dsh-our-free-model
Ebony-Vinyl/dsh-our-free-model加载项目详情…
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设想这样的场景：2026 年 10 月的某个深夜，你打开 DeepSeek Harness（DSH）——DeepSeek 官方开源的 Agent 运行框架，正准备让模型处理一个棘手的重构任务。往常你得先去充值、申请 API Key、配置额度、盯着余额条。而这个插件装上之后，模型选择器里直接多出一整组模型：DeepSeek V4.1 Flash、Kimi K3、GLM 5.3 Flash、MiMo V2.6……不要登录，不要注册，不要 Key，不要额度申请，选中就能用。
这就是 dsh-our-free-model。2026 年 9 月 24 日创建仓库，一个月不到，星标冲到 36,702，fork 1,052，open issues 259，一度登顶 Trendshift JavaScript 周榜第 1。这是 DSH 插件生态里现象级的爆款。
先说宿主。DeepSeek Harness 是 DeepSeek 在 2026 年 8 月开源的 Agent 框架，走的是"一切皆插件"的 Cordis 架构——模型、工具、会话、沙箱、UI 全部可替换，仓库本身 24.8 万星。它的模型适配器挂在 ctx.llm 上，是整个生态里最热闹的插件战场，dsh-plugin 主题下有 2.1 万多个仓库。
插件作者 Ebony-Vinyl 踩中了两股东风：一是 DSH 用户对"模型不够用、额度太贵"的刚需；二是 大量厂商开放的公共免费网关——OpenCode 的 Zen 网关、Kilo AI 的公共网关，都对外暴露了可直连的免费模型车道。第三方静态扫描给这个项目评了 C3 风险等级（会修改 DSH 运行时、会执行系统命令，但不代表恶意），恰好说明它已经深到要动内核层。
如果 DSH 是一台多卡位的精密主机，这个插件就是插在机柜里的一整套转接头：
1. 清单跟随上游，而非静态名单。 每次刷新都向上游重新拉取模型集合、上下文长度与能力声明，不保存快照。上游明确拒绝路由的模型（返回 Model is unavailable 或 404）自动从下拉框移除并注明拒因；网关自身 5xx、429、超时不被误判为"模型不可用"。
2. 思考强度真的下发。 声明了档位的模型（DeepSeek V4.1 Flash、GLM 5.3 Flash）使用自己的档位菜单，值按原值传给上游 reasoning_effort，越界直接 400——说明上游在校验；没有档位菜单的模型（MiMo V2.6）走预算阶梯，Light/Balanced/Deep 对应输出 token 预算 2048/8192/模型上限，思考不可关闭的模型三档整体翻倍为 4096/16384/上限。
3. 按响应体形状判定流式。 网关高负载下会拿 application/json 的 content-type 返回完整 SSE 帧序列。插件嗅探字节形状并重新注入流，既不整轮失败，也不因 header 与实际内容不符而误杀可用模型。这是踩过坑才有的实现。
4. Token 省流（RTK）。 请求发出前就地重写 tool_result：git diff / status / log、grep、find、ls、tree、构建日志、编号转储、搜索清单、重复日志行。官方实测 40KB 的 git diff 移除 90% 字节后模型仍能就它作答。设置页用同一批统计行展示压缩前后字节与节省比例。
5. 降级链（combo）。 任意车道的模型串成命名链，以 combo:<name> 作为虚拟模型出现。fallback 从链首开始，round-robin 轮换起点并连续 N 轮粘滞。链接在输出正文前失败会被整段丢弃，切换对调用方不可见——"想了很久才撞上配额墙"正是降级最有价值的场景。
6. 双协议本地网关。 除 OpenAI 兼容端点外新增 POST /v1/messages（流式与非流式，含 thinking / tool_use 块、真实 stop_reason、流内 error 事件）与 /v1/messages/count_tokens。网关页按实际绑定端口与真实密钥生成 Claude Code、Codex、OpenAI SDK、Anthropic SDK、curl、局域网六套可复制配方。插件 HTTP 路由优先级高于内核 /api，并内置与内核一致的信任检查。
| 路径 | 命令/入口 | 门槛 | 注意 |
|---|---|---|---|
| 桌面端 | 设置 → 插件 → 装 dsh-our-free-model | 最低 | Electron profile 只允许桌面应用自己管理，dsh plugin add 写不进去 |
| 纯 web | npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @ebony-vinyl/dsh-our-free-model | 低 | Node.js 要求 ^22.19.0 || >=24.0.0 |
| 独立服务 | node packages/standalone/cli.mjs | 中 | 默认数据目录 ~/.our-free-model，默认端口 18900，密钥单独生成 |
后两者还有一个共同前提：你本机的网络出口要能通上游。插件明确写了"可用性由你自己这台机器的网络出口实测得出"——国内网络环境下免费车道的可用性需要自己验证，这也是它把探测结果做成实时看板而不是承诺"全都能用"的原因。
运行时要求：Node.js ≥22.19，MIT 协议，无构建步骤、零依赖（peerDependencies 为 Cordis 系）。仓库同时维护 DSH 插件与独立 Node 服务两套产品线，共享 src/core 公共核心。
"免费不限量"有前提。 README 自己写清楚：上游模型卡声明 prompt 可能被记录用于改进服务，请勿发送敏感内容；免费通道刷太快照样 429；EAC 是作者自掏腰包，可能随时收紧。所谓"不限量"是不计费，不是无配额。
安全面需要用户自查。 C3 风险等级意味着它会改 DSH 运行时、会执行系统命令。好的一面是工程上做了不少防护：凭据只写本机 0600 的 settings.json，API 只回显 hasKey 与末四位指纹；用量数据全部留本机不上传；EAC 凭据加密密封且仅在两个桌面宿主中解锁，命令行与纯 web 下整条通道不存在（无模型、无请求、无报错，也不会发生解密尝试）；catalog/integrity.json 记录每个文件的 SHA-256，catalog/provenance.json 记录来源；发布流程用持钥签名。
工程债明显。 client.js 单文件 508KB，index.js 113KB，src/adapter.js 42KB，都是超大体量文件；README 89KB + README_EN 93KB，长度本身就是维护负担。仓库有 100+ 个 scripts/*-test.mjs 集成测试脚本（贡献者/发布双模式）却看不出覆盖率工具接入的痕迹；TS 严格模式目前只覆盖 adapter/**，src/ 主体仍是 JS + checkJs。
产品线分裂。 插件版与独立服务版共用业务核心但各自维护版本号、更新源与发布工作流，docs/superpowers/specs/2026-10-08-two-products-design.md 明确了这套拆分路线。对用户来说，"装插件"和"跑独立服务"是两套心智模型。
上游依赖风险。 免密依赖的是 OpenCode Zen 与 Kilo 的公共网关策略，这些网关随时可能调整免费池；插件通过"清单跟随上游"来适应，本质上是把可用性风险外置给了上游。
第一，"免费"正在成为 Agent 生态的标准配置。 一个月 3.6 万星说明需求真实存在：用户愿意为了少一次注册、少一次充值、少一次额度焦虑而安装插件。爆款的护城河不是技术难度，而是把"配置摩擦"降到零。
第二，插件正在成为模型的"分发渠道"。 模型厂商的 API 是收费渠道，而第三方插件通过公共网关、账号渠道、协付通道，把免费额度重新包装成开箱即用的体验。这是一种典型的"生态套利"——DSH 提供了插件化的分发能力，插件作者承担了整合与运维成本。
第三，模型与 harness 的解耦正在被验证。 这个插件刻意不 import @deepseek-ai/dsh-llm，用鸭子类型适配，于是同一份代码能同时跑在 0.1.5 与 0.1.7 上。它证明了"把模型适配层做成可替换插件"这条路是走通的——模型半年一代，harness 的权限模型、沙箱、工具管线是另一个节奏。
对一个正在搭建内部 AI 工具链的团队来说，这个项目的价值不止于"白嫖"。它真正值得借鉴的是三处设计：清单跟随上游而不是硬编码、失败可见性（探测 + 看板 + 逐请求日志）、以及把"本地网关 + 多协议兼容"做成标配，让模型能力可以被本机任何工具消费。
