Fusion · DSH 插件

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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。
• 排除了哪些尝试、为什么排除，以及方法和原始数据，见 docs/EVIDENCE.md。

怎么用

1. 按 安装说明 装好插件。
2. 打开 设置 → Fusion，选择 Lead 和 Sidekick。可以选 DSH 里任何已登录的模型。
3. 在模型菜单里选择 Fusion · 自动，像平时一样对话。

搭配建议： 省钱靠的是 Sidekick 比 Lead 便宜得多。选一个强的前沿模型当 Lead，再选一个价格低很多（最好 5 倍以上）的模型当 Sidekick。两者价格越接近，越省不了钱。

工作方式

• 普通对话：Lead 直接回答，和用普通模型一样。
• 需要改代码时：Lead 把任务交给 Sidekick。任务说明里带着用户需求的原话，以及验收命令。
• 验收：
  • Sidekick 交回结果后，DSH 在真实环境里运行验收命令。
  • Lead 审查改动，并且必须对用户的每一条硬性要求给出结论和证据，缺一条都不能通过。
  • 原本就失败的测试（例如缺少可选依赖），可以标成"只要求不新增失败"。
  • Sidekick 改写了原有测试时，会被单独标出来，Lead 必须确认过才能通过。
• 返工：不通过就把具体问题打回给同一个 Sidekick 继续改。
  • 如果发现任务说明里允许改的文件不够（例如另一个测试文件还写着旧行为），Lead 可以在返工时把它加进可改范围。只能加、不能减，每次都会留下记录。
• Lead 不写代码：这不是靠提示词约束，而是由程序保证的：
  • Lead 没有写文件的工具；
  • 它执行的 shell 命令跑在 DSH 的只读沙盒里。
• 唯一的例外：程序判定 Sidekick 确实做不完时，才解锁 Lead 接手。 例如 2 轮返工后检查仍然失败，或者 Sidekick 用完了步数、反复卡住。接手时：
  • Lead 只能改任务允许的文件；
  • 必须通过同样的验收；
  • 任务结束后恢复只读。
• 额度用完或出错：Lead、Sidekick 各自处理。可以换模型继续，也可以定时继续；进度保留。

缓存保活

Lead 等 Sidekick 干活时，可能要等好几分钟。模型的输入缓存过期后，下一次请求就要按全价重读整段对话。保活会在等待期间，定时把 Lead 上一次的请求原样再发一遍，末尾只加一句“Reply OK”。前缀和上次完全相同，厂商就从缓存读取，缓存的寿命也就续上了；模型只回一个 OK，回复直接丢弃，不进对话，也不会执行工具调用。

• 默认值： 来自各家官方文档，覆盖 Artificial Analysis 排行榜前 20 的模型厂商。
  • 按模型名匹配，比如 gpt-、claude-、gemini-、glm-、grok-、kimi-、deepseek-*。
  • 附带 dsh-oauth-login 的线路计费方式：按请求次数计费的套餐默认关闭保活，因为每次保活都算一次请求。
• 自动： 模型实际返回过缓存命中后才开启，不支持缓存的模型不会白花钱。
• 每个模型都可以在设置页调整： 开关、续命间隔、恢复默认。设置页还会显示每个模型的实际效果：
  • 等待后缓存还在不在；
  • 发了几次保活、读了多少 token；
  • 避免了多少 token 按全价重发。
• 实测（ChatGPT 订阅线路，gpt-6-astra，约 2 万 token 上下文）： 每次保活模型只回 5 个 token，不思考、不调工具。缓存空闲 10 分钟仍在，15 分钟后过期，每次保活会重新计时，所以这条线路默认每 8 分钟保活一次。
• 自动调整： 当前间隔下最近 5 次保活有 3 次没命中，程序才会自动缩短间隔（偶尔一次随机淘汰不算）；只会缩短，不会自动拉长。可以放宽时只给建议，由你决定。

支持范围

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