前言¶
在 DeepSeek Harness（dsh）里对接网关或灰测模型时，界面上的模型名未必等于底层推理栈。开发者往往需要判断：当前会话「像哪家厂商的分词器与对话模板」，以便排查路由、对比 A/B，或向社区提交可复现的泄漏证据。常见做法是手工翻回复、搜特殊 token，或另写脚本直连 API 读 usage——步骤分散，且容易把探针提示词里的 token 误判成模型泄漏。
ModelTester（npm 包名 dsh-modeltester）是 dsh 网页端插件：在会话页右上角挂载一块模型检测面板，用本地、无模型、零网络的结构指纹匹配，回答「当前会话像哪家模型」，并附带可展开的证据账本。面板明确只回答「像谁」，不回答「是谁」。插件由 Yuer6327 维护，前身项目为 NoLetMe（2026-09-25 品牌重构为独立新项目，插件 id io.github.yuer6327.modeltester）。
这是什么¶
ModelTester 属于 dsh 社区插件生态中的模型推理类工具，对应目录页 SkillHub · ModelTester 与源码仓库 Yuer6327/ModelTester。它不改写宿主 UI、不上传数据，扫描已加载的推理文本（及探针、批量测试产生的输出），对最多 29 家厂商候选做评分排名，并支持探针主动取证与 usage 差分定量指纹。
核心功能¶
下面按 README 中的分层说明面板能做什么。
归属分析（主视图）¶
扫描全部已加载推理文本，将命中的结构指纹按权重累加到厂商候选；每条证据经层级与权重校准后，用 noisy-OR 合成 0–100% 的置信度系数。达到「匹配」需至少一条 tier-1 证据、系数 ≥75% 且明显领先第二名；仅有 tier-2/3 时封顶为「疑似」；无厂商证据时显示「未匹配」并列出泄漏物。
证据表版本 ATTRIBUTION_VERSION = 11，主要包括：Anthropic 系 antml 命名空间泄漏、各家官方 tokenizer_config.json 中的对话模板特殊 token、DeepSeek/OpenAI 风格的 fp_… 部署串、社区已证实脏 token、以及未收录泄漏的通用异常探测器等。证据账本去重展示（≤40 条），带首现轮次与上下文样本；支持一键导出 JSON（候选、证据、会话 id），纯本地完成。
插件实现了用户回声抑制与讨论回合抑制：用户消息或探针提示里出现过的 token，在推理中复述不计入泄漏；模板识别类回合中的模板命中整体视为讨论。批量测试的家族扫描只看可见回复。
模板 / 分词器指纹与脏 token¶
对照各家官方 tokenizer 特殊 token 的 tier-1 泄漏行（实现见仓库 src/client/tokenizers.ts）。脏 token 与未归属泄漏物进入「未归属」账本，便于复制给社区、一行入表并随 ATTRIBUTION_VERSION 递增。
推理健康诊断¶
当输出为纯文本（无 reasoning 块）或 reasoning 极少时给出告警，证据面不完整时如实提示，不编造统计（src/client/stats.ts）。
探针包与一键全量测试¶
提供 12 个探针（工具格式诱发、模板识别、glitch 电池、回声、家族 canary、字母计数、知识截止、拒答形状、上下文自述、自然任务、身份格网、系统提示词提取等），按置信度排序。一键测试跑全量电池（含全部探针与 usage 指纹及后续新增项）；快速电池仅结构 canary 探针（约 1–2 分钟）。每个探针在独立新会话中执行，以降低顺序污染；跑完后给出猜测与置信度、自报身份（bait 档）与 usage 指纹结论卡，结果跨刷新保留（localStorage + 机制版本校验 + 测量时间戳）。
说明：README 记载，在宿主装配面限制下，0.2.0-rc.2 桌面端后台会话暂采不到文本时，超时项会如实记为 0 字符（详见仓库 docs/attribution-roadmap.md 2026-10-02 记录）。
usage 指纹（面板内）¶
一键 usage 指纹：用 T0–T9 固定文本逐条新开会话，读取每轮 usage 的 prompt 侧 token，跨会话差分去掉网关包装常量，再与 25 家官方 tokenizer 参照向量做 L1 比对（L1=0 为精确匹配；孪生向量组会并列提示分辨率边界）。支持 wrapper 漂移定向重测。被动面板若拿不到 usage 字段，仓库根目录还提供直连 API 的 fingerprint-drill.mjs 等工具链（见 README「Fertility 指纹工具链」）。
其他面板行为¶
实时增量折叠流式输出、自动回填完整历史（≤30 页）、按会话本地持久化。归属区附带社区代号→家族对照卡（如 Space Bunny→MiniMax M3.1），仅作参考，不参与本会话评分。
安装与启用¶
前置条件：dsh CLI ≥ 0.1.0-rc.7，并已建好目标 profile。插件按 dsh 0.1.x 客户端契约构建，逐版本兼容范围以包内 package.json 的 dsh.compatibility.dshReleases 为准。当前 npm 版本（资料截取时）为 0.0.7-alpha.6，许可证 MIT，符合 dsh-std Community v0.15。
推荐：npm 预构建安装（无需 allowBuilds 审批）。将 demo 换成你的 profile 名称：
dsh plugin --profile demo add dsh-modeltester
安装后按 dsh 常规流程启用插件，在网页会话页右上角即可看到模型检测面板。
典型用法¶
- 被动观察：在目标网关会话中正常对话，打开面板查看归属排名与证据账本；需要留档时使用证据包导出 JSON。
- 主动探针：在面板中选择单个探针、快速电池或一键全量测试，等待各独立会话完成后查看「猜测 + 置信度」与 usage 指纹卡。
- 定量分词器（面板）：在支持返回
usage.prompt_tokens的宿主/API 场景下，使用面板内「usage 指纹」；需要完整 drill 时，在本地配置 API 凭据后按 README 运行，例如：
OPENCODE_ZEN_API_KEY=… node fingerprint-drill.mjs <model> [baseURL] [--batch] [--sibling <model>]…
README 中以 OpenCode Zen 隐身模型 space-bunny-free 为例：被动面无 tier-1 泄漏时显示「未匹配」，usage 差分可与 MiniMax-M3 官方 tokenizer 精确一致（L1=0）；该 fertility 能力已于 2026-09-26 起集成进面板。
适用场景与注意¶
适合谁：在 dsh 里调试多厂商网关、灰测匿名代号模型、或需要可审计的结构证据（而非仅凭文风猜测）的开发者与社区贡献者。
务必知晓：
- 插件在当前 dsh 进程权限下运行，安装前应自行审阅 GitHub 源码 与 MIT 许可证；社区目录 SkillHub 为独立站点，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系。
- 结论基于结构指纹与 usage 定量比对，存在孪生词表、网关包装等分辨率边界；面板不替代服务方声明。
- 直连 API 的 drill 脚本需自行保管密钥，仅在可信环境运行。
结尾¶
ModelTester 把「会话像哪家推理栈」收成一块可增量更新的检测面板：归属排名、证据账本、探针电池与 usage 指纹在同一套本地逻辑里完成，适合作为 dsh 日常联调时的结构侧写工具。
- 目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/Yuer6327/ModelTester
- GitHub：https://github.com/Yuer6327/ModelTester
