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开源模型

整理开源模型相关的技术判断、实施方法与企业级实践,重点关注可部署性、安全性和业务价值。

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DeepSeek Harness 保姆级使用教程

DeepSeek Harness保姆级教程,照做即通「装→配→跑→写插件」全流程,0.1.2-alpha.1版本官方源码实操指南。 核心内容: 1. DeepSeek Harness的定义与架构(Agent=Model+Harness,插件化设计) 2. 环境准备要求(Node.js/pnpm版本、API key、DSH_HOME配置) 3. 安装启动双路径(npm快速入门与源码运行)

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Google重磅发布Teamwork,最新的多智能体研究!

Google开源Teamwork多智能体框架,突破协作难题,实测成果与设计原理启发Agent协作设计。核心内容:1. 多智能体协作的核心矛盾(分工vs组织)2. Teamwork关键设计(循环迭代、协作模式与Agent分离、动态团队规模)3. 不同问题的协作方式差异

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在 Codex 中原生集成其他厂家的 Harness

CodexHost让你在Codex中无缝集成Claude、DeepSeek等多Harness,解决工具切换痛点,安装使用超简单!核心内容: 1. CodexHost项目功能:在Codex中集成多厂商Harness 2. 解决的用户痛点:需同时使用Codex及其他Harness的需求 3. 安装使用方式:通过启动器提前退出原Codex,注入额外Harness能力

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我为什么愿意在 Pi 上折腾:一个极简 Agent Harness 的真实价值

Pi是开源Agent Harness,以极简内核支持自由组装,低固定成本让个性化开发更轻松,是个人Agent构建的理想起点。核心内容: 1. Pi的定位:开源Agent Harness,连接大模型与工具调用 2. Pi的轻量设计:低固定上下文成本,默认工具少且按需加载Skill 3. Pi的核心价值:支持理解、修改及迁移个人Agent的积累内容

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吐槽一下Codex harness的假开源

OpenAI Codex Harness开源却拒外部贡献,对比DeepSeek Harness开放态度,揭露“假开源”本质。 核心内容: 1. 开源三台阶:看、改、扩,两家Harness表现差异 2. Codex Harness“假开源”:不接受外部PR,核心接口封闭 3. DeepSeek Harness开放设计:鼓励插件、支持多模型,入口开放

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开源版Claude Science来了!零依赖、MIT协议,内置30+项科研Skills

开源复刻Claude Science,MIT协议零依赖,30+科研Skills让科研流程全自动化!北大&元空AI联合实验室出品。 核心内容: 1. 项目基本信息:开源科研智能体OpenAI4S,MIT协议零依赖 2. 技术实现思路:采用Code-as-Action,独立复现核心引擎等关键模块 3. 功能与特点:内置30+科研Skills,支持从数据检索到结论输出的全流程科研管理

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腾讯混元Hy4 preview开源,WorkBuddy实测:有了小型团队交付实力,但还得有人盯

腾讯混元Hy4 preview开源,770B参数+1M上下文,强化Agent、Coding等场景能力,小型团队交付实力初显但需人工协作。 核心内容: 1. 模型核心参数与优化方向(770B总参数、1M上下文,重点面向Agent、Coding等场景) 2. 多场景能力提升细节(代码开发、文档处理、游戏原型生成等具体优化) 3. 开源发布与使用策略(多平台开源链接、产品首发及限时免费活动)

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腾讯混元 Hy4 preview 发布,稳居开源模型第一梯队

腾讯混元Hy4 preview发布,770B参数+1M上下文,生产力任务卓越,开源稳居第一梯队。 核心内容: 1. 模型参数与上下文长度显著扩展 2. 真实生产力场景能力及内部盲测优势 3. 开源发布与产品协同及应用策略

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DeepSeek Harness 更新-v0.1.2-alpha.1:体验全面打磨,子代理也能"点菜"选模型

DeepSeek Harness v0.1.2-alpha.1 子代理支持任务选模型,体验全面打磨,系统级优化解决加载、交互等问题。 核心内容: 1. 子代理支持按需指定模型配置,解决继承主模型的局限 2. 系统级体验优化:页面加载、会话交互等体验全面升级 3. 多模态能力提升:图片回显、Token计算等优化,透明化图像处理

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DeepSeek Harness 与 Codex Harness:同名 Harness,根本不是一路人

DeepSeek与OpenAI同名Harness实为两种物种!源码级拆解平台生态与控制引擎,助你看清AI未来生态链选择。 核心内容: 1. 两家Harness的代码级本质差异 2. 平台生态(框架+插件)vs控制引擎(核心逻辑)的架构对比 3. 顶级团队设计抉择背后的工程哲学与适配方向

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Qwen3.8-Flash 来了,100万上下文、Agent、Coding 都加强了

Qwen3.8-Flash来了!100万上下文+强化Coding/Agent,IT从业者看大模型完成工作新趋势。 核心内容: 1. 模型参数与上下文能力升级(125B参数,扩展至100万Token,生产版默认支持) 2. Coding、Agent等核心能力增强 3. 大模型转向“完成工作”,聚焦软件研发场景应用价值

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Hy4 preview 发布

Hy4 preview发布:770B总参+1M上下文,开源第一梯队,生产力任务能力卓越,覆盖多场景。 核心内容: 1. 模型参数与定位:总参770B、激活49B、上下文1M,稳居开源第一梯队 2. 生产力任务表现:覆盖软件工程、办公分析、游戏开发、科学研究等场景,盲测优于竞品 3. 多场景应用案例:射击游戏/冒险游戏制作、古建筑数字孪生、财务稽核等真实场景落地

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我把企业内部「造技能」的方法论,开源成了一个技能:enterprise-skills-studio

开源企业技能全生命周期管理工具enterprise-skills-studio,解决重复造轮子、安全风险等四大痛点,24个能力模式+5大类别+16类安全审计,企业技能体系规划的开源底座。 核心内容: 1. 企业技能管理四大典型痛点(重复造轮子、安全风险等) 2. ESS功能模块:24个能力模式、5大类别、16类安全审计 3. 企业技能全生命周期管理方案(规划、构建、安全发布、复用)

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DeepSeek Harness 很强,但我想给它一个真正的项目工作台

DeepSeek Harness强在插件化架构,却困于项目会话管理混乱?作者打造的Harness Workbench,以项目工作台整合知识与待办,解决长期组织难题。 核心内容: 1. DeepSeek Harness的插件化设计与价值(模型、工具等运行机制) 2. 项目实践中会话管理的痛点(多会话、历史追踪混乱) 3. Harness Workbench的功能(项目/知识/待办整合,长期组织)

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NVIDIA开源会"插嘴"语音AI:随时打断,448ms 延时,实时工具调用

英伟达开源全双工语音AI,448ms延时支持实时打断,对话更自然,还能边聊边调用工具! 核心内容: 1. 全双工语音对话突破:解决传统语音助手“对讲机模式”,支持实时打断 2. 技术架构革新:合并ASR/LLM/TTS模型,消除串行延迟,响应仅448ms 3. 实时工具调用:对话中可无缝查询信息,交互效率与实用性大幅提升

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开完一小时会还要重听录音补纪要:这个本地工具帮你

会议收尾耗时半小时?Meetily本地工具实时转写、整理待办,本地处理更安全高效。 核心内容: 1. 实时转写与时间戳:会议中生成带时间戳文字,支持录音导入重转 2. 会后智能整理:生成摘要、关键决定与待办,支持编辑导出 3. 本地部署优势:本地处理数据安全,支持多模型加速,可选离线/云端接口

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GLM-5.3-Flash开源:人人都可低成本获得前沿智能

GLM-5.3-Flash开源多模态模型,320B参数性能达前沿水平,价格仅为同类1/40,前沿智能不再昂贵。 核心内容: 1. 模型性能:320B参数、57分AA指数,编程能力与Claude Opus相当 2. 价格优势:定价为同类1/10,限时折扣更低至1/20、1/40 3. 技术架构:混合注意力与mHC架构,降低长上下文成本

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speech-to-speech:用开源模型搭建低延迟实时语音智能体,读懂安装部署、架构原理、插话打断与性能调优

Hugging Face开源speech-to-speech框架,低延迟级联架构支持插话打断,详解安装部署、架构与性能调优。 核心内容: 1. 四级级联处理链架构:VAD→STT→LLM→TTS六线程处理链,模型槽位可替换 2. 核心模块功能与参数:VAD、STT、LLM、TTS的具体模型及配置参数(如Silero VAD v5等) 3. 多模式部署与性能调优:支持realtime等四种模式,含插话打断实现与安装调优方案

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DeepSeek Harness 开源后,Graph Engineering 该换个讲法了

DeepSeek Harness开源后,AI Agent架构有了新公式:Agent=Model+Harness。Harness外显模型运行环境,终结Loop/Graph旧争论。 核心内容: 1. Harness的定义:模型外的运行环境核心(工具、权限、日志等) 2. DeepSeek Harness公式:Agent=Model+Harness,明确架构关键层 3. Loop/Graph与Harness的关系:Loop局部迭代、Graph节点关系,Harness统一运行约定

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这个 2 万 Star 的 Mac 大模型服务器,把 Codex 的模型塞回本机了。

2万 Star 的 oMLX 让 Mac 秒变本地大模型服务器,三步启动服务,告别云端依赖! 核心内容: 1. 2万 Star 开源项目 oMLX 介绍:Mac 本地运行大模型的解决方案 2. 本地服务启动:三步快速操作,菜单栏实时监控状态与硬件信息 3. 模型管理功能:Hugging Face 下载器+多类型模型支持+智能内存管理