DeepSeek今年将扩招到1000人

9月8日，DeepSeek Harness团队负责人崔添翼在社交平台放出约150个招聘名额，岗位涉及大模型研究平台方向、Agent框架组件方向、研发效率基建方向、数据工程方向等工程师。

崔添翼称，这150个HC的招聘需求是前所未有的，“计算机领域的任何东西量变大之后，就会产生复杂度上巨大的增加。数据的量、机器/容器的量、训练任务的量、评测任务的量、Agent 环境的量、用户的量、请求的量，等等等等，都在急剧增加。”

这些都需要大量扩招人员来升级，维护，以及重写各种后端系统。

实际上，DeepSeek扩招人数可能远不止150人。一位一线机构的投资人告诉我们，今年DeepSeek的目标是将团队规模扩张至1000人。

这个规模将和智谱团队等同。2025年智谱招股书显示，智谱拥有员工883人，据第三方预估，今年智谱团队人数大概在千人左右。

据我们了解，作为还在牌桌上的独立基模厂商，只有月之暗面Kimi的团队还保持稳定的小团队规模。目前Kimi只有300人左右，即便Kimi K3爆火后，月之暗面团队人员并未增加。

扩张是DeepSeek今年的一大叙事。6月，DeepSeek官方宣布所有部门“规模扩大至少一倍”，当时一次性开放了33类岗位，覆盖算法、研发、运维、产品、数据工程和职能部门。

与之同步进行的是，今年DeepSeek先后公开两次大规模融资，每次融资额都接近500亿。

DeepSeek的路线依赖大量算法、训练工程、推理优化和系统工程人才。拥有更多资源的DeepSeek，也需要快速扩张和布局，加速AGI前沿技术、产品化、商业化阶段。

据我们了解，DeepSeek此前一直缺乏对后训练的投入，梁文锋彼时的判断是，后训练是大厂的工作，不是DeepSeek应该涉足的领域。

而现在，DeepSeek正抓紧补上后训练的短板，招募相关人员也成了新的重点。

扩大人员规模不只是为了提升模型性能，随着DeepSeek从模型研发进一步走向工程化和Agent，它还需要补充更多Agent相关的人才。

DeepSeek Harness（dsh）于今年8月13日发布，当时在圈内引起一些热议。有开发者认为，DeepSeek Harness和Pi很像，拉不开差距，也有开发者认为，DeepSeek Harness潜力很大。

不管怎样，接下来DeepSeek很大一部分重心都会放在Harness上。模型开源让DeepSeek赢得了开发者口碑，但Harness生态的维护，插件体系的运营，线上服务的稳定性，都远非少量研究人员所能支撑。

背后需要一支足够庞大的工程团队来维护Harness生态。

为了快速补齐这方面的能力，我们了解到，DeepSeek的Agent项目负责人崔添翼，今年还接洽了一些小创业团队，多方寻求意见。

DeepSeek Agent更关注面向开发者的Coding能力。一位创业者告诉我们，Coding Agent通过Harness产生的真实任务轨迹、工具调用、测试结果和用户修订，可能成为模型提升Coding能力的重要数据来源。

模型公司也可能围绕自有Harness对模型进行联合优化，使模型更熟悉特定工具链和执行环境，从而提高在该工作流中的任务完成率和稳定性。

除了Harness，DeepSeek也在积极更新模型。今天，DeepSeek开启了新模型DeepSeek V4.1 Flash的限时内测。

官方称，这是一个面向用户开放测试的中间版本，采用新的模型结构，原生支持多模态。按照DeepSeek给出的信息，新模型不仅能力更强、生成速度更快，使用成本也将进一步降低。

DeepSeek正在往一个大公司的样子生长，这可能并不是梁文锋最初的愿景。但如今DeepSeek承载了巨大的光环和行业期待，已无法停小脚步。

接下来考验梁文锋的，恐怕不只是技术判断力，还有组织能力和管理能力。