DeepSeek今年扩招至千人规模

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、Agent框架组件、研发效率基建、数据工程等方向。崔添翼称，这一招聘需求“前所未有”，因为数据、机器/容器、训练任务、评测任务、Agent环境、用户及请求等各类量级急剧增加，需大量扩招人员升级、维护和重写后端系统。

实际上，DeepSeek扩招人数可能远超150人。一位一线机构投资人透露，今年DeepSeek目标是将团队规模扩张至1000人，与智谱团队规模相当。2025年智谱招股书显示其员工883人，第三方预估今年约千人。而独立基模厂商中，月之暗面Kimi仍保持约300人的稳定小团队，即便K3爆火后也未明显扩编。

扩张是DeepSeek今年的一大叙事。6月，官方宣布所有部门“规模扩大至少一倍”，一次性开放33类岗位，覆盖算法、研发、运维、产品、数据工程等。同时，今年DeepSeek先后公开两次大规模融资，每次接近500亿元。其路线依赖大量算法、训练工程、推理优化和系统工程人才，拥有更多资源后需快速布局，加速AGI前沿技术、产品化与商业化。

据知情人士透露，DeepSeek此前缺乏对后训练的投入，梁文锋曾认为后训练是大厂职责。如今公司正抓紧补上这一短板，招募相关人员成为重点。扩员不仅为提升模型性能，随着从模型研发走向工程化和Agent，还需补充相关人才。

DeepSeek Harness（dsh）于8月13日发布，引发热议。有开发者认为其与Pi相似、差距不大，也有人认为潜力巨大。接下来DeepSeek很大部分重心将放在Harness上。模型开源赢得开发者口碑，但Harness生态维护、插件体系运营及线上服务稳定性，需庞大工程团队支撑。为快速补齐能力，崔添翼今年还接洽了一些小创业团队征求意见。

DeepSeek Agent更关注面向开发者的Coding能力。有创业者指出，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进行联合优化，提高任务完成率和稳定性。

此外，DeepSeek今日开启新模型V4.1 Flash限时内测。官方称其为面向用户测试的中间版本，采用新模型结构，原生支持多模态，能力更强、生成速度更快，使用成本也将降低。

DeepSeek正朝大公司方向生长，这或许并非梁文锋最初愿景，但如今其承载巨大光环与行业期待，已无法停下脚步。接下来考验梁文锋的，不仅是技术判断力，还有组织与管理能力。