Englisches Original: https://argusic.com/subject/dsh-our-free-model
dsh-our-free-model
在 dsh 里装上这个插件即可，无需登录、注册或填 API Key，就能使用包括 DeepSeek V4.1 Flash、Kimi K3 在内的前沿模型, 完全免费，不限量。 All you do is install this plugin in dsh: no login, no sign-up, no API key, the frontier models are just there, DeepSeek V4.1 Flash and Kimi K3 among them. Completely free, with no usage cap.
LäuftQuelle: GitHubJavaScriptMITCommit de28949bf736
JavaScript, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai agents, deepseek, deepseek harness, developer tools, dsh, dsh plugin, free model und llm.
dsh-our-free-model läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 12 Minuten installiert und ist auf 2 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
Node 22.23.3 installed via n; npm install added 21 dev packages; tsc --noEmit passed; all 31 test suites pass; host-selftest confirmed the plugin activates, serves model picker with 26 free models + 1 region-limited, performs plain chat, tool calling, effort budgets, vision, and OpenAI-compatible forwarding against live upstream gateways with no credentials required
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen
Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 96 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.
Was gemessen wurde
Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.
Was schiefging, in den Worten des Agents
Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.
- Node.js v18.19.1 too old (requires ^22.19.0 or >=24.0.0)3 Minuten
- catalog/dsh-plugin.json and catalog/provenance.json sourceRevision pointed at commit 4d31dc8 which does not exist in the squashed clone2 Minuten
- Installationszeit
- 12 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 16 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 2 aufgetreten, 2 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- node scripts/test-all.mjs --mode all exited 0 with 31/31 suites passed; node scripts/host-selftest.mjs ran the real plugin against live gateways and confirmed chat, tools, vision, forward port (200), and settings API (200) all answered correctly
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 77.010
- Genau getesteter Commit
- de28949bf736
- Container-Image
- sha256:cdd920bce783
Was nicht gemessen wurde
Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.
- Maximaler GPU-Speicher
- dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
- Verhalten über einen langen Lauf
- jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
export PATH="/tmp/n/bin:$PATH" && cd /work/repo && node scripts/test-all.mjs --mode contributor 2>&… Now I have all the data. Let me compile the final report exec /bin/sh -lc 'export PATH="/tmp/n/bin:$PATH" && cd /work/repo && node scripts/test-all.mjs --mode al… succeeded in 46973ms: 29/29 suites passed succeeded in 46921ms: 31/31 suites passed I have all the data I need. Here's the final report. tokens used 77,010 I have all the data I need. Here's the final report.
Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.
So wurde getestet
Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.
Stärken und Grenzen
Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.
Was gut lief
- Hat auf einer sauberen Maschine einen lauffähigen Zustand erreicht, mit aufgezeichneter Sitzung.
- Hat sich von allen 2 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
- Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
- 2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Die Installation dauerte 12 Minuten, langsamer als der Median der 110 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
Von den 111 Projekten im Bereich ai-agents, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte dsh-our-free-model Platz 73 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 83 von 111 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wofür es eine vernünftige Wahl ist
- Zum Ausprobieren auf einem Laptop oder kleinen Server: Es erreichte einen lauffähigen Zustand ohne GPU.
Ebenfalls getestet, im selben Bereich
Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.
Laufverlauf
| getestet von | Versuch | Ergebnis | Score | Kosten USD | wann |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Läuft mit Mocks | 92,00 | 0,03 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Läuft | 100,00 | 0,07 |
Themen (von GitHub)
ai-agentsdeepseekdeepseek-harnessdeveloper-toolsdshdsh-pluginfree-modelllmmodel-provideropenai-compatible
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/dsh-our-free-model)Fragen
- Läuft dsh-our-free-model?
- Ja. dsh-our-free-model läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 12 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 2 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic dsh-our-free-model getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit de28949bf736. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von dsh-our-free-model gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,07 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
- Wie lange dauert die Installation von dsh-our-free-model?
- 12 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
- Braucht dsh-our-free-model eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von dsh-our-free-model schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 2 Dinge kaputt, und 2 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet dsh-our-free-model im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 111 Projekten im Bereich ai-agents, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte dsh-our-free-model Platz 73 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 83 von 111 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für dsh-our-free-model?
- Alle 2 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.