DeepSeek Harness 插件生态:装一个插件就能白嫖12个前沿大模型,但代价是12.5倍token消耗

这个插件叫 dsh-our-free-model，由开发者 Ebony-Vinyl 维护，开源许可证为 MIT。

它最吸引眼球的点在于“极简”：装完重启，输入框的模型选择器里就会多出一组能直接用的模型。这省掉了传统调用的前置动作——找渠道、实名、领 Key、配环境、盯额度。

但把账算细之后，你会发现它省掉的是钱包，却把成本转化成了 token 消耗和等待时间。

github.com/Ebony-Vinyl/dsh-our-free-model

插件的模型来源只有一个，写在明面上：OpenCode 的 Zen 网关（https://opencode.ai）。

这个通道原本是锁在 OpenCode 的客户端里的，有人写了插件直接把它搬进了 DSH。插件不经过任何第三方中转，数据直接发到上游。

插件对模型可用性的探测是实时的，而不是写死的一份清单。它会按你这台机器的当前网络出口，重新跑一遍探测。

插件把探测结果分成了两组。

Our Free Model 是当前出口可以直接用的。实测中，清单位列 10 个模型，主分组 7 个可用。

Our Free Model · region-limited 是上游对该地区不放行的模型，单独隔离但保留可见。地区受限 2 个。

被判定为“点名但不路由”的模型，不会出现在任何分组里，只在设置页的“不在选择器中”分组留痕。如果某一次探测重新通过，它会自己回到选择器。

插件的架构很干净，属于纯插件挂载。它不改内核，无构建步骤，零依赖。只把 llm 当作硬依赖，没有 web server 的 composition。

这意味着即使在没有浏览器界面的终端版（dsh-tui）里，它也能照常启动、出模型。看板只是挂在一条自己的 fiber 上，等 webServer 出现再挂载。

在桌面端拉起 web 服务之前，插件所在的环境会先跑一道 profile 闸门。相关的验收逻辑写在 scripts/offline-test.mjs 中，目录就绪的记录（包括 manifest 0.15、出处、许可、完整性校验）都存放在 catalog/ 下。

Windows 用户如果遇到端口绑定失败，通常是因为 netsh interface portproxy 规则在作祟。这条由 IP Helper 服务承载的规则会对 0.0.0.0 进行监听，导致回环绑定直接报 EACCES 错误，而不是常见的 EADDRINUSE。

README 里把这套逻辑的初衷写得很直白：完全免费，不限量。这跟传统路子最大的区别，在于省掉了“找一个能用的渠道，注册，实名，领 Key，填进配置，跑通一次，再回头看剩余额度够不够跑完手头这轮活”这套繁琐流程。对于已经在使用 DSH 的用户来说，无论是 Web 版还是桌面端，只要装好这个插件，前提只有一条：你已经在用 dsh，剩下的就是装完重启，按顺序点一遍就能用了。

插件最实在的设计，在于它把思考强度分成了三档，并且下发的是真实的 token 预算，而不是一个发给上游的 effort 描述字符串。

三档 Light、Balanced、Deep，对应的输出 token 预算分别是 2048、8192 和模型上限。

对于像 MiMo V2.6 这种思考关不掉的模型，这三档会整体翻倍。

这里各家说法略有分歧。有的实测指出翻倍后的数值是 4096 / 16384 / 模型上限，而有的资料则未给出具体翻倍后的数值，仅列出基础值。

每张模型卡上都直接印着每一档实际会下发的上限。如果你发现回答被截断，先切到 Deep 档，或者调高设置里的单次输出上限。

设置页在 设置 → Our Free Model，除了模型清单、用量看板、本地转发、插件设置、插件升级，还多了一个公告中心。

公告中心采用白名单约束下的 HTML 排版，支持图文。仓库主人在仓库编辑 JSON 推送后，所有安装最迟在一个轮询周期内收到。如果是 urgent 级别，会直接全屏弹窗，也支持可选的系统级通知。

第一次启动还有一份 5 页的引导，确认一次后不再弹。

用量看板里的 Token 热力图、总量曲线、输出速度与首字延迟全部留在本机，不上传任何地方。

在本地转发方面，插件提供的端点是全流式的：除了常规的 data: 帧，思考期的静默还会被周期性写出的 SSE 注释帧（: 开头）填满。这一设计让客户端的 idle 超时机制不会把“上游在想”误读为“连接已死”，保证了长思考任务的稳定性。

插件升级模块同样细致，支持查看当前与最新版本、检查更新、一键升级。升级过程包含进度显示与失败原因反馈，并配有热重载按钮与文件监视开关，确保更新后的配置能即时生效。

这个插件承诺是“免费、不限量”。这句话不算虚，但也不该照单全收。

它去掉的是各大模型那一套登录、注册、充值的流程，不是无限并发。这两件事在传播里很容易被混成一句。插件按会话记速率，短时间打太满会回来一个 429。这不是“免费”的代价，这是所有在线服务共有的常识。只不过免费服务通常不写在这里，因为它没有额度表可以贴。

更准确的说法是：它让你不需要钱包，而不是它给了你无限带宽。

除了直接对话，插件还提供了一个 OpenAI 兼容的本地转发端口。

在本机其它工具只要用一个 base URL 加一个 Key，就能调用这些模型。端口被别的程序占着时，插件会自动顺延到下一个可用端口，并在设置页写明实际监听的端口。

这套转发功能在设置页里配置得很细：你可以调整监听地址与端口，随时复制 base URL，轮换 API Key，甚至直接生成一条能跑的 curl 示例。

插件在技术实现上也挺较真。它的 HTTP 路由优先级高于内核，自带与内核一致的信任检查，既复用了 composition 的连接服务，又加了一层结构化围栏。

更隐蔽的是它对流式响应的处理。当网关在高负载下用 application/json 的 content-type 回传 SSE 帧时，插件会直接解析 body 的形状来判定，把已嗅探的字节重新喂回流。这样既不会整轮报错，也不会因为一个 header 说谎就把能用的模型判成不可用。

如果你担心插件升级出问题，它的机制也很稳：应用内升级是一键完成的，流程包括下载、SHA-256 校验、备份、原子替换、校验回读到热重载，任一步失败自动回滚到上一个版本。

设置页里还有总开关、是否展示地区受限模型、探测间隔、默认输出上限，以及当前探测到的出口 IP 与国家。

想确认 bundle 组合是否正确、不启动界面，可以直接在终端跑 DSH_HOME= dsh --profile --dump-config | grep our-free-model，应当只出现一个 id: our-free-model。

思考强度这件事，插件做得比一般 Effort 开关更实在。它直接下发真实的 token 预算。

在 DSH 的生态里，插件不只是扩展 UI，还深度参与 Agent 的执行流程。

但代价是，插件的消耗是惊人的。

同样的任务，输入也是一致的，最终消耗的 token 却是 pi 的 12.5 倍。这中间绝大部分都是系统提示词和对应的 skill 以及插件消耗的。

如果你要省 token 的用法，建议还是使用 pi。

这也解释了为什么 DSH 目前的重心还是在做 runtime 工作，还没有确定完整的边界。这类工作普通用户根本感知不到，很多工作并没有在 UI 体现。

目前的 DSH 桌面端还不成熟，架构还在变，官方都没正式公开。更合适的用法是把它当一条随时能试的备用通道：小任务、临时顶一下、先看看某款模型什么脾气。

除了这个白嫖模型插件，DSH 的插件生态本身也非常活跃。

社区插件市场 dsh-plugin-hub 收录了 7621 个插件，其中 4497 个经过人工精选验证。

它的数据由 dsh-plugin.org 每日收录、人工审核并发布，两侧实时同步。

github.com/dshplugin/dsh-plugin-hub

安装插件非常简单，一条命令即可：

安装、升级、卸载全程可视化。任务留痕，失败可一键提交 GitHub Issue。

这种“装完即用，没有配置环节”的特性不仅体现在免费模型插件上，也是整个 DSH 插件生态的核心体验——不需要账号、不需要 Key、不需要去哪个后台开配额，极大降低了使用门槛。

DSH 官方桌面端目前只是配套资源，还在架构不确定性调整阶段。但凡架构动一下，很多插件和桌面版封装都得跟着变化。

所以更建议使用终端版，版本升级方便一些，也不用像客户端一样三天两头地卸载与安装。

为了保证质量，每个上架的 DSH plugin 都由专业的技术团队人工核查，逐项核对安装命令、兼容状态（verified / unconfirmed）与 DSH 目标版本（dshTarget），并标注能力分类。新发布的 DSH plugin 会尽快收录进插件市场，已有插件的描述、分类与兼容状态也会定期刷新。

如果你在使用过程中遇到问题或想提交建议，可以通过扫码加入 DSH Plugin Hub 用户群，与社区一起改进。