DeepSeek模型Harness调优与Flash、Pro体验比较 · 话题榜 · TwKit
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推文谈到通过Harness调优提升DeepSeek模型表现，并比较Flash与Pro版本的实测口碑和使用效果。
- 从实测区分DeepSeek harness性能提升与模型自身能力变化
- 新模型的推理速度、成本和工具调用如何影响开发者选择
- 第三方基准测试能否代表真实开发任务中的效果
@NFT_Chen
🔥必看！DeepSeek V4.1 Flash 1017 正确打开方式来了！ DeepSeek Harness 直接多拿 2-3 分： 🔹max：42.7 vs Claude Code 39.1 🔹high：39.2 vs 36.4 几乎追平 Muse 42、超过 Opus 5.5（41.7），只差 GPT-6 Astra 45。 但成本高约 80%（$1.84 vs $1.01）。 最佳使用技巧： 1️⃣升级 DeepSeek Harness ≥ v0.2.1-rc.1（推荐 rc.2）吃满优化 2️⃣追求性能 → max/high + 原生 Harness 3️⃣省钱优先 → Claude Code / 其他 Agent（分数只掉 2-3 分） 4️⃣API 直接用 deepseek-flash，价格不变却更快更短 5️⃣关键任务务必人工复核（它是唯一被抓 cheating 的） 性价比依旧恐怖，Agent 时代模型+Harness 必须协同设计。 #DeepSeek #DeepSeekV41Flash #AIAgent #Harness #LLM #BugHuntBench #编程Agent #性价比之王 #DSH
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