DeepSeek Harness टीम ने त्रुटियों को स्वयं ढूंढने और ठीक करने में सक्षम सुपर-एजेंट का प्रोटोटाइप जारी किया

DeepSeek ने अपने ओपन-सोर्स एजेंट सॉफ्टवेयर, DeepSeek Harness का एक प्रीव्यू संस्करण, संस्करण v0.2.2-alpha.2 जारी किया है, जिसे 28 अक्टूबर को GitHub पर पोस्ट किया गया था। मुख्य नवाचार 'subagent_oar' नामक एक प्रायोगिक प्लगइन है, जो मुख्य एजेंट को उसी मशीन पर Codex CLI या Claude Code स्थापित करने का स्वायत्त कार्य सौंपने की क्षमता देता है।

पहले Harness Claude Code और Codex का समर्थन करता था; अगस्त में v0.1.0-rc.8 अपडेट उपयोगकर्ताओं को अपनी सबएजेंट प्रणाली के भीतर प्रोफाइल पैकेज के रूप में उन्हें स्थापित करने की अनुमति देता था। हालांकि, नया टूल अलग तरह से काम करता है। यह मुख्य एजेंट को कार्य वितरण के लिए एक एकल प्रवेश बिंदु प्रदान करता है: जब subagent_oar को कॉल किया जाता है, तो एजेंट codex या claude में से किसी एक का चयन करता है, जिसके बाद वह कार्य विवरण, पूर्ण अनुरोध और वैकल्पिक कार्यशील निर्देशिका भेजता है। टूल तुरंत कार्य आईडी लौटाता है, और कार्य पूरा होने पर, समापन अधिसूचना अंतिम उत्तर या त्रुटि संदेश को मुख्य सत्र में वापस लाती है।

बाहरी उपकरण स्वतंत्र रूप से काम करते हैं। Codex CLI और Claude Code अपनी सेटिंग्स, मॉडल, टूल और लॉगिन प्रक्रिया को स्वयं सहेजते हैं, इसलिए उपयोगकर्ताओं को उनमें से प्रत्येक को स्थापित और अधिकृत करना होगा, और यह सुनिश्चित करना होगा कि Harness होस्ट उन्हें ढूंढ सकता है। प्रदाता पैरामीटर मॉडल, तर्क स्तर, लॉन्च तर्क, पर्यावरण चर और टाइमआउट को पास कर सकते हैं, जो प्रत्येक रनटाइम के समर्थन पर निर्भर करता है।

दस्तावेज़ीकरण स्पष्ट सीमाएँ निर्धारित करता है: मुख्य बातचीत को पुनर्निर्देशित नहीं किया जाता है, इसलिए अनुरोध में स्पष्ट रूप से उल्लेख करना आवश्यक है कि कौन सी फ़ाइलें महत्वपूर्ण हैं और क्या वापस किया जाना चाहिए। कार्य एक बार के होते हैं, जिनमें बाद के प्रश्नों, सत्र पुनरारंभ या वास्तविक समय में प्रगति स्ट्रीमिंग की कोई संभावना नहीं होती है। केवल अंतिम उत्तर या विफलता लौटाई जाती है, न कि बाहरी एजेंट के आंतरिक तर्क या उसके उपकरणों का इतिहास। आधिकारिक उदाहरण रिकॉर्ड किए गए कार्यक्षेत्र का उपयोग करने और अनुमतियों के अनुरोधों को अक्षम करने की अनुमति देते हैं, और कार्य रद्द करने से उन फ़ाइलों में किए गए परिवर्तनों को रद्द नहीं किया जाता है जिन्हें बाहरी एजेंट पहले ही संशोधित कर चुका है।

अन्य ऐड-ऑन उपयोगकर्ताओं को सौंपे गए कार्य को ट्रैक करने में मदद करते हैं। परिवर्तन अनुरोध की प्रायोगिक सुविधा Git वर्कडायरेक्टरी में चलने वाले सत्र के लिए स्थिति और संबंधित मर्ज अनुरोध के अंतर प्रदर्शित कर सकती है। डेवलपर सांख्यिकी प्लगइन प्रत्येक चरण और चाल के लिए संदर्भ, कैश के उपयोग, साथ ही मॉडल और उपकरणों पर खर्च किए गए समय का विवरण देता है। छोटे पृष्ठभूमि कार्यों का आउटपुट अब समाप्ति अधिसूचना में आता है, और subagent प्रतीक्षा गाइड बार-बार पूछताछ की आवश्यकता को कम करता है।

रिलीज़ उपयोगकर्ताओं को तृतीय-पक्ष प्लगइन्स के पैकेजों को अपडेट करने की भी अनुमति देती है, जिसमें हॉट अपडेट विफल होने पर रोलबैक की क्षमता शामिल है, और जापानी, स्पेनिश, फ्रेंच, जर्मन, रूसी और ब्राजीलियाई पुर्तगाली भाषाओं में इंटरफ़ेस टेक्स्ट जोड़ती है। समुदाय की पिछली सामग्री, जिसमें Bilibili डेवलपर्स द्वारा मल्टी-एजेंट सेटअप परीक्षण शामिल हैं, उपयोगकर्ताओं द्वारा बनाई गई थी और DeepSeek के उत्पाद नहीं हैं।

DeepSeek कंपनी, जिसने 2025 में अपने सुलभ और अत्यधिक सक्षम एआई मॉडल के कारण वॉल स्ट्रीट का ध्यान आकर्षित किया, ने OpenAI और Anthropic के बढ़ते प्रभुत्व को चुनौती देने के लिए एक बड़े फंडिंग राउंड को पूरा किया है।

इस नवीनतम दौर में, DeepSeek ने $15 बिलियन जुटाए, जो लगभग 100 बिलियन युआन के बराबर है। यह फंडिंग बैटरी उद्योग के दिग्गज CATL, वीचैट के पीछे की कंपनी Tencent, और कई अन्य प्रमुख प्रौद्योगिकी फर्मों से आई है।

शुरुआत में, हांगझोऊ स्थित कंपनी ने 50 बिलियन युआन जुटाने की योजना बनाई थी। हालांकि, मांग बढ़ने पर इस लक्ष्य को पहले 80 बिलियन और फिर लगभग 100 बिलियन तक बढ़ा दिया गया।

नए प्रतिभागियों में कार निर्माता Geely, Legend Capital, Stony Creek Capital, China Fortune-Tech Capital और CPE Asset Management शामिल हैं। पुराने निवेशकों में IDG Capital, Lux Capital और Silicon 100 भी शामिल हो गए, जो CATL और Tencent के साथ जुड़ गए। यह बताया गया है कि केवल CATL लगभग $1.38 बिलियन जोड़ रहा है, जो उनके पहले दौर के चेक से लगभग दोगुना है।

Dealroom DeepSeek का प्रारंभिक मूल्यांकन लगभग $68.8 बिलियन आंकता है। यह बताया गया है कि धन नए और मौजूदा शेयरधारकों के बीच लगभग समान रूप से वितरित किया गया है, जो काफी अधिक कीमत पर भी शुरुआती निवेशकों के विश्वास को दर्शाता है।

इससे पहले, DeepSeek ने जून में $6.88 बिलियन से अधिक का पहला दौर बंद किया था, और जुलाई में दूसरा दौर खोला था। छह महीनों में कुल मिलाकर यह लगभग $20.6 बिलियन है, जिसे Dealroom इस वर्ष चीन में सबसे बड़ा प्राथमिक बाजार वित्तपोषण कहता है।

प्राप्त धन का अधिकांश हिस्सा मॉडल अनुसंधान और कंप्यूटिंग शक्ति पर खर्च किया जाएगा। डेटा केंद्रों और ओपन-सोर्स मॉडल पर खर्च में वृद्धि के बारे में भी खबरें हैं। कॉर्पोरेट पुनर्गठन की योजना बनाई जा रही है, और रिपोर्टों के अनुसार, शंघाई स्टार मार्केट में आरंभिक सार्वजनिक पेशकश (IPO) की तैयारी चल रही है।

हालांकि पंद्रह बिलियन डॉलर एक बड़ी राशि है, यह बराबरी नहीं लाती है। OpenAI और Anthropic दोनों ने $100 बिलियन से अधिक जुटाए हैं, और DeepSeek के पास अभी भी काफी कम संसाधन हैं। फिर भी, उसे अमेरिकी प्रयोगशालाओं के बराबर डॉलर मूल्य पर कभी प्रतिस्पर्धा नहीं करनी पड़ी है, क्योंकि उसकी प्रतिष्ठा दक्षता पर आधारित है, यह साबित करते हुए कि मजबूत मॉडल के लिए अनंत बजट की आवश्यकता नहीं होती है।

इस अनुशासन के संयोजन के साथ बहुत बड़ी वित्तीय क्षमताएं प्रतिस्पर्धियों को चिंतित कर सकती हैं। इसके अलावा, DeepSeek अकेली नहीं है; यह बताया गया है कि Moonshot AI $50 बिलियन के मूल्यांकन के करीब पहुंच रहा है और हांगकांग में अपना आईपीओ की योजना बना रहा है। चीनी एआई अभूतपूर्व गति से धन आकर्षित कर रहा है।

संभवतः, अधिक महत्वपूर्ण वित्तपोषण से उत्पादों का तेजी से रिलीज होना होगा, और DeepSeek के खुले मॉडल मजबूत और सस्ते हो सकते हैं, जिससे अमेरिकी आपूर्तिकर्ताओं सहित सभी पर मूल्य दबाव पड़ सकता है। निवेश संरचना भी महत्वपूर्ण है: चूंकि CATL बैटरी में और Geely ऑटोमोबाइल में लगी हुई है, इसलिए उनके निवेश चैटबॉट में ही नहीं बल्कि हार्डवेयर और उद्योग में एआई के गहरे एकीकरण का संकेत देते हैं। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि इस रिपोर्ट की DeepSeek द्वारा आधिकारिक तौर पर पुष्टि नहीं की गई है।

किसी भी मामले में, संदेश स्पष्ट है: DeepSeek एक विनम्र बाहरी व्यक्ति होने से हटकर एक अच्छी तरह से वित्त पोषित दावेदार बन गया है, जो एआई क्षेत्र की दौड़ को कहीं अधिक गहन बनाता है।

पिछले मंगलवार (20) को, DeepSeek ने DeepInfer का कोड सार्वजनिक किया, जो उसके आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) मॉडल चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया एक सॉफ्टवेयर है। इस टूल को प्रोसेसिंग की दक्षता में सुधार करने और प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने के लिए आवश्यक समय को कम करने के उद्देश्य से बनाया गया था।

कोड जारी होने के साथ, डेवलपर्स और निगमों को कार्यक्रम के कामकाज का विश्लेषण करने और इसे विभिन्न परियोजनाओं में अनुकूलित करने की संभावना है, बशर्ते वे तकनीकी आवश्यकताओं और स्थापित उपयोग की शर्तों का पालन करें। DeepSeek के अनुसार, यह कदम ऊर्जा और कम्प्यूटेशनल संसाधनों की खपत को कम करने और AI मॉडल के संचालन को अधिक कुशल बनाने पर केंद्रित है। हालांकि, व्यावहारिक परिणाम उपयोग की स्थितियों और उपलब्ध बुनियादी ढांचे पर निर्भर करेंगे।

वर्तमान में, DeepInfer विशेष रूप से DeepSeek-V4.1-Flash मॉडल के साथ संगत है। हालांकि कोड खोलने से अन्य डेवलपर्स को तकनीक की जांच करने और उसका उपयोग करने की अनुमति मिलती है, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि कंपनी की निष्पादन प्रणाली का पूरा हिस्सा सार्वजनिक नहीं किया गया है, क्योंकि बुनियादी ढांचे के कुछ घटक बंद बने हुए हैं।

ओलहार डिजिटल न्यूज़ कार्यक्रम में भाग लेते हुए, मशीन लर्निंग विशेषज्ञ रॉबर्ट 'पेना' स्पिनेली ने इस नई बात पर टिप्पणी की। शोधकर्ता ने AI मॉडल उपलब्ध कराने और उसे चलाने के लिए जिम्मेदार सॉफ्टवेयर जारी करने के बीच अंतर स्पष्ट किया। इस अंतर को समझाने के लिए, उन्होंने एक कार के उदाहरण का उपयोग किया।

पेना ने विस्तार से बताया कि केवल मॉडल साझा करना उसे प्रभावी ढंग से संचालित करने के लिए आवश्यक सभी उपकरण प्रदान करने के बराबर नहीं है। जबकि मॉडल प्रतिक्रियाओं के निर्माण का मार्गदर्शन करने वाले मापदंडों को वहन करता है, इन्फेरेंस सॉफ्टवेयर उन तंत्रों को समूहित करता है जो इसके कार्य करने में सक्षम बनाते हैं। इस कोड को खोलने से उन डेवलपर्स की मदद मिल सकती है जो अपने स्वयं के समाधान लागू करने की योजना बना रहे हैं।

विशेषज्ञ ने स्थिति की तुलना करते हुए कहा: 'पहले, वे केवल इंजन का ब्लूप्रिंट साझा करते थे, जो वास्तव में कृत्रिम बुद्धिमत्ता है। अब वे पूरी कार के संचालन को दे रहे हैं। सारा सॉफ्टवेयर और वह तंत्र जिससे वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता चलाते हैं, जनता के लिए जारी किया गया है।'

यह तुलना दोनों तत्वों के बीच के अंतर को समझने में मदद करती है, लेकिन एक चेतावनी है: DeepInfer की उपलब्धता का मतलब यह नहीं है कि DeepSeek के बुनियादी ढांचे के सभी तत्व सुलभ हैं। फिर भी, कोड तक पहुंच प्रोग्रामर और शोधकर्ताओं को कंपनी द्वारा अपनाई गई निष्पादन पद्धतियों का अध्ययन करने और यह मूल्यांकन करने की अनुमति देती है कि उन्हें अन्य कार्यों में कैसे लागू किया जाए।

यह पहल DeepSeek की व्यावसायिक रणनीति को भी लाभ पहुंचा सकती है। अपनी तकनीक के हिस्से को साझा करके, कंपनी अन्य डेवलपर्स के लिए रास्ते खोलती है ताकि वे इसका उपयोग कर सकें, सुधारों में योगदान दे सकें और संगत एप्लिकेशन बना सकें। यह अपनाना एक अत्यधिक प्रतिस्पर्धी बाजार में उसकी तकनीक की पहुंच का विस्तार कर सकता है, जहां कई कंपनियां अधिक सुलभ और कुशल मॉडल प्रदान करने के लिए प्रतिस्पर्धा करती हैं।

पेना ने जोड़ा: 'DeepSeek एक ऐसा पारिस्थितिकी तंत्र बनाना चाहती है ताकि अधिक लोग और कंपनियां उनके उत्पादों का उपयोग करें।' उन्होंने आगे कहा: 'पूरी संरचना को कैसे स्थापित किया जाए, यह दिखाकर, यह जनता को अधिक महंगे भुगतान किए गए प्लेटफार्मों को छोड़ने के लिए प्रोत्साहित करता है। यह एक अत्यंत प्रतिस्पर्धी क्षेत्र में खुद को स्थापित करने का एक सुसंगत तरीका है।'

DeepInfer का जारी होना इस बात पर जोर देता है कि AI के क्षेत्र में प्रतिस्पर्धा केवल प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने की क्षमता तक ही सीमित नहीं है, बल्कि उन्हें निष्पादित करने के लिए आवश्यक दक्षता तक भी सीमित है। अपनी तकनीक के हिस्से को साझा करके, DeepSeek सॉफ्टवेयर के उपयोग के विकल्पों को बढ़ाती है और क्षेत्र में अपनी स्थिति मजबूत करती है। इस उपाय का प्रभाव, अन्य कारकों के अलावा, विभिन्न वातावरणों में प्राप्त प्रदर्शन और डेवलपर्स और कंपनियों की भागीदारी पर निर्भर करेगा।