前言¶
DeepSeek Harness (DSH) 採用插件化架構，允許開發者通過配置文件擴展 Web GUI 的功能。在使用過程中，開發者需要在同一界面內查看不同模型在基準測試中的表現、趨勢變化及成本。dsh-models-radar 插件直接對接公共基準數據源，將模型能力雷達圖整合進 DSH 的設置與對話流程，解決了多模型對比分散的問題。
這是什麼¶
這是一個爲 DeepSeek Harness Web GUI 提供模型能力雷達展示的插件，由 hi-fangj 維護。它從 deng.codexradar.com 讀取公開的基準數據，通過 DSH 的配置槽位在設置中新增 Model Radar 頁面，並在對話界面的模型選擇器旁實時顯示當前會話模型的基準分。
核心功能¶
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設置頁集成
- 通過settings.section槽位在 Settings 中添加 Model Radar 頁面。
- 通過settings.plugin.item槽位在 Plugins -> Configurable plugins 下添加 Model Radar 卡片。 -
能力概覽
- 按基礎模型分組展示，支持展開查看不同 reasoning-effort 等級。
- 使用固定的 0–110 IQ 標度，並在每行顯示 Harness attribution 徽章（如 Codex、Claude Code、DSH 等）。 -
趨勢與評分
- 提供最近 24 小時和最近 7 天的趨勢標籤頁，各自獨立縮放。
- 包含社區評分卡片，支持 7 天/24 小時窗口的 0–10 分體驗評分。 -
成本與指標
- Cost × IQ 卡片，包含綜合成本、時間成本、價格成本三個標籤頁。
- 展示效率指標徽章：IQ、平均成本、平均耗時、緩存命中率、24小時運行次數。 -
基準通道
- 支持deep-swe（代碼修復任務，二選一投票）和pompeii-adjacency（視覺重建任務，連續 F1 分）兩個通道。 -
對話界面交互
- 在對話編輯器的工具行左側顯示當前會話模型的實時 DeepSWE 分數。
- 點擊該分數，彈出能力浮層，查看跨模型的詳細對比數據。 -
輕量化與隱私
- 瀏覽器不直接請求上游，通過同源主機代理轉發；在數據新鮮度窗口內僅請求過期數據，其餘使用本地緩存。
- 無需提供憑證，離線時回退到最新持久化快照。
安裝與啓用¶
在終端中執行以下命令將插件安裝到 web 配置文件：
dsh plugin --profile web add github:hi-fangj/dsh-models-radar
插件倉庫已包含構建好的 Host 和瀏覽器包，直接安裝無需運行依賴腳本。安裝完成後刷新 http://127.0.0.1:3080。如果 DSH 進程未熱加載，需重啓一次。
典型用法¶
- 打開 DeepSeek Harness Web GUI，進入 Settings -> Model Radar 頁面，查看按基礎模型分組的能力概覽。
- 在對話編輯器中切換模型，工具行左側會顯示該模型的當前分數（格式爲
model@reasoningEffort）。 - 點擊該分數，彈出能力浮層，查看不同基礎模型的對比詳情及 24h/7d 趨勢。
- 在 Cost × IQ 卡片中切換標籤頁，按時間或價格維度評估模型性價比。
適用場景與注意¶
適合需要在 DSH 界面內直接進行模型能力橫向對比、成本覈算及趨勢監控的開發者。插件依賴 DeepSeek Harness Web GUI、dsh-super-injector（運行時或持久化本地安裝）、Node.js 22 及以上版本。
請注意，插件以當前 DSH 進程的權限運行，安裝前建議檢查源碼與許可證。插件不請求或提交任何憑證。
總結¶
該插件將分散的基準數據、趨勢圖和成本分析整合進 DSH 的設置與對話流程，通過輕量化的設計實現了無需憑證的離線容錯能力，便於在本地環境中快速評估模型表現。
