insiders, it is likely to use the next-generation Vera Rubin chips from NVIDIA, which have not been fully rolled out yet. Due to the need for pre-training and extensive cybersecurity testing, it is expected to be released by November at the latest. OpenAI’s strategy is clear: GPT-6 will attract users in August, and then Doug will be released at the end of the year to regain absolute leadership.The wall of pre-training has finally been broken, and the rivalry between two major players is establishedDoug is crucial because it points to a reality the industry has been reluctant to face: since the release of GPT-4o in May 2024, OpenAI has not completed full-scale pre-training for its next-generation cutting-edge model for over two years. o1, o3, GPT-5, and GPT-5.5 are essentially post-training and reinforcement learning based on the GPT-4o foundation. The “engine” of GPT has not been replaced for two years. Projects like Orion were downgraded due to unsatisfactory performance, until the release of Gemini 3 last year prompted the boss to decide to replace the engine. The verification experiment called Garlic was completed first, and Doug is the true product after scaling up. This means that OpenAI may have overcome the performance degradation and stability bottlenecks of ten thousand card clusters, proving that Scaling Laws still hold in the pre-training dimension.At the same time, the competitive landscape has changed dramatically. On August 5th, Google’s chief scientist Jeff Dean left with three core researchers to start his own business. Hassabis stepped down as CEO of DeepMind and moved to chairman. Alphabet’s stock dropped over 4% that day. The place where the Transformer was invented is now supplying top talent to competitors. The “three giants” of Silicon Valley ASI now only have OpenAI and Anthropic left.Anthropic holds Fable 5 and is preparing to release Fable 5.1 in August, keeping the price unchanged and directly targeting Astra. It seems to be using a “Tian Ji’s horse racing” strategy, saving the strength of Opus 5 and launching Fable 5.1 as an ambush. OpenAI is holding both GPT-6 and Doug. The old engine has been squeezed to the limit over the past two years. When the engine is truly upgraded, how fast this system can run will be answered by Doug at the end of the year.

AI NEWSLatest AI NewsArticlePowerful! AI Cockpit Gains a New Strong Force, FAW-Volkswagen’s New Electric Star Officially Joins Doubao Large ModelPublished in Latest AI NewsTime :Aug 14, 2026Read :1minuteOn August 14, Yuchuan Engine released the latest news that the new all-electric model of FAW-Volkswagen, the ID. AURA T6, has officially started blind reservations and has confirmed access to the Doubao large model.As an important upgrade of their cooperation, FAW-Volkswagen and Yuchuan Engine have already begun in-depth cooperation in the field of intelligent cockpit. Previously, they have successfully covered all the fuel-powered models of the brand. The addition of the ID. AURA T6 marks the official expansion of their intelligent cooperation into the field of pure electric new energy vehicles.

AI NEWSLatest AI NewsArticleMore than 200 Partners Have Joined in Advance, Qwen Open Platform Accelerates the Practical Application of AI Intelligent AgentsPublished in Latest AI NewsTime :Aug 14, 2026Read :3minuteWithin 4 days of its launch, the Qwen Open Platform has received more than 200 applications from ecosystem partners. The platform was officially launched on August 10, offering AI agent creation and access capabilities to ecosystem partners and developers, enabling them to integrate their agent services into the Qwen APP, providing services in over ten fields such as logistics transportation, real estate living, local lifestyle, finance, and automotive.Currently, the platform has attracted third-party partners such as SF Express, Swan to Home, KE Holdings, and Lenovo, as well as Alibaba ecosystem products like Cainiao and Quark Cloud Drive, covering multiple high-frequency life and consumption scenarios.Regarding infrastructure, the Qwen Open Platform provides partners with account management, AI payment, order integration, and other capabilities, along with built-in front-end components and development templates to lower the barriers for agent development and integration. Partners can complete agent migration and go live without making large-scale modifications to their existing services, using one-click authorization and end-to-end debugging methods.Based on the initial speed of onboarding, Qwen is accelerating the construction of an open ecosystem centered around AI agents. By connecting third-party services with its own application scenarios, it is driving AI Agents to evolve from single tools into direct service access points.

AI NEWSLatest AI NewsArticleMiniMax Launches Music3 Music Model: Generate Songs Up to 5 Minutes Long Based on Lyrics and DescriptionsPublished in Latest AI NewsTime :Aug 14, 2026Read :3minuteMiniMax has launched the music generation model MiniMax-Music3. By inputting lyrics and a musical description, it can generate a complete song up to 5 minutes long, with the output being a 32kHz, 16-bit stereo WAV file.The model is supported by a hierarchical autoregressive architecture, where two models each have their own responsibilities and work together. The global language model (Global LLM) has a parameter scale of 8B, and it predicts the first RVQ codebook frame by frame, specifically responsible for modeling the long-term semantics and structural changes of the song. It is initialized from Qwen3-8B. During training, the embedding layer and output layer are adapted to musical semantic tokens first, then jointly model all codebooks with the local model. The local language model (Local LLM) has only 0.6B parameters and is responsible for predicting the remaining acoustic codebooks in each frame, gradually filling in the fine-grained acoustic information. One large model manages the structural skeleton, while a small model fills in the sound details. Their division of labor is very clear.The official stated that the model can firmly maintain the musical theme, rhythm, vocal identity, and progression of the arrangement in long audio, without missing any structure such as prelude, verse, pre-chorus, chorus, bridge, instrumental interlude, and coda. The official has already released the model page on GitHub and provided sample songs for listening.

AI NEWSLatest AI NewsArticleAI Companies Can Also Raise Funds by Token: Guangdong Introduces Token Loans for the First TimePublished in Latest AI NewsTime :Aug 14, 2026Read :3minuteOn August 14, Guangdong Province’s first specialized financial product for the token economy, “Token Loan,” was launched in Haizhu District, Guangzhou, aiming to provide more suitable financing support for small and medium-sized enterprises related to computing power and AI.Taking the Guangzhou Branch of Bank of China as an example, this branch has introduced the “Computing Power Token Loan” for small and medium-sized computing power enterprises in Haizhu District. The loan amount is determined based on the company’s contract amount and Token consumption level. Mainly using credit, accounts receivable pledge, and order financing as guarantee methods, it can also combine additional credit enhancement measures such as guarantees and mortgages to further expand the loan limit. For newly established companies, if they can provide proof materials of continuous operations from the original business or guarantees, they can also apply for financing based on orders.It is reported that Bank of China has already conducted trial credit approvals, with a cumulative fund scale reaching 28 million yuan. With the rapid expansion of large model applications, Token consumption has gradually become an important indicator of AI companies’ operational activities. This type of financial product attempts to include computing power, Token usage, and order-related business data in the credit evaluation system, providing new credit assessment dimensions for AI company financing and marking the beginning of financial institutions exploring new financial service models adapted to the token economy.

ENLatest AI NewsAI Companies Can Also Raise Funds by Token: Guangdong Introduces Token Loans for the First TimeOn Aug 14, Guangdong’s first token-economy financial product, Token Loan, launched in Haizhu, Guangzhou for computing/AI SMEs. BOC Guangzhou Branch’s Computing Power Token Loan bases quota on contract amount and token consumption, with credit, receivables pledge, order financing, plus guarantees/mortgages to expand…..1 days ago13.9KMicrosoft Abandons Another AI Character: Copilot’s Yellow Monster Mico Retires and Transfers to Learning PlatformMicrosoft announced Mico, the expressive yellow blob in Copilot voice mode, will leave chat and move to Learn Live platform for more reactive content. Launched last October, under a year ago. AI CEO Mustafa Suleyman said it aimed to give chatbot identity. First reported by GeekWire…..1 days ago12.9KMiniMax Launches Music3 Music Model: Generate Songs Up to 5 Minutes Long Based on Lyrics and DescriptionsMiniMax launches MiniMax-Music3, generating up to 5-min songs from lyrics and music description, outputting 32kHz 16-bit stereo WAV. It uses a hierarchical autoregressive architecture: an 8B Global LLM predicts first RVQ codebook per frame for long-range structure, initialized from Qwen3-8B…..1 days ago14.9KMore than 200 Partners Have Joined in Advance, Qwen Open Platform Accelerates the Practical Application of AI Intelligent AgentsQianwen Open Platform launched on Aug 10, attracting over 200 ecosystem partners in 4 days. It lets developers create and integrate AI agents into Qianwen APP, covering logistics, real estate, local services, finance, auto and more. Partners include SF Express, Swan Home, Beike, Lenovo, Cainiao and Quark Drive…..1 days ago12.6KPowerful! AI Cockpit Gains a New Strong Force, FAW-Volkswagen’s New Electric Star Officially Joins Doubao Large ModelFAW-Volkswagen’s electric ID. AURA T6 opened blind orders on Aug 14, confirming integration of Volcano Engine’s Doubao large model. Their smart cockpit partnership expands from fuel vehicles to pure electric models, marking a full upgrade…..1 days ago12.0KApple HomePod mini 2 Expected to Launch This Autumn: Six Years of Development, AI Chip as the Core of the UpgradeThe first HomePod mini update in nearly six years may arrive this fall; delay due to waiting for next-gen Siri. New Apple TV 4K, full-size HomePod, and smart home displays are also postponed by AI delays, showing AI readiness now dictates Apple’s hardware timing…..1 days ago11.7KDeepSeek V4 Pro Launches on Silicon Flow: A Million-Level Context Window with Three Levels of Reasoning Intensity, Cache Hit Cost Just $0.44 per Million TokensDeepSeek-V4-Pro-0813 debuts Day-0 on SiliconFlow, featuring 1M context and low/high/max inference modes, focused on coding, tool calling, and agent workflows, MIT open source. Pricing: $1.32/M input, $3.96/M output, $0.44/M cache hit, with notable cache cost advantage…..1 days ago13.2KBid Farewell to the Illusion of Local Models: Bailing Team Joins Forces with AReno to Establish a Local Intelligent Agent Reinforcement Learning LoopDeploying large models locally does not equate to being capable of handling real-world business tasks. AI still needs to accurately understand complex rules, adhere to safety boundaries, and correctly call external tools. To address this challenge, the Ant ASystem team has collaborated with AReno, a local training toolkit maintained by the open-source community, and the Bailing large model to introduce a lightweight post-training practice path, aiming to enhance the model’s ability to be applied in business scenarios.1 days ago11.8KJD Seven Fresh Coffee Global Launch: 24-Hour Unmanned Store - Robots Make Coffee, AI Recommends Drinks, Located at Beijing Galaxy SohoJD Seven Fresh Coffee’s first 24-hour intelligent unmanned coffee shop will open on August 16th in Beijing Galaxy Soho. On the opening day, a live broadcast of robot-made coffee will be launched and a Guinness World Record attempt will begin. Customers who visit the store can get free robot-made coffee. The store focuses on 24/7 full automation, offering coffee, sparkling water, tea, probiotic juice, and more available at any time, with orders fulfilled instantly.1 days ago13.5KUnlock Complex Office Work with Millions of Context! Kingsoft Office Linti Fully Launched, DeepSeek-V4 Official Version Dual ModelsKingsoft Office Lingxi Pro integrated DeepSeek-V4-Pro on Aug 14, 2026. Users switch manually without setup. Supports 1M token context, max output 384K tokens, benchmarks improved over Preview, differentiated real-world advantages…..1 days ago13.0KBaidu GenFlow Officially Announces Chinese Name Kuku AI: Launches PC, Web, Mini Program, and Enterprise EditionOn August 14, Baidu Wenku’s general intelligent agent GenFlow was officially renamed “Kuku AI” and operates independently, launching a product matrix including PC client, web version, mini program, and enterprise edition. Its monthly active

感谢IT之家网友kkkkkkkkkayd、DayDayUp、shutiao、遥遥领先CDM、KipThorne、Domado、软媒用户1053564、西窗的线索投递！IT之家8 月 12 日消息，北京时间今天（12 日）晚间，Grok 4.6 正式发布。新模型在 Grok 4.5 基础上进一步强化长时间运行的智能体任务，以及复杂的交互和视觉工作。按照发布信息，Grok 4.6 能够持续处理包含大量步骤的复杂任务，包括资料研究、信息分析、大型代码库处理，以及将产品构想转化为完整应用或工作成果。基准测试方面，Grok 4.6 在多项智能体编程和知识工作测试中达到前沿水平。在综合 9 项基准测试的 Artificial Analysis Intelligence Index 上，Grok 4.6 与 GPT-5.6 Sol 取得相同成绩。据IT之家了解，Grok 4.6 已在 Cursor 和 Grok Build 上线。首周，两项服务将向用户提供两倍的内含使用额度。训练方面，Grok 4.6 经历了比 Grok 4.5 更长的补充训练。训练数据包括经过筛选的模型生成推理数据和高级技术概念数据，以及高质量工程数据，并配合改进后的优化器和训练方案，为后续监督微调（SFT）和强化学习（RL）提供基础。训练团队随后利用 Grok 4.5 重新生成 SFT 轨迹，覆盖不同推理强度、智能体运行框架，以及 STEM、软件工程和知识工作等领域，并使用基于模型的检查剔除存在问题的轨迹。Grok 4.6 还接受了广泛的智能体强化学习训练，任务覆盖知识工作、通用编程、内核优化、Web 开发和计算机辅助设计等领域。在实际项目测试中，Grok 4.6 重点接受了长流程、多步骤任务的考验。测试结果显示，新模型擅长把宽泛的产品构想转化为可以运行的初版，包括研究陌生领域、规划应用结构、实现核心交互，以及根据多轮反馈持续完善结果。在更长的任务流程中，Grok 4.6 还表现出更多自主测试和验证行为，会在继续执行任务前检查已经完成的工作。视觉和交互式项目的初版成果也较 Grok 4.5 有所提升，面对明确的产品构想时，可以一次建立应用的基本结构和视觉语言。安全方面，Grok 4.6 根据扩展后的模型能力调整了安全防护机制。此次安全评估覆盖部署前能力测试、安全防护校准，以及部署后和第三方测试，规模为历来最大。安全体系面向漏洞修补、工程设计和 AI 研究等合法使用场景，在提高实用性的同时控制安全风险。除 Cursor 和 Grok Build 外，Grok 4.6 也已通过 API 开放，并登陆 OpenRouter、Vercel 和 Cloudflare 等合作平台。价格为每 100 万个输入 Token 2 美元（IT之家注：现汇率约合 13.5 元人民币）、每 100 万个输出 Token 6 美元（现汇率约合 40.6 元人民币），速度更快的版本价格为普通版本的两倍。首周，Cursor 和 Grok Build 用户可获得两倍的内含使用额度。

Grok Bot – SpaceXAI 推出的 AI Agent 系统，多 Bot 并行协作AI工具3天前发布AI小集05Grok Bot是什么Grok Bot 是 SpaceXAI 推出的 AI Agent 系统，能登录用户的账号像真人一样操作网站和工具，24 小时在云端替用户完成实际工作。系统支持多 Bot 并行协作、录制工作流自动执行，甚至 Bot 可创建新 Bot 组建团队。原型来自 Cursor 内部代号「Sand」的 Agent 产品，现架在 Cursor 基础设施上。Grok Bot的主要功能账号代操作：直接登录已有的应用和网站，在界面层像真人一样点击、填写、推进任务，无需 API 或 MCP 支持。云端常驻运行：每个 Bot 拥有专属小型云计算机，24 小时后台运行，不依赖你的设备是否开机，可凌晨自动拉取数据、整理报告。多 Bot 并行协作：可同时创建销售 Bot、招聘 Bot、费用 Bot、Bug 复现 Bot 等，各自独立处理不同任务。Bot 间自主通信：Bot 之间可直接对话、传递任务、协商分工；管理 Bot 可汇总子 Bot 进展，只在关键节点找你确认。Bot 创建 Bot：可指令 Bot 自行”组建团队”，自动创建新的子 Bot 并分配职责。工作流录制与演化：观察你的操作过程并保存为模板，支持在执行中纠正，工作流会随使用不断优化。跨端同步：支持 macOS 桌面端和 iOS，任务进度多端同步。如何使用Grok Bot访问下载：访问Grok Bot官网 https://x.ai/bot，下载 macOS 或 iOS 客户端。登录订阅：用已订阅 Cursor Teams Premium（$120/月）、Cursor Ultra（$200/月）或 SuperGrok Heavy（$300/月）的账号登录。创建 Bot：点击创建新 Bot，为其命名、设置职位头衔和任务描述。分配任务：给 Bot 指定具体工作，如销售外联、招聘筛选、费用管理或 Bug 复现。自动执行：Bot 自动登录指定的应用或网站，像真人一样在界面层操作并自主推进任务。人机协作：Bot 在云端 24 小时运行，仅在需要人类判断的关键节点回来找你确认。多 Bot 协同：可同时创建多个 Bot 并行运行，它们会互相通信、协商分工，甚至自动创建子 Bot 组建团队。Grok Bot的核心优势无接口限制：无需 API 或 MCP，直接登录应用和网站，在界面层像真人一样点击、填写、推进任务。云端常驻：每个 Bot 拥有专属云计算机，24 小时后台独立运行，不依赖你的设备是否在线。多 Bot 协同：可同时部署多个 Bot 处理不同任务，它们之间自主通信、协商分工、协同推进复杂工作流。工作流演化：观察并保存你的操作步骤为模板，支持执行中纠正，工作流随使用持续优化。自组织团队：可指令 Bot 自行组建团队，自动创建子 Bot 并分配职责，实现层级化管理。闭环执行：Grok Bot 能推进到任务最后一步，只在关键节点找你确认。Grok Bot的同类竞品对比对比维度Grok BotOpenClaw运行模式云端常驻，每个 Bot 拥有专属小型云计算机，24 小时后台独立运行，不依赖用户设备在线。本地优先，任务在用户本地设备或自托管服务器上执行，设备关机则任务中断。部署架构中心化托管，Bot 在 xAI 云端运行，用户通过客户端远程查看进度和接收通知。去中心化自托管，数据不经过第三方服务器，支持 Docker 一键部署，隐私可控性更强。交互入口专用桌面客户端（macOS）+ iOS App，Bot 以独立聊天窗口形式存在，支持多 Bot 并行会话。支持 Telegram、Discord、Slack 等 50 多个消息平台接入，通过聊天指令触发任务。模型支持深度绑定 Grok 系列模型，底层由 xAI 自研模型驱动，模型能力统一但不可切换。可自由切换 OpenAI、Anthropic、Google 及本地开源模型，用户可按任务需求灵活配置。工具操作直接登录用户账号，在应用界面层像真人一样点击、填写、操作，无需 API 或 MCP 支持。依赖 MCP（Model Context Protocol）和 API 连接工具，对无接口的传统软件支持有限。多 Agent 协同原生支持多 Bot 并行运行，Bot 之间可直接通信、协商分工、自动创建子 Bot 组建团队。单次会话为主，不同任务间缺乏持久化协同，多 Agent 协作需手动串联。工作流能力支持录制用户操作并保存为模板，Bot 可自主按模板执行并随纠正不断优化，实现工作流演化。通过预设指令和脚本定义工作流，缺乏”观察-学习-自动优化”的闭环演化机制。安全与隐私账号凭证托管在 xAI 云端，Bot 代登录操作，用户需信任平台的数据安全策略。本地运行，账号凭证和任务数据保留在用户侧，不经过第三方服务器，隐私可控性更高。定价门槛需订阅 Cursor Teams Premium（$120/月）、Cursor Ultra（$200/月）或 SuperGrok Heavy（$300/月）。开源免费，仅需承担自托管的服务器成本，对个人开发者和小团队门槛极低。Grok Bot的应用场景销售外联：夜间自动研究客户账户、拉取 Salesforce 数据、起草个性化邮件，早上留给你审批后发送。招聘筛选：自动浏览 LinkedIn 简历、匹配岗位需求、生成候选人短名单并安排面试。费用管理：从 Gmail 提取收据、分类归档、核对金额，定期生成报销报告。Bug 复现：自动登录测试环境、按步骤复现用户提交的 Bug、提交工单并移交给调试 Bot 跟进。内容运营：每小时扫描 Slack 频道查找会议信息，提醒相关人员并提供社交用语建议。# AI工具# AI项目和框架©版权声明本站文章版权归AI工具集所有，未经允许禁止任何形式的转载。上一篇ClawTeams - AI 电商运营协同平台，专家 Agent 并行执行下一篇dots.tts - 小红书联合上海交大开源的语音合成基座模型相关文章Runway Gen-4 – Runway 推出最新的AI视频生成模型AI小集3SciSpace – AI文献阅读和分析工具，快速定位和整理学术论文AI小集5InstantCharacter – 腾讯混元开源的定制化图像生成插件AI小集3fal – 面向开发者的生成音频、视频和图像AI平台AI小集2CoCoClip.AI – AI视频创作和编辑平台，一站式服务短视频创作AI小集2TACO – 北航等高校开源的端智能体自进化观测压缩框架AI小集2暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具Loomy即梦AISekoAiPPT秘塔AI搜索妙呀堆友Agent美图设计室绘蛙AIupdream办公小浣熊秒哒最新收录Epixa知漫剧QwenPawRenoiseLawbot脱敏猫Cline最新文章秒悟Meoo – 1分钟生成前后端完整的网站，真0门槛开发！2分钟前Happy Shrimp – 阿里 ATH 事业群推出的 AI 音乐平台4分钟前Copula Lab – AI 数据基础设施平台，提供专家级训练数据37分钟前Qwen3.8-27B – 阿里千问团队开源的新一代 AI 大模型20小时前OnSolo – 腾讯推出的 AI 原生创作平台23小时前MiniMax Music 3.0 – MiniMax 开源的音乐生成模型2天前dots3-note preview – 小红书开源的多模态 MoE 模型2天前GLM-5.3 – 智谱最新开源的基座大模型，编程能力提升50%2天前Gemini 3.7 Flash – Google DeepMind 推出最新的主力模型2天前wigolo – 开源的本地搜索工具，支持接入多种编程 Agent2天前Sonilo – AI 视频配乐与音效生成平台，自动分析画面节奏2天前笔记同步助手 – 基于微信生态的 AI 笔记内容剪藏工具3天前Grok 4.6 – SpaceXAI 推出的最新一代旗舰大模型3天前dots.tts – 小红书联合上海交大开源的语音合成基座模型3天前ClawTeams – AI 电商运营协同平台，专家 Agent 并行执行3天前

DeepSeek Harness – DeepSeek 推出的 AI 智能体运行框架AI工具2天前更新AI小集05DeepSeek Harness是什么DeepSeek Harness 是 DeepSeek 推出的 AI 智能体运行框架，采用”一切皆插件”理念，基于 Cordis 系统构建。模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、调度、UI 等全部能力均为插件，可自由组合替换。DeepSeek Harness提供标准、PTC、极简、创造四种运行模式，支持全程轨迹追踪与回放。DeepSeek Harness 对标OpenAI Codex与Anthropic Claude Code，主攻编程和办公场景，实现从需求理解到代码交付的完整闭环。DeepSeek Harness的主要功能一切皆插件的 Agent 框架：模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、循环、调度、UI 等所有 Agent 能力均以插件形式实现，开发者无需修改源码可替换或扩展任意组件。四种运行模式标准模式：完整编码 Agent，支持文件编辑、Shell、网页检索、Skills、计划、子代理和工作流PTC 模式：在标准模式基础上，通过 Code Mode SDK 让模型用 TypeScript 程序组合多步工具调用极简模式：仅保留 bash 和文件编辑两个工具，用于模型基准测试创造模式：支持运行时检查、插件实验和自定义 Agent preset 创作轨迹追踪与会话管理采用仅追加（append-only）的会话日志设计，完整记录系统提示词、思维链、工具调用、子 Agent 调度、上下文注入等全部事件。支持会话恢复、分叉、检索与回放，彻底解决 Agent 黑盒问题。多智能体协作：主 Agent 可将任务委派给子 Agent，支持并行执行、工作流编排、计划模式、目标追踪、待办事项和后台任务管理，覆盖长任务和复杂自动化场景。安全与权限控制：默认采用 workspace-write 模式限制文件/命令执行范围；工具调用经过前置策略、安全守卫、执行包装和后置处理流水线；权限切换和审批请求全部进入会话日志，支持事后审计。多种交互入口：提供 Web UI（默认localhost:3080）、TUI 终端界面、Headless 脚本模式、ACP 服务和 JSON-RPC/Python SDK，同一套核心能力可通过不同配置组装成不同产品形态。DeepSeek Harness的技术原理基于 Cordis 插件元框架：Cordis 是 Harness 的底层插件系统，只负责插件的加载、卸载和依赖管理。每个插件向共享上下文（Context）注册服务、类型化事件和可逆副作用，卸载时自动撤销注册，避免系统残留状态。运行时 Harness 本质上是一个 Cordis Context，不同包向其中注册服务与能力，最终由配置文件组合成可运行的智能体。插件树与配置层组合：运行时的dsh是按层叠加的插件树。配置通过 Profile（具名组装）+ Bundle（配置行与代码分发单元）+cordis.patch.yml（用户补丁）顺序叠加，后层可替换或插入新配置。同一套代码可被组装成完全不同的产品形态。能力接缝（Capability Seam）三层分离：任何能力都拆分为，接口定义（服务定义）、实现提供者（具体执行）、消费者（面向模型的工具包）。例如 Bash 能力，接口定义”执行命令”，本地实现创建进程，工具包将其转为模型可理解的 schema。替换实现层（如本地 Shell → 远程容器）无需重写模型工具或 Agent Loop。Agent Loop 生命周期：Turn：一次用户输入开启的完整轮次Step：一次模型请求 + 后续工具调用流程严格按事件驱动：输入 → 组装提示词与工具 Schema →agent/pre-step→ 模型请求 → 流式输出 → 工具调用 →tools/pre-execute→tools/execute→tools/post-execute→ 交回后续 Step。工具执行支持并发安全检测、屏障隔离和超时重试。Session Log 作为权威事件源：核心设计原则：模型可见的内容必须能从日志重建。用户消息、助手输出、工具调用与结果、上下文压缩、权限变化、取消原因等全部以事件形式进入追加式会话流。界面显示、持久化、恢复、Fork、遥测和回放均从同一事件源派生，而非各自维护状态。这确保了调试、审计和复现的可靠性。核心包职责分离：core/session：仅追加会话事件日志core/system-prompt：组装提示词片段和工具 Schemacore/tools：工具注册与受控执行流水线core/agent：Agent 接口与活跃实例注册表core/agent-loop：默认驱动llm/llm：消息、流式输出和模型适配器接缝自指与动态扩展：创造模式提供自指 Cordis 工具，支持 Agent 检查当前运行时插件树，动态挂载/卸载临时插件。动态插件仍运行在 Cordis 的 Context 和 Effect 机制下，注册项有明确的清理路径。安全流水线：经过完整流水线：前置策略 → 不可逆安全守卫 → 实际执行 → 后置处理 → 内容整理 → 结果通知。被守卫拒绝的操作不能被后续插件重新放行，系统采用”失败关闭”原则。微信关注回复“开源”，加入AI开源项目交流群如何使用DeepSeek Harness安装启动：快速体验（需已安装 Node.js）：npx @deepseek-ai/dsh web源码安装：gitclone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness按仓库 README 完成依赖安装后启动。配置模型：打开 Web UI（默认localhost:3080），需填写模型 API Key。支持接入 DeepSeek 模型（需到 DeepSeek 开发平台购买）或其他第三方模型。选择工作区与预设：选择本地工作目录（项目文件夹）选择Agent 预设：标准模式：完整编码 Agent，支持文件编辑、Shell、检索、Skills、计划、子代理PTC 模式：标准模式 + Code Mode SDK，模型用 TypeScript 程序组合多步操作极简模式：仅 bash + 文件编辑，用于基准测试创造模式：支持自定义 Agent preset，可运行时检查插件树并动态扩展开始交互：在输入框描述需求，Agent 即可自动执行代码编写、文件操作、网页检索等任务。通过「轨迹」视图可查看原始事件级运行日志，支持会话回放与分叉。插件管理在设置中查看/启用/停用 100+ 内置插件，或通过配置文件自定义插件组合，无需修改源码可替换任意能力组件。DeepSeek Harness的核心优势开放生态：不限于接入 DeepSeek 自家模型，计划通过标准化接口支持多模型接入，与 Claude Code 的封闭策略形成鲜明差异化。极致性价比：配合 DeepSeek 低价缓存机制，社区实测单次真实编程任务平均成本仅约 0.028 美元，约为 Claude Code 的七分之一。安全合规：国产自研框架无后门隐患，恰逢 Claude Code 被工信部确认存在严重安全后门、国内大厂加速排查管控的替代窗口期。系统可靠性：团队负责人崔添翼拥有 Jane Street 九年量化交易背景，长期专注于”如何让复杂系统稳定运转”，将金融级执行可靠性带入 Agent 工程。模型解耦：Harness 团队与模型团队独立运作、独立注册公众号，以独立于大模型的业务形态推进，生态合作灵活性和扩展性显著更强。Harness 效能：同一模型在不同 Harness 下表现可差出 53 个百分点，DeepSeek Harness 能让中等强度模型以极低价格完成大部分标准化任务，实现”便宜模型打出豪华战绩”。端到端闭环：覆盖上下文管理、工具调用编排、执行沙箱、反馈循环、会话持久化五大核心模块，实现从需求理解到代码交付的完整自动化闭环。DeepSeek Harness的项目地址项目官网：https://www.deepseek.com/harness/GitHub仓库：https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harnessDeepSeek Harness的同类竞品对比对比维度DeepSeek HarnessCodexClaude Code开发公司深度求索（DeepSeek）OpenAIAnthropic产品定位AI 智能体运行框架终端原生编程智能体终端原生编程智能体模型接入策略开放多模型，计划支持第三方模型接入仅限 OpenAI 官方模型仅限官方 Claude 模型，曾通过隐写手段限制非官方端点生态开放度开放共建，面向全球征集插件、Skill、MCP 及第三方界面生态伙伴闭源运营，生态由官方控制封闭生态，逆向工程修改令牌后被官方限制安全合规国产自研，无后门隐患，符合国内监管要求美国公司，存在数据跨境风险被工信部 NVDB 确认存在安全后门隐患（2.1.91–2.1.196 版本）单次任务成本约$0.028（配合低价缓存机制）较高较高（Claude Code 年化收入已达 25 亿美元级别）核心架构五大模块：上下文管理、工具调用编排、执行沙箱、反馈循环、会话持久化内置工具调用与代码执行环境内置工具调用与代码执行环境团队背景负责人崔添翼，Jane Street 九年量化交易与系统开发背景OpenAI 内部研究团队Anthropic 内部研究团队DeepSeek Harness的应用场景智能编程开发（VibeCoding）：开发者通过自然语言描述需求，Harness 自动完成从代码生成、运行测试、报错捕获到自我修正的完整闭环，实现端到端的软件交付。办公自动化：Harness 调用文件系统、浏览器及各类 API，自动完成文档处理、数据分析、邮件分类回复和日程安排等日常办公任务，替代重复性人工操作。系统运维与 DevOps：通过终端命令执行服务器部署、监控配置、日志分析和故障排查，集成到 CI/CD 流水线中实现代码的自动构建、测试与发布。多 Agent 协作项目：协调产品经理、架构师、开发工程师、测试工程师等不同角色 Agent 分工合作，统一调度完成大型复杂项目的拆解与交付。企业私有化部署：在金融、政务、医疗等安全敏感行业的本地环境中部署，对接内部 ERP、CRM、数据库等私有系统，实现安全可控的智能化改造。DeepSeek Harness面临的挑战先发巨头挤压：OpenAI Codex 与 Anthropic Claude Code 已占据智能体代码市场头部地位，Claude Code 年化收入达 25 亿美元且占 GitHub 公开提交量 4%，DeepSeek Harness 作为后来者需在生态和用户习惯上实现突破。开发者生态冷启动：Harness 的核心价值高度依赖插件、Skill、MCP 及第三方界面等生态伙伴的丰富度，而生态建设需要长期积累，短期内难以与已成熟竞品抗衡。长程任务可靠性验证：Agent 框架需要处理多轮推理、工具调用和失败重试等复杂场景，从内测到证明其在真实生产环境中稳定交付长程任务，仍有大量工程验证工作。多模型适配的工程复杂度：开放支持多模型接入虽为差异化优势，但不同模型的上下文机制、工具调用格式和推理特性各异，适配和维护成本将显著增加。用户迁移成本与习惯壁垒：开发者已深度习惯 Claude Code、Cursor 等现有工具的工作流和交互范式，切换至新框架面临学习成本和工具链重构阻力。# AI工具# AI项目和框架©版权声明本站文章版权归AI工具集所有，未经允许禁止任何形式的转载。上一篇IndexTTS-2.5 - 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DeepSeek-V4 – DeepSeek推出的新一代大语言模型系列AI工具4个月前发布AI小集07DeepSeek-V4是什么DeepSeek-V4是DeepSeek推出的新一代大语言模型系列预览版，拥有百万字超长上下文窗口，在Agent能力、世界知识与推理性能方面达到开源领域领先水平。模型包含deepseek-v4-pro 和 deepseek-v4-flash 两个版本，分别定位高性能与经济高效，均已开源并提供API服务，支持非思考与思考双模式，为长文本处理与智能体应用提供普惠化基础设施。DeepSeek-V4的主要功能百万上下文处理：原生支持1M Token超长文本理解与记忆，为官方服务标配。混合注意力机制：CSA与HCA架构大幅降低长上下文计算与显存开销。Agent编码增强：针对Claude Code、OpenClaw等主流Agent框架深度优化。双模式推理：支持非思考与思考模式，后者可通过reasoning_effort参数调节强度。多领域专家融合：通过OPD蒸馏整合数学、代码、Agent等领域专家能力。经济高效选择：Flash版本用更低参数实现接近Pro的推理性能，API成本显著降低。DeepSeek-V4的技术原理CSA压缩稀疏注意力：将每m个token的KV压缩为1个条目，通过Lightning Indexer计算索引分数并执行Top-k稀疏选择，结合滑动窗口与Attention Sink机制保留局部依赖。HCA重度压缩注意力：以更大压缩比m’将KV条目合并为单个条目，保持密集注意力而不采用稀疏选择，进一步降低计算量。mHC流形约束超连接：将残差映射矩阵通过Sinkhorn-Knopp算法投影到双随机矩阵流形，约束谱范数不超过1，增强深层信号传播稳定性。Muon优化器：模型采用混合Newton-Schulz迭代对梯度矩阵进行正交化，分快速收敛与精确稳定两个阶段，支持大规模MoE高效训练。FP4量化感知训练：对MoE专家权重和CSA索引器QK路径进行FP4量化，用FP8扩展动态范围实现无损反量化，降低内存与计算开销。DeepSeek-V4的性能体现知识能力世界知识领先开源：SimpleQA-Verified达57.9%，超越所有已评测开源模型20个百分点，仅稍逊于Gemini-3.1-Pro（75.6%）。中文知识突出：Chinese-SimpleQA达84.4%，大幅领先K2.6（75.9%）与GLM-5.1（75.0%）。教育知识接近前沿：MMLU-Pro 87.5%、GPQA Diamond 90.1%，与GPT-5.4持平，略低于Gemini-3.1-Pro。推理与代码能力数学竞赛比肩闭源：HMMT 2026 Feb达95.2%，IMOAnswerBench达89.8%，超越K2.6与GLM-5.1，接近GPT-5.4与Opus-4.6。代码竞赛首次开源追平闭源：Codeforces Rating达3206，与GPT-5.4（3168）相当，当前排名人类选手第23位。高难度推理突破：Apex Shortlist达90.2%，超越GPT-5.4（78.1%）与Opus-4.6（85.9%）；LiveCodeBench达93.5%，领先所有对比模型。Agent能力软件工程接近顶级闭源：SWE Verified达80.6%，与Opus-4.6（80.8%）基本持平；SWE Pro 55.4%、SWE Multilingual 76.2%。终端操作领先开源：Terminal Bench 2.0达67.9%，超越K2.6（66.7%）、GLM-5.1（63.5%）与Opus-4.6（65.4%）。工具调用泛化优秀：MCPAtlas Public 73.6%、Toolathlon 51.8%，在包含广泛工具和MCP服务的评测中表现突出。长上下文能力百万上下文检索强劲：MRCR 1M达83.5%，超越Gemini-3.1-Pro（76.3%）；128K内检索性能高度稳定，1M时仍保持较强能力。真实场景长文档理解：CorpusQA 1M达62.0%，优于Gemini-3.1-Pro（53.8%）。效率表现计算量断崖式下降：1M上下文下，V4-Pro单Token推理FLOPs仅为V3.2的27%，V4-Flash仅为10%。KV缓存大幅压缩：1M上下文下，V4-Pro累计KV缓存为V3.2的10%，V4-Flash仅为7%。路由专家FP4量化：专家权重采用FP4存储，未来硬件上理论可再提升1/3效率。如何使用DeepSeek-V4网页端/App：访问DeepSeek官网或官方App，选择专家模式（Pro）或快速模式（Flash）。API调用：修改model参数为deepseek-v4-pro或deepseek-v4-flash，base_url保持不变。思考模式：复杂Agent场景建议启用思考模式并设置reasoning_effort: max。本地部署：通过Hugging Face或ModelScope下载开源权重自行部署。DeepSeek-V4的关键信息和使用要求版本规格：Pro版1.6T参数/49B激活，Flash版284B参数/13B激活，预训练数据分别为33T与32T。上下文长度：两个版本均支持1M Token，旧接口deepseek-chat与deepseek-reasoner将于2026-07-24停用。API定价（每百万Token）：Pro输入缓存命中1元/未命中12元，输出24元；Flash输入缓存命中0.2元/未命中1元，输出2元。算力限制：Pro版当前服务吞吐有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后价格将大幅下调。DeepSeek-V4的核心优势百万上下文普惠化：1M Token超长上下文成为官方服务标配，突破传统注意力机制的二次计算瓶颈，使长文本任务与测试时缩放真正可行。极致长上下文效率：通过CSA压缩稀疏注意力与HCA重度压缩注意力的混合架构，1M上下文下V4-Pro的单Token推理FLOPs仅为V3.2的27%，KV缓存仅10%，Flash版更是低至10%与7%。开源模型性能新标杆：V4-Pro-Max在知识、推理、代码竞赛等评测中全面领先前代开源模型，Agent编码能力内部评测优于Claude Sonnet 4.5，交付质量接近Opus 4.6非思考模式。双版本灵活覆盖：Pro版（1.6T/49B）定位顶级性能，Flash版（284B/13B）以极小激活参数实现接近的推理能力，API价格低至Pro的1/12，普惠不同预算场景。Agent能力原生增强：针对Claude Code、OpenClaw等主流Agent框架专项优化，支持跨用户消息边界的连贯推理保留，在SWE、Terminal Bench等Agent评测中表现优异。DeepSeek-V4的项目地址HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4技术论文：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdfDeepSeek-V4的同类竞品对比对比维度DeepSeek-V4-ProClaude Opus 4.6Kimi K2.6模型定位开源高性能MoE闭源顶级通用开源Agent智能开源状态完全开源闭源API开源/开放API总参数量1.6T未公开未公开激活参数49B未公开未公开上下文长度1M Token200K1M Token核心架构CSA+HCA混合注意力传统TransformerMoE+长上下文MMLU-Pro87.589.187.1SimpleQA57.946.236.9Codeforces3206––SWE Verified80.680.880.2Terminal Bench67.965.466.7MRCR 1M83.592.9–API输入价格12元/百万Token约150元/百万Token约60元/百万Token长上下文效率KV缓存仅为V3.2的10%标准KV缓存高效但细节未公开DeepSeek-V4的应用场景长文档分析：支持百万字级论文、报告、法律合同的全文理解与跨章节推理。智能体编码：在Claude Code、OpenClaw等框架中执行复杂代码生成、重构与调试任务。多轮工具调用：在Agent工作流中保留完整推理历史，支持跨用户消息边界的连贯思考。知识密集型问答：在世界知识评测中大幅领先开源模型，适用于教育、科研与专业咨询。白领办公任务：模型在中文写作、信息分析、文档生成与编辑等场景表现优异。# AI工具# AI项目和框架©版权声明本站文章版权归AI工具集所有，未经允许禁止任何形式的转载。上一篇GPT-5.5 - OpenAI 推出的最新旗舰大模型下一篇StepAudio 2.5 ASR - 阶跃星辰推出的自动语音识别模型相关文章Animaker- 在线AI视频动画创作平台，提供一站式制作与编辑AI小集9One-Eval – 北大开源的自动化大模型评测框架AI小集3OneRec – 快手推出的端到端生成式推荐系统AI小集2clikka.ai – AI产品摄影工具，一张照片生成4个角度视图AI小集2AgentCPM-Explore – 清华联合面壁智能开源的智能体模型AI小集2EF Hello – AI英语学习App，以聊天的方式学习英语AI小集2暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具Loomy即梦AISekoAiPPT秘塔AI搜索妙呀堆友Agent美图设计室绘蛙AIupdream办公小浣熊秒哒最新收录Epixa知漫剧QwenPawRenoiseLawbot脱敏猫Cline最新文章秒悟Meoo – 1分钟生成前后端完整的网站，真0门槛开发！21分钟前Happy Shrimp – 阿里 ATH 事业群推出的 AI 音乐平台24分钟前Copula Lab – AI 数据基础设施平台，提供专家级训练数据57分钟前Qwen3.8-27B – 阿里千问团队开源的新一代 AI 大模型20小时前OnSolo – 腾讯推出的 AI 原生创作平台23小时前MiniMax Music 3.0 – MiniMax 开源的音乐生成模型2天前dots3-note preview – 小红书开源的多模态 MoE 模型2天前GLM-5.3 – 智谱最新开源的基座大模型，编程能力提升50%2天前Gemini 3.7 Flash – Google DeepMind 推出最新的主力模型2天前wigolo – 开源的本地搜索工具，支持接入多种编程 Agent2天前Sonilo – AI 视频配乐与音效生成平台，自动分析画面节奏2天前笔记同步助手 – 基于微信生态的 AI 笔记内容剪藏工具3天前Grok 4.6 – SpaceXAI 推出的最新一代旗舰大模型3天前dots.tts – 小红书联合上海交大开源的语音合成基座模型3天前Grok Bot – SpaceXAI 推出的 AI Agent 系统，多 Bot 并行协作3天前