Обзор DeepSeek Harness: возможности и производительность

Сегодня потестил DeepSeek Harness — оказалось интереснее, чем я ожидал. Ещё пару месяцев назад я пытался найти что-то готовое, похожее на агента Codex или Claude, но с удобным визуальным интерфейсом. Ничего полноценного тогда не нашлось: где-то не подключался поиск, где-то нормально не подключались другие функции, а где-то было неудобно переключаться между моделями. Здесь почти всё есть прямо из коробки. Настройка занимает пару минут, и в целом система работает. Чтобы настроить что-то сложное (роутинг задач по сложности между разными моделями - надо запариться). Конечно, если у вас есть нормальная подписка на Codex, использовать Harness, скорее всего, нет особого смысла. Для сравнения я дал системам простую задачу: реализовать быстрое преобразование Фурье и отладить код. ▪️Codex справился за 51 секунду, причём расход лимитов я даже не заметил. ▪️DeepSeek Hadness с подключённой Kimi K3 решил задачу примерно за пять минут — и всё работало. Цена была ~30 центов ▪️DeepSeek Hadness с локальной Qwen 3.8 выполнение заняло почти час. Но... Это уже работает! Есть встроенный поиск, можно независимо подключать разных поисковых провайдеров и модели. Возможно, выбранный мной провайдер поиска был не лучшим, поэтому здесь ещё есть что настраивать. Структура управления агентами/скорости и инструментариев пока слабее — примерно на уровне ChatGPT годичной давности. Я задал поисковый запрос достаточно сложный. Очевидно что надо было его в какой-то момент стопать, но он кажется нажёг на 3 USD Kimi K3 и ещё 20 поисковых центов. Хотя 99% этого времени не имели смысла. Тем не менее отставание уже не выглядит катастрофическим. Для разработки такую систему вполне можно использовать в отдельных сценариях — например, если модель хостится локально, или хватает простой модели с OpenRouter. В общем, проект интересный. Теперь хочется потестить Kimi Code, выход которого недавно анонсировали. А что вы из нестандартных агентов используете?