Einstellungsoffensive – Am 20. Mai wurden zunächst zwei Stellen in Peking ausgeschrieben (Harness Product Manager und Harness R&D Engineer) . Am 25. Juni folgte eine unternehmensweite Rekrutierungswelle mit dem Ziel, „mindestens die Größe aller Abteilungen zu verdoppeln“ – 33 Positionen in sieben Kategorien . Bis August 2026 kamen Stellen für „Full Stack Developer (Agent Harness Team)“ und andere Agent-Rollen hinzu .
Teamleiter Cui Tianyi – Ein ehemaliger Software-Ingenieur von Jane Street und Mitgründer von TSY Capital, Cui wurde im März 2026 eingestellt und leitet das Harness-Team. Sein öffentlicher Aufruf für Beta-Tester am 1. August zog 769 Bewerber und 712 Open-Source-Repos mit über 1,2 Millionen kumulierten GitHub-Stars an .
Beta-Start – Am 2. August 2026 startete DeepSeek einen öffentlichen Beta-Test für DeepSeek Harness, ein Framework für KI-Agenten, das sich an Open-Source-Entwickler richtet. Ein Termin für die Vollversion steht noch nicht fest .
Social-Media-Debüt – Am 12. August schaltete DeepSeek seine ersten offiziellen Social-Media-Kanäle (auf WeChat und anderen Plattformen) speziell für das Harness-Team frei und veröffentlichte neue Stellenanzeigen – ein klares Signal der kommerziellen Ambitionen .
DeepSeek-V4-Flash-0731 (GA-Release) – Am 31. Juli 2026 erschien die offizielle Produktionsversion des Mixture-of-Experts-Modells (284B Gesamtparameter, 13B aktiv, 1M Token Kontext). Es wurde speziell für agentische Coding-Aufgaben nachtrainiert und übertrifft den bisherigen V4-Pro-Preview in allen veröffentlichten Agenten-Benchmarks .
V4-Pro-Preview-Verbesserungen – Der V4 Pro behält nun den Reasoning-Verlauf über mehrere Tool-Ergebnisse und neue Nutzernachrichten hinweg bei (bisher wurde er verworfen). Nvidia führt das Modell als geeignet für „agentische KI-Anwendungen, Tool-Nutzung und komplexe Problemlösungen“ auf .
API-Updates – Die V4-Flash-API unterstützt jetzt eine native Responses-API und Codex-kompatible Schnittstellen. DeepSeek bietet neben den OpenAI-kompatiblen Endpunkten nun auch Anthropic-Formate an .
Mitarbeiter – Mitte 2026 beschäftigte DeepSeek rund 160 Mitarbeiter, plant aber eine aggressive Verdopplung aller Abteilungen .
Erste Finanzierungsrunde (~7,4 Mrd. USD) – Im Juni 2026 schloss DeepSeek seine erste externe Finanzierungsrunde ab: rund 7,4 Milliarden US-Dollar (50 Milliarden Yuan) zu einer Bewertung zwischen 50 und 59 Milliarden US-Dollar. Die größten externen Investoren waren Tencent und CATL. Gründer Liang Wenfeng behielt durch stimmrechtslose Anteile die Kontrolle .
Zweite Runde (~8 Mrd. USD, seit 6. August) – Eine bereits geplante Folgefinanzierung wurde Ende Juli nach durchgestochenen Aussagen des Gründers kurz pausiert und am 6. August wieder aufgenommen. Gesucht werden nun knapp 8 Milliarden US-Dollar, auch Monolith Management ist im Gespräch .
Bewertungssprung – Von ca. 50 Milliarden US-Dollar im Juni bis zu einer angestrebten Bewertung von rund 74 Milliarden US-Dollar im Juli. Ein Börsengang an Shanghais STAR Market wird für 2027 anvisiert .
DeepSeek arbeitet unter US-Exportbeschränkungen, die chinesischen KI-Unternehmen den Zugang zu modernen Nvidia-Grafikprozessoren erschweren. Die Effizienz-Innovationen des Unternehmens – darunter die Mixture-of-Experts-Architektur – sind zum Teil aus dieser Not geboren. Dass V4-Flash mit nur 13 Milliarden aktiven Parametern auf agentischen Benchmarks bessere Ergebnisse erzielt als deutlich größere Modelle, gilt als direkte Reaktion auf die Hardware-Beschränkungen .
DeepSeeks Entwicklung ist Teil einer breiteren Welle chinesischer KI-Labore (Alibaba mit Qwen, Baidu mit Ernie, Zhipu AI), die den Rückstand zu den US-Spitzenmodellen aufgeholt haben. DeepSeeks Open-Source-Strategie und die drastisch niedrigeren API-Preise setzen die US-Konkurrenz unter Kosten-Druck, während der Angriff auf KI-Coding-Agenten direkt die kommerziell wertvollste Anwendungsschicht adressiert, in der derzeit Claude Code und GitHub Copilot führend sind .
Einstellungsoffensive – Am 20. Mai wurden zunächst zwei Stellen in Peking ausgeschrieben (Harness Product Manager und Harness R&D Engineer) . Am 25. Juni folgte eine unternehmensweite Rekrutierungswelle mit dem Ziel, „mindestens die Größe aller Abteilungen zu verdoppeln“ – 33 Positionen in sieben Kategorien . Bis August 2026 kamen Stellen für „Full Stack Developer (Agent Harness Team)“ und andere Agent-Rollen hinzu .
Teamleiter Cui Tianyi – Ein ehemaliger Software-Ingenieur von Jane Street und Mitgründer von TSY Capital, Cui wurde im März 2026 eingestellt und leitet das Harness-Team. Sein öffentlicher Aufruf für Beta-Tester am 1. August zog 769 Bewerber und 712 Open-Source-Repos mit über 1,2 Millionen kumulierten GitHub-Stars an .
Beta-Start – Am 2. August 2026 startete DeepSeek einen öffentlichen Beta-Test für DeepSeek Harness, ein Framework für KI-Agenten, das sich an Open-Source-Entwickler richtet. Ein Termin für die Vollversion steht noch nicht fest .
Social-Media-Debüt – Am 12. August schaltete DeepSeek seine ersten offiziellen Social-Media-Kanäle (auf WeChat und anderen Plattformen) speziell für das Harness-Team frei und veröffentlichte neue Stellenanzeigen – ein klares Signal der kommerziellen Ambitionen .
DeepSeek-V4-Flash-0731 (GA-Release) – Am 31. Juli 2026 erschien die offizielle Produktionsversion des Mixture-of-Experts-Modells (284B Gesamtparameter, 13B aktiv, 1M Token Kontext). Es wurde speziell für agentische Coding-Aufgaben nachtrainiert und übertrifft den bisherigen V4-Pro-Preview in allen veröffentlichten Agenten-Benchmarks .
V4-Pro-Preview-Verbesserungen – Der V4 Pro behält nun den Reasoning-Verlauf über mehrere Tool-Ergebnisse und neue Nutzernachrichten hinweg bei (bisher wurde er verworfen). Nvidia führt das Modell als geeignet für „agentische KI-Anwendungen, Tool-Nutzung und komplexe Problemlösungen“ auf .
API-Updates – Die V4-Flash-API unterstützt jetzt eine native Responses-API und Codex-kompatible Schnittstellen. DeepSeek bietet neben den OpenAI-kompatiblen Endpunkten nun auch Anthropic-Formate an .
Mitarbeiter – Mitte 2026 beschäftigte DeepSeek rund 160 Mitarbeiter, plant aber eine aggressive Verdopplung aller Abteilungen .
Erste Finanzierungsrunde (~7,4 Mrd. USD) – Im Juni 2026 schloss DeepSeek seine erste externe Finanzierungsrunde ab: rund 7,4 Milliarden US-Dollar (50 Milliarden Yuan) zu einer Bewertung zwischen 50 und 59 Milliarden US-Dollar. Die größten externen Investoren waren Tencent und CATL. Gründer Liang Wenfeng behielt durch stimmrechtslose Anteile die Kontrolle .
Zweite Runde (~8 Mrd. USD, seit 6. August) – Eine bereits geplante Folgefinanzierung wurde Ende Juli nach durchgestochenen Aussagen des Gründers kurz pausiert und am 6. August wieder aufgenommen. Gesucht werden nun knapp 8 Milliarden US-Dollar, auch Monolith Management ist im Gespräch .
Bewertungssprung – Von ca. 50 Milliarden US-Dollar im Juni bis zu einer angestrebten Bewertung von rund 74 Milliarden US-Dollar im Juli. Ein Börsengang an Shanghais STAR Market wird für 2027 anvisiert .
DeepSeek arbeitet unter US-Exportbeschränkungen, die chinesischen KI-Unternehmen den Zugang zu modernen Nvidia-Grafikprozessoren erschweren. Die Effizienz-Innovationen des Unternehmens – darunter die Mixture-of-Experts-Architektur – sind zum Teil aus dieser Not geboren. Dass V4-Flash mit nur 13 Milliarden aktiven Parametern auf agentischen Benchmarks bessere Ergebnisse erzielt als deutlich größere Modelle, gilt als direkte Reaktion auf die Hardware-Beschränkungen .
DeepSeeks Entwicklung ist Teil einer breiteren Welle chinesischer KI-Labore (Alibaba mit Qwen, Baidu mit Ernie, Zhipu AI), die den Rückstand zu den US-Spitzenmodellen aufgeholt haben. DeepSeeks Open-Source-Strategie und die drastisch niedrigeren API-Preise setzen die US-Konkurrenz unter Kosten-Druck, während der Angriff auf KI-Coding-Agenten direkt die kommerziell wertvollste Anwendungsschicht adressiert, in der derzeit Claude Code und GitHub Copilot führend sind .