dsh-model-fusion

复制命令，或者把整个安装任务交给你的 Harness 智能体。

README 摘要

来自项目自身文档的清洗摘录。

Fusion · DSH 插件 English · 安装 · Install (English) Fusion 在 DeepSeek Harness（DSH）的模型菜单里是一个普通模型： Fusion · 自动 。背后是两个你自己选的模型： - Lead ：一个强的前沿模型。负责理解需求、看代码、写任务说明、审查结果。 - Sidekick ：一个便宜得多的模型。负责实际改代码、跑命令、跑测试。 目标只有一个： 用前沿模型的效果，付打折的价钱。 思路受 Cognition 在 Devin 里推出的 Fusion 启发，这是一个独立实现，与 Cognition 无关。 实测效果 9 道真实开源项目的题（SWE-rebench，Python），每题跑 2 次，用隐藏测试判定对错。Lead 为 GPT-6 Astra（high），Sidekick 为 GLM-5.3-Flash（high）： 做对 总花费（按 API 价格估算） --- --- --- GPT-6 Astra 单独 9/18 $39.17 Fusion：GPT-6 Astra + GLM-5.3-Flash 11/18 $18.07（便宜 54%） Fusion：GPT-6 Astra + Grok 4.6 13/18 $41.27（不省钱） - 花费是按各家 API 公开价格换算的估算，不是账单。 - 局限：样本小（9 题 × 2 次）、只测了 Python、公开题目可能出现在模型训练数据里。 - 详细方法、原始数据和每一轮的结论见 docs/EVIDENCE.md。 对照 Devin 自己的 Fusion： 两边用同一对模型，Lead 是 GPT-6 Astra（high），Sidekick 是 SWE-2。题目、工作区和隐藏测试完全相同。 排除被污染的尝试后，四个组别都干净的题剩 4 道，结果如下： 做对 花费 --- --- --- 本插件：Astra + SWE-2 4/4 $2.73 Devin Fusion：Astra + SWE-2 3/4 $4.81 Devin，Astra 单独 3/4 $8.13 - 样本只有 4 道题、每题 1 次，不能据此说谁更强，也不代表与 Devin 同等水平。 - SWE-2 两边都按 $0 计价，所以花费都是 Lead 的。 - 本插件的耗时约为 Devin 的 3.4 倍。…

项目信息

仓库

aa2246740/dsh-model-fusion

作者

aa2246740

协议

Apache-2.0

stars

74

Forks

7

更新时间

2026年11月4日

创建时间

2026年9月27日

语言

TypeScript

收录来源

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