在 DeepSeek Harness 内跑四题 150 分模型智商评测（秦始皇 60 / 庞贝 45 / 鹈鹕 22.5 / 糖果 22.5）：每个「模型 × 推理档位」组合在独立子会话中逐题执行，秦始皇与鹈鹕按 rubric 由所选裁判模型打分，庞贝与糖果程序判定，批次保留分数、产物与费用；另按模型 × 推理档位从本地会话日志计算 0–1000 真实性能分（输出速度、首字延迟、思考速度、工具节奏、工具耗时、工具成功率、缓存命中 七个维度），附基线偏差与受控测速，并在侧边栏提供排行、性能、历史与设置四个视图。每个批次都会真实消耗候选模型与裁判模型的 token，候选子会话在隔离的运行目录里可使用文件读写与 bash 工具。
安装
# Release 预构建包
dsh plugin --profile web add "https://github.com/Chip-G0202/dsh-model-radar/releases/latest/download/dsh-model-radar.tgz"
# GitHub 源码（首次需按提示配置 allowBuilds 构建授权后重试）
dsh plugin --profile web add github:Chip-G0202/dsh-model-radar
装任何插件都等于在你的机器上跑第三方代码，权限和你本人一样大——能读你的文件、用你的凭据、访问网络，工具审批管不到它。GitHub 来源的插件还会在安装时执行构建脚本——pnpm 默认拦截，所以安装可能停在 ERR_PNPM_GIT_DEP_PREPARE_NOT_ALLOWED 或 ERR_PNPM_IGNORED_BUILDS；dsh 会打印出需要添加的确切键名，把它加进该 profile 的 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 下，重跑一次即可装上。放行构建本身就是一次信任判断：请只安装可信来源，并尽量锁定 commit（github:owner/repo#sha）。
链接
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