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DeepSeek ha aperto il developer preview di DeepSeek Harness (dsh): l'harness per agenti che DeepSeek usa nei suoi benchmark ufficiali, ora open source con licenza MIT. Non è un wrapper CLI intorno alla chat API: è un runtime agente completo in TypeScript, con decine di gruppi di pacchetti in un monorepo pnpm, web UI, SDK Python e quattro modalità operative.

Il principio architetturale è una frase sola: everything is a plugin. Il model adapter, il registry dei tool, il session log, l'agent loop, perfino la UI sono plugin montati su Cordis, il framework che gestisce mount/unmount e dipendenze. Non c'è un core privilegiato da patchare: estendi dsh montando un plugin accanto agli altri. DeepSeek ha vendored Cordis (fork 4.0.0-rc.7 con 18 modifiche locali documentate), facendone il consumatore di produzione più in vista di quel paradigma.

Come si avvia:

npx @deepseek-ai/dsh web

Web UI su http://127.0.0.1:3080. Poi Settings → Models, chiave API DeepSeek, workspace e via. Da sorgente: clone, pnpm install, pnpm run build, pnpm dsh web. Serve Node 22.19+ o 24+. Esiste anche un SDK Python (deepseek-harness-sdk) che pilota il runtime come subprocess via JSON-RPC su stdio, e dei bridge per gli hook di Claude Code e Codex.

Le quattro modalità:

• Standard — coding agent completo: file editing, shell, ricerca, skills, planning, subagenti, workflow
• Code — il modello orchestere i tool scrivendo un programma TypeScript che combina più operazioni in un solo passo
• Minimal — solo bash persistente e str_replace_editor. È la modalità usata per valutare i modelli: è lo stesso "minimal mode" citato nei benchmark ufficiali di V4 Flash 0731 come framework di test
• Creator — ispeziona il runtime corrente, prova plugin in memoria, combina preset

Il pezzo che differenzia dsh dagli altri harness: il session log append-only. Tutto quello che il modello vede (system prompt, reasoning, tool call e risultati, scheduling dei subagenti, iniezioni di contesto) finisce in un unico event stream. Puoi ispezionare la traiettoria per sorgente, riprendere, forkare, cercare e fare replay sullo stesso stream. Per chi fa debugging di agenti che si perdono, è la feature che conta.

Da tenere a mente prima di entusiasmarsi:

• È developer preview. Il README scrive in maiuscolo: "THERE WILL BE COMPATIBILITY-BREAKING CHANGES". Il repo stesso dice "no external consumers" e che schemi e formati cambieranno senza promesse di compatibilità
• Nel repo non c'è alcuna tabella benchmark: BENCHMARK.md è di tre righe. Nessuna claim di performance da ripetere
• Il sandbox è un POC basato su E2B, più un eseguibile landlock nativo. Roba seria ma giovane
• 125.7k stelle al momento del check, ma è aperto da un giorno: il numero conta poco, conta quanto la community di plugin decollerà. Esiste già il topic dsh-plugin su GitHub per la discoverability

Il quadro per chi segue la famiglia V4: prima i modelli, poi il tool con cui DeepSeek li valuta. Il changelog di Flash 0731 citava "DeepSeek Harness minimal mode (to be released soon)" come framework dei benchmark ufficiali. Ora quel pezzo è pubblico, MIT, e gira anche con provider non-DeepSeek via endpoint OpenAI-compatibili.

Fonti:

• deepseek-ai/deepseek-harness su GitHub - MIT, developer preview
• DeepSeek Harness developer preview - pagina ufficiale
• Documentazione sviluppatori
• Cordis paper

Buongiorno a tutti e buon ferragosto. Sono riuscito a creare la mia app di musica chiamata Nest Music. Potete trovare la release per ora solo per android ma presto anche per iOS su https://github.com/Davidix07TV/Nest-Music . Spero vi piaccia. (Se volete lasciate anche una stellina lì per supportarmi) E cercate di condividere il più possibile così mi date la spinta per aumentare sempre di più la qualità. Buon estate!

(Autorizzato da modmail di r/TeenagersITA)

Hi LocalLlama, we're super excited to release Unsloth Desktop today! 🦥
It's the first desktop app that enables you to run and train models locally.

Open-source. Available on Mac, Windows, and Linux

• Supports MLX, diffusion image/video models, audio models, and GGUF
• You can run MiniMax-H3, Muse Glimmer, soon Qwen 3.8 etc
• Connect Claude Code and Codex to local LLMs
• 50% more accurate with self-healing tool calls and sandboxed code execution
• Supports CPU and multi-GPU setups across NVIDIA, AMD, Intel, and Mac
• Train models 2× faster while using 70% less VRAM
• Includes private web search, deep research, RAG, MCP, and exports (NVFP4, GGUF)
• Use Unsloth’s OpenAI-compatible API with OpenAI and Anthropic cloud models
• Securely deploy LLMs remotely and access them anywhere via Cloudflare HTTPS

We do not collect any telemetry or data.

Unsloth Desktop is now available on unsloth.ai and GitHub.

• GitHub: https://github.com/unslothai/unsloth
• Blog & Guide: https://unsloth.ai/docs/desktop

Thanks for the support as always and we're here to answer any questions! 💗

Z.ai ha rilasciato GLM-5.3. Non è un modello nuovo da zero: è lo stesso base da 743B di GLM-5.2, con un mese di post-training in più su ambienti lunghi e task da produzione. I pesi non ci sono ancora. Oggi si usa via GLM Coding Plan e ZCode. API e open weights arriveranno a scaglioni, i pesi pubblici "tra due settimane" dopo la "safety evaluation".

Il posizionamento è stretto. A giugno Jie Tang aveva chiesto alla community cosa mettere nel prossimo GLM, e la risposta più rumorosa era la vision. GLM-5.3 non è quello. Il blog ufficiale parla di due cose: coding agentico e cybersecurity.

Cosa cambia in pratica per chi già usa 5.2:

• Model ID: glm-5.3
• Tre livelli di thinking: low, high, max. Default max, raccomandato per il coding
• thinking.type: disabled non è più accettato. Chi lo ha in config deve passare a enabled e reasoning_effort: low prima di cambiare modello, altrimenti la request fallisce
• Coding Plan: quota a punti (input, cache hit e output contati a parte). Fuori dalle ore di punta i punti costano la metà. Peak: 14:00–18:00 UTC+8, lunedì–venerdì
• ZCode dichiara cache hit sopra il 98% e un boost di quota 1.5x fino al 31 agosto

I numeri del blog (vendor-run, harness documentati, spesso Claude Code 2.1.207 a max effort):

• Terminal Bench 2.1: 88.2 (5.2 era 81.0). DeepSeek-V4-Pro-0813 è a 87.9, GPT-5.6 Sol a 88.8
• Terminal Bench 3.0: 28.3 da 4.6. Qui il salto è grosso, ma Fable 5 e Sol restano sopra (33.7 e 34.6)
• DeepSWE v1.1: 66.9 da 46.2. Kimi K3 67.5, Sol 72.7
• SWE-Marathon v1.1: 42.5 da 19.4
• Z.ai Code Bench (interno): +50% su 5.2. A High fa 31.4% con ~50K token di output, contro 29.5% di Opus 4.8 con 120K. A Max arriva a 34.5%. Fable 5 resta avanti a 39.5%
• CyberGym: 84.5, sopra 5.2 (77.2), DeepSeek 0813 (83.3) e Sol (83.6)
• ExploitBench: 54.4 da 24.4. Il closed frontier è ancora lontano (Fable 78.0)

Z.ai dice che la capability cyber è cresciuta più in fretta del previsto salendo la catena di exploitation, e pubblica un ledger di disclosure (cvd.z.ai): 2.436 finding su 269 progetti, 53 già pubblici, il resto sotto embargo. Sono numeri interni, da leggere come tale.

Cosa non è in questo lancio:

• Nessun peso su Hugging Face. Il bottone del blog dice "Coming Soon"
• Nessuna licenza dichiarata per 5.3. La famiglia 5.x finora era MIT, ma 5.3 non lo ripete
• Nessuna spec nuova di contesto. Le footnote delle eval usano 300K, 400K o 1M a seconda del bench; non è riaffermato come prodotto
• Nessuna vision
• Le release notes delle docs Z.ai, al momento della verifica, non elencano ancora 5.3. La fonte è il tech blog

Fonti:

• GLM-5.3: Frontier Coding with Emergent Cyber Capabilities - Z.ai, 2026-08-14
• Annuncio X @Zai_org - 2026-08-14
• GLM Coding Plan
• Z.ai Security Disclosure Ledger

DeepSeek ha rilasciato la versione ufficiale di V4 Pro. Niente post su X, niente blog post, nessuna voce nel changelog: l'unica traccia ufficiale è una riga nella pagina Models & Pricing della loro API, dove alla voce "MODEL VERSION" ora compare DeepSeek-V4-Pro-0813.

È il terzo rilascio consecutivo fatto così: la preview di V4 ad aprile, Flash 0731 il 31 luglio annunciato solo nel changelog, ora il GA di Pro senza nemmeno quello.

Cosa si può verificare oggi:

• La pagina prezzi ufficiale indica DeepSeek-V4-Pro-0813 come versione corrente del modello deepseek-v4-pro. Il model ID non cambia: chi già usa l'API si ritrova la nuova build senza toccare nulla
• OpenRouter ha listato deepseek/deepseek-v4-pro-0813 oggi alle 15:42 UTC, servito direttamente da DeepSeek, descritto come "the GA release of DeepSeek V4 Pro"
• La feature matrix ufficiale segna Responses API supportata anche per Pro. La pagina Codex di DeepSeek ha perso il vecchio caveat "solo Flash è supportato" e ora pubblica uno script di setup one-click: Pro è utilizzabile da Codex CLI, dall'app desktop di ChatGPT e dall'estensione VS Code
• Contesto 1M token, output massimo 384K, prezzi invariati: $0.435/M input, $0.87/M output, $0.003625/M cache hit

Cosa non si può dire, onestamente:

• Non c'è un changelog, quindi non sappiamo cosa sia cambiato rispetto alla preview di aprile. Nessun benchmark nuovo pubblicato, nessun confronto con Flash 0731, che il 31 luglio superava la preview di Pro su tutti i benchmark agent dichiarati da DeepSeek
• Non c'è un nuovo repo pesi su Hugging Face: l'ultimo aggiornamento del repo pubblico di V4 Pro è di giugno, e la versione scaricabile resta quella della preview. Per ora 0813 è solo API
• La sigla "0813" suggerirebbe il 13 agosto, ma il modello è listato già dal 12. DeepSeek non ha commentato

Per chi vuole provarlo subito:

V4 Pro è già nel listino di OpenCode Go: $5 il primo mese, poi $10/mese, con 3.450 richieste ogni 5 ore e dati di training dichiarati come non utilizzati. I dati pubblici di OpenCode lo mostrano già come secondo modello più usato sulla piattaforma, con il 14% del volume dietro solo a Flash. In alternativa la via diretta: API key DeepSeek e /connect su OpenCode, oppure lo script one-click pubblicato da DeepSeek per Codex (su Windows: irm https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup-en.ps1 | iex).

Un dettaglio da segnare: nella stessa pagina prezzi DeepSeek scrive che intende alzare i prezzi dell'API "in the near future, with a significant increase expected". Le tariffe attuali sono quelle promozionali rese permanenti a maggio, e potrebbero non durare.

Il rilascio di oggi porta Pro in pari con Flash sul piano delle integrazioni (Responses API, Codex) e chiude la fase preview della famiglia V4 lato API. Restano aperti due punti: i pesi della nuova build e l'Harness proprietario citato nei benchmark ufficiali, ancora non rilasciato.

Fonti:

• Models & Pricing - DeepSeek API Docs - DeepSeek, verificato 2026-08-12 (MODEL VERSION: DeepSeek-V4-Pro-0813)
• Integrate with Codex - DeepSeek API Docs - DeepSeek, verificato 2026-08-12
• DeepSeek V4 Pro 0813 - OpenRouter API - OpenRouter, listato 2026-08-12
• Change Log - DeepSeek API Docs - ultima voce 2026-07-31, nessuna voce per V4 Pro
• OpenCode Go - listino e limiti DeepSeek V4 Pro
• OpenCode Data: DeepSeek V4 Pro - dati utilizzo Go