ARTICLE · 人工智能
DeepSeek Harness 发布，爆肝实测一天，夯爆了还是拉完了？
一语总结本文介绍 DeepSeek Harness 的功能与使用方法，并通过五个前端动画/游戏任务与 Codex + GPT-5.6 Sol 进行实测对比，发现 DeepSeek 在部分任务上表现接近但仍有差距，同时指出内测阶段存在状态不同步等 Bug。
文章介绍 DeepSeek 近期发布的 Harness Agent 框架，采用「一切皆插件」的架构设计，模型、工具、策略、存储等均可自由组合。作者详细说明了安装配置流程、权限控制（Read Only/Workspace Write/Full Access）和四种运行模式（标准/PTC/极简/创造）。随后通过五个实测任务（八足蜘蛛动画、3D 体素足球、3D 魔方、跳一跳游戏、ASCII 滑动变阻器）对比 dsh + DeepSeek V4 Pro/Flash 与 Codex + GPT-5.6 Sol 的表现。结果显示 DeepSeek 在动作连贯性和交互设计上有一定优势，但速度较慢、部分任务需多次迭代，且存在状态不同步、无法开新会话等内测 Bug。作者认为 DeepSeek 作为纯文本模型在视觉相关任务上有先天限制，整体表现接近但尚未超越 GPT-5.6 Sol。
- DeepSeek Harness 采用「一切皆插件」架构，自由度较高。
模型、工具、策略、存储、沙箱、上下文管理和 UI 等能力均可像积木一样拆装，社区已开发多种皮肤和插件，包括二次元风格、TUI、复古网页等。
- 提供四种运行模式适配不同场景。
标准模式适合日常开发；PTC 模式将多次工具调用写成 TypeScript 程序执行，适合长流程任务；极简模式仅保留 Bash 和文件编辑，用于裸机测试；创造模式允许用户自定义 Agent。
- 实测对比显示 DeepSeek V4 Pro 部分任务表现接近 GPT-5.6 Sol。
蜘蛛动画 GPT 一次直出更自然，DeepSeek 需多次迭代；足球动画 DeepSeek 动作更连贯；魔方任务 DeepSeek 多了鼠标拖动交互；跳一跳游戏 DeepSeek 还原度更高。
- DeepSeek 作为纯文本模型在视觉任务上有先天限制。
测试中发现 DeepSeek V4 Pro 无法直接读图，需通过 PNG 解码器分析像素，效率较低。ASCII 滑动变阻器任务中，GPT 因具备视觉能力直接复刻原图，DeepSeek 只能间接实现。
- 内测阶段存在状态不同步等 Bug。
作者发现任务执行时无法打开新会话或新工作区，且任务实际已停止但执行时间仍在增加，页面未及时提示，影响使用体验。
DeepSeek Harness 发布，爆肝实测一天，夯爆了还是拉完了？
文章介绍 DeepSeek 近期发布的 Harness Agent 框架，采用「一切皆插件」的架构设计，模型、工具、策略、存储等均可自由组合。作者详细说明了安装配置流程、权限控制（Read Only/Workspace Write/Full Access）和四种运行模式（标准/PTC/极简/创造）。随后通过五个实测任务（八足蜘蛛动画、3D 体素足球、3D 魔方、跳一跳游戏、ASCII 滑动变阻器）对比 dsh + DeepSeek V4 Pro/Flash 与 Codex + GPT-5.6 Sol 的表现。结果显示 DeepSeek 在动作连贯性和交互设计上有一定优势，但速度较慢、部分任务需多次迭代，且存在状态不同步、无法开新会话等内测 Bug。作者认为 DeepSeek 作为纯文本模型在视觉相关任务上有先天限制，整体表现接近但尚未超越 GPT-5.6 Sol。