Assunzioni a raffica — Il 20 maggio sono stati pubblicati i primi due annunci a Pechino per un Product Manager e un Ingegnere R&D del team Harness . Il 25 giugno è partita una campagna di assunzioni senza precedenti: 33 ruoli in sette categorie, con l'obiettivo esplicito di 'almeno raddoppiare ogni reparto'
. Ad agosto, il reclutamento per neolaureati includeva già figure specifiche come 'Full Stack Developer (Agent Harness Team)'
.
Il capitano: Cui Tianyi — Alla guida del team Harness c'è Cui Tianyi, ex ingegnere software di Jane Street e co-fondatore di TSY Capital, assunto da DeepSeek nel marzo 2026. Il 1° agosto ha lanciato un reclutamento pubblico di beta-tester che ha attirato 769 candidati e 712 repository open-source con oltre 1,2 milioni di stelle GitHub complessive.
Beta pubblica — Il 2 agosto 2026 DeepSeek ha aperto i test beta di DeepSeek Harness, un framework per agenti AI, inizialmente rivolto a sviluppatori open-source. Non è stata ancora annunciata una data di rilascio definitiva.
Prima volta sui social — Il 12 agosto, per la prima volta nella sua storia, DeepSeek ha attivato account ufficiali sui social media (su WeChat e altre piattaforme) per il team Harness, pubblicando al contempo nuove offerte di lavoro: un segnale chiaro delle ambizioni commerciali dell'azienda.
DeepSeek-V4-Flash-0731 (rilascio ufficiale) — Pubblicato il 31 luglio 2026, è la versione pronta per la produzione del modello Mixture-of-Experts (284 miliardi di parametri totali, 13 miliardi attivi, contesto di 1 milione di token). È stato ri-addestrato specificamente per compiti agentici di coding e ora supera la V4-Pro-Preview in ogni benchmark pubblicato da DeepSeek.
Miglioramenti della V4-Pro Preview — La V4 Pro ora conserva la cronologia del ragionamento attraverso diversi cicli di tool-result e nuovi messaggi utente (prima veniva scartata). I documenti di Nvidia la indicano come adatta per 'applicazioni AI agentiche, scenari di uso di strumenti e problem-solving complesso'.
API aggiornate — L'API di V4-Flash ora supporta nativamente le Responses API e la compatibilità con Codex. DeepSeek ha anche aggiunto la compatibilità con il formato Anthropic, affiancandola ai già esistenti endpoint compatibili con OpenAI.
Organico — DeepSeek contava circa 160 dipendenti a metà 2026, ma ha in programma un'aggressiva espansione per raddoppiare il personale in tutti i dipartimenti.
Round di finanziamento record (~7,4 miliardi di dollari) — A giugno 2026 DeepSeek ha chiuso il suo primo round di finanziamento esterno, raccogliendo circa 7,4 miliardi di dollari (50 miliardi di yuan) a una valutazione tra 50 e 59 miliardi di dollari. I principali investitori esterni sono stati Tencent e CATL (il colosso cinese delle batterie). Il fondatore Liang Wenfeng ha mantenuto il controllo grazie a quote senza diritto di voto.
Secondo round (~8 miliardi, ripreso il 6 agosto) — Un secondo round pianificato era stato messo in pausa a fine luglio dopo la fuga di alcune dichiarazioni del fondatore, per poi riprendere il 6 agosto con l'obiettivo di raccogliere quasi 8 miliardi di dollari. Monolith Management sarebbe in trattative per partecipare.
Traiettoria di valutazione — Da circa 50 miliardi di dollari a giugno, si è passati a un round pianificato a circa 74 miliardi a luglio, con l'obiettivo di una IPO sul mercato STAR di Shanghai nel 2027.
DeepSeek opera sotto le restrizioni americane all'esportazione di chip, che limitano l'accesso delle aziende cinesi di IA alle GPU NVIDIA più avanzate. Le sue innovazioni in termini di efficienza — tra cui l'architettura Mixture-of-Experts e i miglioramenti nel post-training — sono nate in parte per necessità, proprio a causa di questi vincoli. La capacità della V4-Flash di superare modelli più grandi nei benchmark agentici pur utilizzando meno parametri attivi è vista come una risposta diretta ai limiti hardware.
La traiettoria di DeepSeek rispecchia quella di una più ampia ondata di laboratori cinesi (tra cui Alibaba con Qwen, Baidu con Ernie e Zhipu AI) che hanno colmato il divario con i modelli americani più avanzati. La strategia open-source di DeepSeek e i suoi prezzi API drasticamente inferiori hanno messo sotto pressione i concorrenti statunitensi sul piano dei costi. La sua spinta nel coding agentico punta direttamente allo strato applicativo di IA più prezioso dal punto di vista commerciale: la generazione di codice, dove Claude Code di Anthropic e GitHub Copilot sono oggi leader.