前言¶
DeepSeek Harness (DSH) 采用插件化架构，允许开发者通过配置文件扩展 Web GUI 的功能。在使用过程中，开发者需要在同一界面内查看不同模型在基准测试中的表现、趋势变化及成本。dsh-models-radar 插件直接对接公共基准数据源，将模型能力雷达图整合进 DSH 的设置与对话流程，解决了多模型对比分散的问题。
这是什么¶
这是一个为 DeepSeek Harness Web GUI 提供模型能力雷达展示的插件，由 hi-fangj 维护。它从 deng.codexradar.com 读取公开的基准数据，通过 DSH 的配置槽位在设置中新增 Model Radar 页面，并在对话界面的模型选择器旁实时显示当前会话模型的基准分。
核心功能¶
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设置页集成
- 通过settings.section槽位在 Settings 中添加 Model Radar 页面。
- 通过settings.plugin.item槽位在 Plugins -> Configurable plugins 下添加 Model Radar 卡片。 -
能力概览
- 按基础模型分组展示，支持展开查看不同 reasoning-effort 等级。
- 使用固定的 0–110 IQ 标度，并在每行显示 Harness attribution 徽章（如 Codex、Claude Code、DSH 等）。 -
趋势与评分
- 提供最近 24 小时和最近 7 天的趋势标签页，各自独立缩放。
- 包含社区评分卡片，支持 7 天/24 小时窗口的 0–10 分体验评分。 -
成本与指标
- Cost × IQ 卡片，包含综合成本、时间成本、价格成本三个标签页。
- 展示效率指标徽章：IQ、平均成本、平均耗时、缓存命中率、24小时运行次数。 -
基准通道
- 支持deep-swe（代码修复任务，二选一投票）和pompeii-adjacency（视觉重建任务，连续 F1 分）两个通道。 -
对话界面交互
- 在对话编辑器的工具行左侧显示当前会话模型的实时 DeepSWE 分数。
- 点击该分数，弹出能力浮层，查看跨模型的详细对比数据。 -
轻量化与隐私
- 浏览器不直接请求上游，通过同源主机代理转发；在数据新鲜度窗口内仅请求过期数据，其余使用本地缓存。
- 无需提供凭证，离线时回退到最新持久化快照。
安装与启用¶
在终端中执行以下命令将插件安装到 web 配置文件：
dsh plugin --profile web add github:hi-fangj/dsh-models-radar
插件仓库已包含构建好的 Host 和浏览器包，直接安装无需运行依赖脚本。安装完成后刷新 http://127.0.0.1:3080。如果 DSH 进程未热加载，需重启一次。
典型用法¶
- 打开 DeepSeek Harness Web GUI，进入 Settings -> Model Radar 页面，查看按基础模型分组的能力概览。
- 在对话编辑器中切换模型，工具行左侧会显示该模型的当前分数（格式为
model@reasoningEffort）。 - 点击该分数，弹出能力浮层，查看不同基础模型的对比详情及 24h/7d 趋势。
- 在 Cost × IQ 卡片中切换标签页，按时间或价格维度评估模型性价比。
适用场景与注意¶
适合需要在 DSH 界面内直接进行模型能力横向对比、成本核算及趋势监控的开发者。插件依赖 DeepSeek Harness Web GUI、dsh-super-injector（运行时或持久化本地安装）、Node.js 22 及以上版本。
请注意，插件以当前 DSH 进程的权限运行，安装前建议检查源码与许可证。插件不请求或提交任何凭证。
总结¶
该插件将分散的基准数据、趋势图和成本分析整合进 DSH 的设置与对话流程，通过轻量化的设计实现了无需凭证的离线容错能力，便于在本地环境中快速评估模型表现。
