5月20日消息,DeepSeek 高级研究员陈小礼公开发布招聘帖,宣布在北京招两人——一名产品、一名研发,目标是"从零开始构建你自己的代码框架"。帖文未做任何包装,直接写明项目定位:"简而言之,这是模仿 Claude Code 的举措,创建 DeepSeek 代码框架"。这条招聘把 DeepSeek 此前两个月密集的 Agent 招聘脉络收尾——V4 模型完成、Agent 算法 / 评测 / 基础设施岗位铺满之后,产品形态层补上的最后一环。 招聘帖的关键信号:不绕弯,不发明新词
陈小礼帖文的措辞值得读两遍。在国内大模型厂商动辄给自家 agent 工具起华丽中文名(豆包、CodeBuddy、Kimi Code、Qwen Code)的语境下,直接用"模仿 Claude Code"作为对外口径,是少见的工程师本位表达。这种坦诚背后有一个隐藏判断:Claude Code 已经是终端 coding agent 形态上的事实标准,与其再发明一套范式,不如直接对齐,在模型层拉开差距。 岗位结构也透露策略——产品 + 研发各一,北京,招聘只挂在工程师个人帖文上而非官方渠道。这种规模意味着早期 0 到 1 阶段,核心团队大概率小于 5 人。结合此前 V2EX 用户 5月16日截图 DeepSeek 招聘后台已新增 Harness 相关岗位,以及量子位 3 月披露的 17 个 Agent 方向岗位、4 月连续 24 条新岗(其中 4月24日单日 11 条),DeepSeek 的 Agent 团队明显走的是"模型 + agent 同步起量"的并行策略,而不是先把模型做好再考虑产品形态。
V4 才是这次行动的真正底牌
DeepSeek 现在敢正面对标 Claude Code,模型层是给了底气的。
V4 Preview 4月24日发布,两个变体——V4-Pro(1.6T MoE,49B 活跃)和 V4-Flash(284B,13B 活跃),双双 1M 上下文,MIT license 开源,权重已上 Hugging Face。编码 benchmark 上,V4-Pro-Max:
- SWE-bench Verified 80.6%——与 Claude Opus 4.6 (80.8%) 差距 0.2 分,与 Gemini 3.1 Pro (80.6%) 持平
- LiveCodeBench 93.5%——在公开对比组中最高
- Codeforces 3,206——超过 GPT-5.4 (3,168) 和 Gemini 3.1 Pro (3,052),在所有发布过 Codeforces 分数的前沿模型里居首
- Terminal-Bench 2.0 67.9%——高于 Claude Opus 4.6 的 65.4%,低于 Gemini 3.1 Pro 68.5%、GPT-5.4 75.1%
- MCPAtlas 73.6%——接近 Opus 4.6 的 73.8%,意味着 MCP 工具生态原生兼容性可观
价格层 V4-Pro 是 $1.74 / $3.48 per 1M(input/output),V4-Flash 更激进,$0.14 / $0.28。Morph 的对比测算给出过一个标志性数据:V4-Pro-Max 在 SWE-bench 上比 Claude Opus 4.6 低 0.2 分,价格便宜 21 倍。
模型这条 baseline 摆在这里,DeepSeek 自家 coding agent 一旦做出来,即便初版功能上只有 Claude Code 60% 的完成度,模型层 21 倍的成本差就足以撬动一批价格敏感的开发者切换。这是 R1 路线的延续逻辑——不在性能曲线最高点比拼,在性价比曲线上做 SOTA。
V4 仍有短板需要被坦率承认。SWE-Bench Pro(更接近真实工程的难度)55.4%,落后 Opus 4.6 的 57.3、GPT-5.4 的 57.7、Kimi K2.6 的 58.6;Terminal-Bench 与 GPT-5.5 的 82.7 差距 15 分。V4-Flash 在 agentic coding 上比 V4-Pro 还要落后 7-10 分,这意味着 DeepSeek 自家 agent 如果默认走 Flash(经济档),实际工程体感会和 Claude Code 跑 Sonnet 有明显落差。
国内同行已先行,DeepSeek 是补课不是开荒
把视线拉开,DeepSeek 入局 coding agent 在国内大模型阵营里已经算晚的。
阿里 Qwen Code:CLI + IDE 插件双形态,2 月起绑定阿里云百炼 Coding Plan,深度整合 Qwen3.5-Plus / Qwen3.6-Plus / Qwen3-Coder-Plus / Qwen3-Coder-Next 四档模型。Qwen3.6-Plus 已是 Code Arena 全球第二(国产第一);今天(5月20日)阿里云峰会还发了 Qwen3.7-Max,Terminal-Bench 2.0-Terminus 69.7 分,Agent 能力被定为旗舰主打。
月之暗面 Kimi K2.6 + Kimi Code:4月20日开源,主打"13 小时不间断编码"和"300 子 Agent 并行 4000 步",Kimi Code 编程助手同步上线,SWE-Bench Pro 58.6 是开源阵营最高。
字节火山方舟:Coding Plan 聚合豆包、GLM、DeepSeek、Kimi 多模型自由切换,通过火山自家入口承接需求。
智谱 GLM:AutoGLM-OpenClaw、glm5-coder 专精版,绑定 GLM-5 / GLM-5.1。
腾讯 CodeBuddy:依托腾讯云 IDE 集成,以 Hunyuan 系列为核心聚合第三方模型。
这个名单里 DeepSeek 此前是显眼缺位——只有模型 API,没有自家 agent 工具,也没有自家 Coding Plan。第三方 harness 在国内大量长出来填补这个空白:从 CC Switch 到 Langcli,从"Claude Code + DeepSeek V4 接入教程"到"DeepSeek V4 + Claude Code 实战",几乎每周都有新教程。换句话说,DeepSeek 的模型在 coding agent 场景里跑得火热,但分发入口长期不在自己手里,而是依附在 Anthropic、Cursor、OpenCode 等他方产品上。 陈小礼这则招聘的潜台词正是"分发入口要拿回来"。沙利文 2 月的报告显示,2025 下半年中国企业级大模型日均调用 37T tokens,Qwen 占 32.1%(从上半年 17.7% 翻倍),DeepSeek 调用份额具体未披露但跌出第一梯队是行业共识——一个重要变量就是 Qwen 有 Qwen Code 把 token 锁在自家生态里,DeepSeek 没有。
海外的护城河比想象中更深
把对标对象拉回 Anthropic 自己,Claude Code 已经远远不是一个"终端聊天 CLI"那么简单。
Skills 系统(用 SKILL.md 让模型自动调用领域知识)、subagents(并行任务编排)、Hooks(代码动作前后注入逻辑)、Plugin Marketplace、Claude Hub(VS Code / JetBrains 插件)、ChatGPT-style 订阅 + API 双计价,这套堆栈是过去 9 个月持续迭代的产物,Anthropic 在每月 release notes 里都在加。OpenAI Codex 紧追,把 ChatGPT Plus / Pro 订阅 OAuth 设为默认,$200 跑 12 个并发 agent 的工程经济学已经成立。Google 5月19日刚发的 Gemini 3.5 Flash + Antigravity + Spark 三件套,直接把 IDE-style coding agent 升级成 24/7 个人 agent。
DeepSeek 从零起跑要追上这些,2 人初创团队短期内不现实。更可能的路径是:第一版聚焦"Claude Code 等价物"的核心能力(file edits、bash execution、code search、basic agent loop),把 V4 的模型优势暴露给开发者,Skills / Hooks / Marketplace 等生态层放到第二、第三版。这种"先 MVP 后生态"的节奏与 Qwen Code 早期路径基本一致——Qwen Code 第一版功能远弱于 Claude Code,靠 Coding Plan 价格和 Qwen 模型迭代速度赢得喘息时间。
对开发者意味着什么
对 ChooseAI 的核心读者(独立开发者、内容创作工具人、小团队)来说,DeepSeek 的这步动作短期内不会立即改变什么——产品都还没影,招聘才刚发出。但这件事的中期信号值得提前部署。
一是模型 backend 切换成本将进一步降低。如果 DeepSeek 自家 coding agent 跑通,V4 的 21 倍价差会传导成订阅价格——参考国内现有 Coding Plan ¥7.9-¥200/月 的价位带,DeepSeek 自家 agent 的入门价大概率在 ¥30-¥50/月,远低于 Claude Pro $20。
二是 1M 上下文 + MIT 开源的组合在国产 agent 中是稀缺的。Qwen3-Coder-Plus、Kimi K2.6 都没有完整开源全部权重,DeepSeek V4 是少数可以完全离线部署的强 coding 模型。如果配套 agent 框架也走开源路线(参考 DeepSeek 历史风格,可能性较高),自托管场景会显著受益。
三是中国 coding agent 阵营正式补齐"五巨头":阿里 / 月之暗面 / 字节 / 智谱 / DeepSeek。下一阶段竞争的关键变量不再是模型 benchmark,而是 agent loop 在真实工程任务上的工程体感——错误恢复、长任务上下文管理、工具调用稳定性,这些都不是 SWE-bench 数字能反映的。
几个仍未明朗的变量
第一,时间表。陈小礼帖文没有给出任何发布预期。从招聘到 MVP 一般需要 3-6 个月,意味着 DeepSeek Code(暂用此名)实际见到产品最早也要 Q3。
第二,产品形态。是纯 CLI(对标 Claude Code 1.0 阶段)、还是 CLI + IDE 插件双轨(对标 Qwen Code / Codex 当前形态)、还是直接做 IDE 化(对标 Cursor / Antigravity)。从"模仿 Claude Code"的措辞和招聘只招两人的规模看,首版大概率是 CLI 优先。
第三,订阅模式。是否会做类似 Anthropic / OpenAI / xAI 的订阅 OAuth 模式,允许第三方 harness(OpenClaw / Hermes / OpenCode)登录?如果做,DeepSeek 自家 agent 与第三方生态的关系会从"竞争"变"互补";如果不做,DeepSeek 在 harness 生态的存在感会被 xAI 5月19日开放的 $8 X Premium OAuth 进一步挤压。
第四,Agent SDK 与 MCP 生态。MCPAtlas 73.6% 的分数说明 V4 在 MCP 协议下表现不错,但 DeepSeek 此前没有发布自家 Agent SDK,也没有标准化 Skills 系统。如果新框架不向 MCP / Anthropic Skills 等开放标准看齐,工程师社区接受度会受影响。
这则招聘本身体量不大,信号却清晰:DeepSeek 不愿再做"被别人 agent 调用的好模型",而要把模型 + 产品 + 分发拼成自己的闭环。在这之前已经赌赢过一次的低成本路线,现在押在 coding agent 上能不能再赢一次,V4 已经把模型这张底牌摊开了,产品这张牌才刚开始发。
