← 返回列表
未验证
DeepSeek HarnessDSH插件:阿里云百炼DashScope适配包——
尚未跑自动兼容性验证,可查看页面内的依赖与入口分析。 · 最近上游提交 2026/9/16 · 已提供中文文档
[百炼(DashScope)模型目录预置插件]Alibaba Bailian (DashScope) model catalog preset for DeepSeek Harness — 36 models with per-family reasoning effort adaptation, context windows, and auto-adaptation of existing Bailian routes.
综合分
30.4
GitHub 分
30.4
用户评分
—
★ Stars
1
周下载量
—
安装插件(需先安装 dsh CLI 引擎:npm install -g @deepseek-ai/dsh)
dsh plugin --profile web add CroissanTTs/dsh-bailian-models该插件未发布到 npm,走 GitHub 源安装(pnpm 若拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑)
数据截至 2026/9/20(元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转,单条结论的验证时间见上方)
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/dsh-llm-pi-ai用户评分
还没有人投票,来当第一个
订阅周报,不错过优质插件更新
每周一封 · 高评分插件 + 新用户活动
README
dsh-bailian-models DeepSeek Harness(DSH)插件:阿里云百炼(DashScope)适配包—— 1. 预置路由:一条开箱即用的 bailian provider 路由,内置 36 个主流文本模型的完整目录(上下文窗口、最大输出、按模型家族适配的推理强度控制); 2. 自动适配器:自动识别你已有的 provider 路由中 baseURL 指向百炼的(如 dashscope.aliyuncs.com),无需手动修改配置,即为其补齐正确的方言、推理档位与上下文声明——你已填写的字段一律保留; 3. 智能压缩(依赖 dsh-smart-compact 一并安装):到上下文阈值先提示用户再压缩,摘要按事件线 + 短期/长期记忆分级;详见 dsh-smart-compact。 安装后在 DSH 的模型选择器里直接选用百炼模型,推理强度档位出现在会话的推理强度控件中;不需要手写任何 settings.yaml。 为什么需要它 DSH 自带的 pi-ai 适配器不认识 dashscope.aliyuncs.com 这个端点:直接配置百炼 URL 时会按 OpenAI 默认方言发送请求(错误的 store/developer 字段、不会发 enable_thinking),模型条目也没有上下文窗口和推理能力信息——表现就是"只能跑标准大小、调不了推理强度"。本插件把每个模型的正确方言、推理档位与容量声明补齐。 安装 DSH 桌面端 / Web(社区市场):在市场里搜索 dsh-bailian-models,确认安装即可(安装后按提示重载 profile)。 命令行: dsh plugin --profile web add dsh-bailian-models 手动(调试插件本身时):把本仓库克隆到本地,在 profile 的 package.json 里 pnpm add ,并把 dsh-bailian-models 追加到 dsh.profile.bundles。 安装后设置 API Key(插件只引用环境变量名,永不落盘密钥): export DASHSCOPE_API_KEY=sk-... 也可以在 DSH 设置 → 模型里编辑 bailian 路由、改用自己的环境变量名或地域端点。 自动适配已有路由 除了预置的 bailian 路由,插件还挂载了一个自动适配器:它监听 llm-pi-ai 设置分节,凡是 baseURL 主机名匹配百炼端点(dashscope.aliyuncs.com / dashscope-intl / dashscope-us / *.maas.aliyuncs.com)的已有路由,都会被自动补齐: - 路由级 compat 方言(thinkingFormat: qwen、supportsStore: false、supportsDeveloperRole: false); - 目录内已知模型的 contextWindow / maxTokens / input / reasoningEfforts / 模型级 compat(支持 -0902、-2026-05-20 这类快照后缀自动匹配母型号); - 预算型模型所需的路约级 thinkingBudgets 档位映射。 上下文阈值 maxContext:百炼不少模型支持 1M 上下文,而工程上 1M 与 400k 效果相近、却远好于 262k 默认值。在插件 config 设 maxContext: 400000 后,目录里超过它的 contextWindow 一律钳制到阈值,其余不动——既享受大上下文红利又不滥用。仅钳制目录源的值,你显式写过的 contextWindow 不受影响。 只补空缺,永不覆盖你写过的值;模型 id 不在目录里的条目原样保留。写入前会经过 dsh-llm-pi-ai 自己的 schema 校验,写不进去就保留现状并告警,绝不弄坏配置。不想用可以在 profile 的用户 patch 里禁用 bailian-models-autoadapt 行,或把它的 config.autoAdapt 改为 false;自托管网关可用 config.extraHosts 添加自定义主机名;config.maxContext 设上下文阈值。 注意:自动补齐的内容写入的是 settings 的用户层(即你的 settings.yaml),卸载插件后这些已补齐的字段会保留(无害),而预置的 bailian 路由会随插件卸载消失。 推理强度是怎么映射的 百炼不同模型家族的思考参数互不兼容,插件按官方文档分成四类适配: | 类型 | 线上参数 | DSH 档位行为 | |---|---|---| | A. 等级型 | enable_thinking + reasoning_effort | 选档即发送对应 effort;Off 关闭思考 | | B. 预算型 | enable_thinking + thinking_budget | 档位映射 token 预算:minimal 1024 / low 4096 / medium 16384 / high 65536(按模型上限钳制) | | C. 开关型 | 仅 enable_thinking | Off / High 两档(High = 开思考) | | D. 仅思考型 | 模型始终思考,无参数 | 不提供档位(发任何开关参数都可能被 400 拒绝),思考内容正常显示 | 未选择档位时,A/B/C 类模型会显式发送 enable_thinking: false(即可预测地关闭思考,控制成本);D 类模型不受影响。 模型速查表 数据来源:阿里云百炼官方文档(各模型信息页 + 深度思考模型的用法)。上下文 / 最大输出 单位均为 token。 A. 等级型(reasoning_effort) | 模型 | 可选档位 | 上下文 | 最大输出 | 输入 | |---|---|---|---|---| | qwen3.8-max | off · low · medium · xhigh | 1,000,000 | 131,072 | 文+图 | | qwen3.8-max-0902(快照) | 同上 | 1,000,000 | 131,072 | 文+图 | | qwen3.8-flash | 同上 | 1,000,000 | 131,072 | 文+图 | | glm-5.2 / glm-5.2-us / glm-5.2-fast-preview | off · minimal · low · medium · high · xhigh · max | 1,048,576 | 131,072 | 文 | | glm-5.1 | off · minimal ~ xhigh | 202,745 | 131,072 | 文 | | glm-5 | 同上 | 202,752 | 16,384 | 文 | | deepseek-v4-pro / -0813、deepseek-v4-flash / -0731 | off · high · max | 1,000,000 | 393,216 | 文 | | deepseek-v4.1-flash | minimal · low · medium · high · xhigh · max(→ ultra) | 1,000,000 | 393,216 | 文+图 | deepseek-v4.1-flash 的档位口径:官方文档写的是「reasoning_effort 取 1~100 的整数」,但线上 compatible-mode 端点实测拒绝整数('reasoning_effort' must be an object with 'effort' field or a String),只认枚举 minimal/low/medium/high/xhigh/max/ultra —— 其中 ultra 比文档多一档。 ⚠️ harness 的档位上限是 7 且 off 独占一格(pi-ai 的 EXTENDED_THINKING_LEVELS = off/minimal/low/medium/high/xhigh/max,未声明档位会被剔除)。官方恰好有七级枚举,但「不要 off、minimal→ultra 正好七档」在 harness 里物理上做不到 —— 那样会变成 8 档。只能是「off + 6 档」或「无 off、6 档」。本目录选后者:滑动条最低档 = minimal(不可关闭思考),最高档 max 映射到官方 ultra,等于丢掉高位的 max、保留低位 minimal。实测 enable_thinking:false 确实能关思考,所以这是主动取舍;想恢复「可关思考」,给 reasoningEfforts 补一行空的 off: 即可(此时最高只见 xhigh)。 B. 预算型(thinking_budget) | 模型 | 档位 | 上下文 | 最大输出 | 思维链上限 | |---|---|---|---|---| | qwen3.7-max / plus / flash | off · minimal · low · medium · high | 1,000,000 | 131,072 | 262,144 | | qwen3.6-plus / flash | 同上 | 1,000,000 | 65,536 | 81,920 / 131,072 | | qwen3.5-plus / flash | 同上 | 1,000,000 | 65,536 | 81,920 | | qwen3-max | 同上 | 262,144 | 65,536 | 81,920 | | qwen-plus | 同上 | 1,000,000 | 32,768 | 81,920 | C. 开关型(off / high) qwen-flash(1M / 32k)、qwen-turbo(128k / 16k)、deepseek-v3.2 / v3.2-exp / v3.1(128k / 65k)、kimi-k2.6、kimi-k2.5(256k / 16k,支持图片)。 D. 仅思考型(无档位,始终思考) kimi-k3(1M / 1M)、kimi-k2.7-code(256k / 16k,支持图片)、kimi-k2-thinking(256k / 16k)、MiniMax-M2.5 / M2.1(204.8k / 32k)、deepseek-r1 / r1-0528(128k / 16k)、qwq-plus(128k / 8k)。 自定义与覆盖 插件写入的是组合的 base 层;你在 ~/.dsh/settings.yaml 的 llm-pi-ai: 分节(或设置界面)里的任何修改都按 provider 键合并覆盖它,重启前即生效。常见覆盖: llm-pi-ai: providers: bailian: 换地域端点(新加坡) baseURL: https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 换凭据环境变量 apiKeyEnv: MY_BAILIAN_KEY 收窄模型列表。注意:settings 合并时数组是整体替换的,这份清单会盖掉 base 层目录;清单里没写的字段由自动适配器按 id 从目录补回来(含 reasoningEfforts),所以只写 id 就够了。 models: - id: qwen3.8-max ⚠️ 在设置界面的模型页改百炼列表要留神:GUI 保存时会把当时解析出来的清单整份回写进 settings.yaml 的 models,从而盖掉 base 层目录(这就是"本来 37 个模型、改完只剩几个"的原因)。本包的适配器会在随后的设置变更里按 id 补齐被盖住条目缺失的字段,所以推理档位不会丢;但如果你本意是"整个目录都要",最干净的做法是直接在用户层删掉 models: 这一段。 设上下文阈值 在 profile 的用户 patch 里覆盖本插件的 bailian-models-autoadapt 行,把 maxContext 设为你想的上限(比如 400000)。所有百炼路由(预置的 bailian 和自动适配到的已有路由)里目录源的 contextWindow 超过它的都会被钳到该值: - id: bailian-models-autoadapt name: dsh-bailian-models config: autoAdapt: true maxContext: 400000 # 1M 上下文的模型按 400k 用;262k 以下的不动 卸载:市场/命令行卸载本插件后,bailian 路由随 base 层一起消失;你在用户层对 bailian 的覆盖仍会保留但不再有任何效果,可一并删除。 工作原理(给维护者) 两部分: 1. 纯配置 bundle 预置:package.json 的 dsh.bundle.patch 指向 cordis.patch.yml,按 id 覆盖 dsh-base 组合里休眠的 llm-pi-ai 行(该行无 config),把 bailian 路由注入组合 base 层。name 字段是防漂移护栏:若未来 base 组合在该 id 挂载了别的插件,本 patch 会被跳过并告警而非静默写坏配置。 2. 自动适配器(src/index.js,同一个 patch 的 insert 行挂载):监听 settings/document-updated 事件,对 llm-pi-ai 分节里的用户路由做主机名检测与缺口补齐(computeRoutePatch 纯函数,幂等)。模型目录从 cordis.patch.yml 生成(npm run build 产出 src/catalog.mjs),YAML 是唯一事实源。运行时零依赖。 请求的实际序列化由 @deepseek-ai/dsh-llm-pi-ai(pi-ai 运行时)完成:thinkingFormat: qwen 方言下发送 enable_thinking / reasoning_effort / thinking_budget;思考内容经 reasoning_content 回流显示。 本地校验(改动 patch 后跑一遍): npm install npm test # schema 校验 cordis.patch.yml + catalog 同步性 + 自动适配器行为(22 项断言) 已知的百炼平台约束 - 思考模式必须流式调用:DSH 始终流式,不受影响。 - reasoning_effort 与 thinking_budget 在 qwen3.8 系列上互斥,因此 A 类模型不提供预算档。 - 部分模型(kimi-k3、deepseek-r1、MiniMax-M2.x、qwq-plus 等)是仅思考模式,不能关闭思考——这是平台行为,不是插件缺陷。 - 插件不查询余额/不感知模型下线;百炼下线某模型后,在设置里删掉对应条目即可。 贡献 新增/修正模型条目只需改 cordis.patch.yml:参照同家族现有条目补 contextWindow / maxTokens / reasoningEfforts,数据请附百炼官方文档链接。提交前跑 npm run validate。 License MIT
同作者(CroissanTTs)的其他插件
扫码进群