智通财经APP获悉，中信证券发布研报称，看好国产大模型持续崛起，以及DeepSeek借助Harness完善生态与商业化闭环的发展潜力。Harness有望成为DeepSeek从模型供给走向平台生态的关键一环，将开源与工程优势转化为用户基础、生态影响力和商业化能力。在官方模型调用基础上，公司还可探索平台服务与生态交易，将生态积累转化为更多元的收入来源，并支持产品与生态再投入。国产模型能力持续提升，叠加成本效率与开源生态优势，有望推动AI应用向更广泛的知识工作与企业场景渗透。
中信证券主要观点如下：
报告缘起：Harness正成为大模型厂商推动Agent落地的必选项，DeepSeek以开源与插件化入局，争取从模型供给走向生态底座。
海外OpenAI、Anthropic从编程向通用知识工作拓展，国内阿里、腾讯持续完善编程与办公产品矩阵，行业竞争正从模型能力延伸至完整任务交付。DeepSeek Harness于2026年8月13日开源，至9月下旬GitHub Star已超23万，显示出较高的社区关注度。该行认为，Harness正形成争夺用户入口与建设开放底座两条可并行的路径；DeepSeek通过开放运行机制、社区共建与第三方复用，有望将模型层的开源影响力延伸至Agent执行层，为生态扩张与商业化打开新的空间。
行业需求：稳定性与易用性凸显Harness价值，Agent竞争正从模型能力扩展至Model-Harness组合。
Harness作为连接模型与用户需求的中间产品层，通过上下文管理、工具编排和结果验证，将模型能力转化为任务交付。稳定性方面，根据GTA-2测试，Gemini-2.5-Pro工具调用成功率达91.2%，但开放式工作流整体成功率仅14.39%，说明单步能力仍需执行体系支撑；长程任务与多Agent协作进一步增加状态管理、错误控制和成本优化需求。易用性方面，场景入口、预设与应用连接降低使用门槛，推动Agent向泛知识工作渗透。根据OpenAI，截至2026年6月，Codex非开发者企业活跃用户较2025年8月增长189倍。该行认为，兼顾任务完成率、使用体验与执行成本的Harness，有望成为Agent规模化应用的关键。
公司演进：DeepSeek从基础模型供给走向“模型+Harness”协同，将开源与工程优势延伸至任务执行和用户入口。
1)2023—2025年，公司聚焦模型研发，沿架构降本、推理强化与Agent能力提升持续迭代，以开源与低成本扩大开发者覆盖，旗下模型在2025年上半年OpenRouter开源模型Token调用量中的合计占比一度超过50%。2)2026年上半年，V4支持百万Token上下文，进一步强化代码与工具使用能力；据财经杂志报道，公司6月完成约500亿元首轮融资，并组建Harness团队，为产品拓展补充资金与组织支持。3)8月13日，公司开源Harness，9月下旬推出桌面预览版，同时通过峰谷定价与模型价格调整探索商业化。该行认为，DeepSeek正由模型能力供给向模型、执行框架与产品入口协同演进，后续融资及IPO筹备有望为持续研发和业务拓展提供支持。
产品看点：DeepSeek Harness以可组合、可回溯构筑开放底座，推动社区共建、场景复用与跨Agent协作。
项目开源后迅速获得关注，至2026年9月下旬GitHub Star已超过23万。核心看点包括：1)一切皆插件，将模型、工具、会话与调度等能力模块化，通过社区共建补充功能，截至9月26日生态目录已收录13901个相关仓库；2)可回溯日志，记录任务上下文、模型输出与工具调用，支持调试复盘、会话恢复与持续优化，并在配置与授权条件具备后，为模型迭代提供潜在数据支撑；3)Agent预设，将插件、专业方法与工作流程封装为可复用方案，推动社区贡献从单项功能延伸至完整场景，降低专业Agent的构建与使用门槛；4)Subagent协作，接入Codex、Claude Code等外部Agent，通过统一任务委派与结果回传组织不同能力，有望兼具用户侧任务组织入口与生态侧协作底座的价值。
战略意义：生态扩张积累需求，产品黏性与安全治理促进商业化，Harness有望强化DeepSeek的长期竞争力。
生态侧：1)统一入口汇聚外部Agent，扩大用户与场景覆盖；2)Infra能力向下延伸至软硬件协同、向上拓展至任务执行优化，并通过开源复用积累接口与标准影响力。
商业化侧：1)配置与流程沉淀增强产品黏性；2)可回溯能力支撑安全治理，为持续使用与企业部署创造条件。根据该行测算，知识工作场景下AI供应商潜在可触达市场约为3000亿—1.5万亿美元(详细测算见正文)，Harness有望帮助DeepSeek承接更广泛的任务需求。
商业化路径上，该行认为在官方模型调用基础上，中期可探索多模型聚合与增值服务，长期可拓展生态交易；商业化收入有望支持产品迭代与生态建设，推动需求扩张与持续投入相互促进，为公司向生态型、平台型发展提供支撑。
风险因素：
模型与Harness技术迭代不及预期风险；开源生态建设不及预期风险；用户留存与商业化不及预期风险；行业竞争加剧风险；数据安全与合规风险；算力供给与成本效率不及预期风险等。
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