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视觉增强适配器 NagasakiSoyo-ui/dsh-llm-deepseek-vision

DeepSeek Harness
NagasakiSoyo-ui82 天前有提交已提供中文文档扫描:未发现敏感能力

让纯文本模型借助视觉模型读懂图片内容

25.8/100
综合分
1
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/10/5 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。

安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add NagasakiSoyo-ui/dsh-llm-deepseek-vision
该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)

状态速览

判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态
信任档位:待复验
是什么[目录]—
dsh 原生插件 · vision
暂无时间戳·判据 →
装得上吗[实装验证]—
曾在 dsh 0.2.0-rc.2 下真实安装成功,但当前 dsh 已更新至 0.2.1-rc.5,本站尚未在新版下复验
L4 · 真实安装等级说明 →
数据截至 2026/10/09·判据 →
安全吗[自动扫描]—
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
数据截至 2026/11/04·判据 →
还在维护吗[仓库]—
更新放缓:最近一次提交在 82 天前
暂无时间戳·判据 →
图例:✓ 通过! 需注意— 未判定 / 无数据· 「未判定」= 本站尚无数据,不代表插件有问题
档位由哪些信号合成

本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。

验证判据与等级说明 →

可信度证据

安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0
🟢 扫描:未发现敏感能力尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

静态扫描未发现敏感能力:最多只发网络请求、读取自身元数据或只读文件,未发现执行命令、文件写入或敏感信息读取。

扫描于 2026/11/4(1 天前) · 范围 全包扫描(包内未声明入口) · 来源 GitHub 仓库

静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。

社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/schemastery@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-invariants@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/dsh-attachment
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功能亮点

  • 视觉模型描述图片
  • 纯文本模型基于描述推理

为 DeepSeek Harness 提供视觉增强的 DeepSeek 适配插件:由支持视觉的模型描述图片输入,再让纯文本 DeepSeek 模型基于描述推理

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
dsh-llm-deepseek-vision 给 DeepSeek Harness 的纯文本模型装上「眼睛」的视觉插件。 Vision-augmented adapter plugin for DeepSeek Harness. 它让纯文本模型能够「看」图片:每张附加的图片先交给另一个视觉模型描述成文字,再由纯文本模型基于描述进行推理。推理模型永远不需要直接处理图片字节——另一个模型是它的眼睛。默认文本推理与图片描述都跑在 OpenCode Zen Go(opencode-go)。 工作原理 / How it works - 注册一个额外的 provider 路由:DeepSeek (Vision)(deepseek-vision),对外广告与 DeepSeek 目录相同的模型 id(deepseek-v4-flash / deepseek-v4-pro),但声明 [text, image] 输入。 - 不带图片的请求:零开销,直接透传给文本推理路由(默认 opencode-go)。 - 带图片的请求:配置的视觉模型把每张图描述成文字([Image #N description: …]),图片块被描述替换,纯文本模型再作答。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
dsh-llm-deepseek-vision

给 DeepSeek Harness 的纯文本模型装上「眼睛」的视觉插件。
Vision-augmented adapter plugin for DeepSeek Harness.

它让纯文本模型能够「看」图片:每张附加的图片先交给另一个视觉模型描述成文字,再由纯文本模型基于描述进行推理。推理模型永远不需要直接处理图片字节——另一个模型是它的眼睛。默认文本推理与图片描述都跑在 OpenCode Zen Go(opencode-go)。

工作原理 / How it works

- 注册一个额外的 provider 路由:DeepSeek (Vision)(deepseek-vision),对外广告与 DeepSeek 目录相同的模型 id(deepseek-v4-flash / deepseek-v4-pro),但声明 [text, image] 输入。
- 不带图片的请求:零开销,直接透传给文本推理路由(默认 opencode-go)。
- 带图片的请求:配置的视觉模型把每张图描述成文字([Image #N description: …]),图片块被描述替换,纯文本模型再作答。

快速开始 / Quick start

1. 安装插件

推荐(一键安装)——插件已发布到 npm,声明了 dsh.bundle manifest:

dsh plugin --profile web add @deepseek-ai/dsh-llm-deepseek-vision

或从源码安装:

git clone https://github.com/NagasakiSoyo-ui/dsh-llm-deepseek-vision.git
cd dsh-llm-deepseek-vision
npm install
npm run build

然后把构建产物接入你的 Harness 部署。如果你在 Harness monorepo 中开发,将本目录放入 packages/llm/llm-deepseek-vision 并执行 pnpm install 即可。

2. 在组合配置中挂载

在 Harness 的插件组合配置(如 profile 的 cordis.patch.yml)中添加:

- id: llm-deepseek-vision
name: '@deepseek-ai/dsh-llm-deepseek-vision'
config:
提供视觉模型的 provider 路由 visionProvider: opencode-go 该路由上的视觉模型 id —— 即"眼睛" visionModel: mimo-v2.5 给视觉模型的指令 visionPrompt: 'Describe the attached image in detail…'
单次视觉描述的输出上限 visionMaxTokens: 1024 实际进行推理的纯文本路由 delegateProvider: opencode-go 该路由对外广告的模型目录;默认镜像 DeepSeek 目录 models:
- id: deepseek-v4-flash
name: DeepSeek-V4-Flash
contextWindow: 1000000
- id: deepseek-v4-pro
name: DeepSeek-V4-Pro
contextWindow: 1000000

3. 前置条件 / Prerequisites

- 视觉 provider 路由必须存在,且其模型被声明为支持图片输入(input: [text, image])。
对 pi-ai 路由(settings.yaml 的 llm-pi-ai: 段),给模型条目加上图片模态:

llm-pi-ai:
providers:
{
opencode-go:
{
api: openai-completions,
baseURL: https://opencode.ai/zen/go/v1,
models:
[
{ id: mimo-v2.5, input: [text, image] },
...
]
}
}

- 视觉模型的 provider 必须能完成认证(在凭据库中配置它的 apiKeyEnv)。
- Harness 必须挂载持久化附件服务(dsh-base 已内置)。

💡 提示:mimo-v2.5 是 OpenCode Zen Go 目录上最便宜的文图模型(输入/输出 0.14/0.28,与 deepseek-v4-flash 同价)。kimi-k3 要贵得多(3/15)。

4. 使用 / Usage

在模型选择器中选 DeepSeek (Vision) 和一个模型 id(deepseek-v4-flash / deepseek-v4-pro),然后在消息中附加图片。想设为会话默认,把 agent-default-model 指向它:

agent-default-model:
provider: deepseek-vision
model: deepseek-v4-flash

配置项 / Configuration reference

| 字段 | 默认值 | 说明 |
| visionProvider | opencode-go | 提供视觉模型的 provider 路由 |
| visionModel | mimo-v2.5 | 视觉模型 id(必须支持 [text, image] 输入) |
| visionPrompt | 内置默认提示词 | 给视觉模型的描述指令 |
| visionMaxTokens | 无 | 单次视觉描述输出上限 |
| delegateProvider | opencode-go | 接收文字请求并推理的路由 |
| models | DeepSeek 目录镜像 | 该路由广告的模型目录 |

注意事项 / Notes

- 视觉描述每轮都会重新生成:会话日志里如果包含图片,每轮都会重新描述;回放一个视觉轮次会重新运行视觉模型。
- 视觉模型必须能被其 provider 路由解析;手写声明的 pi-ai 路由条目若未声明推理能力,会被按"可关闭思考"处理(发送 off)。

开发 / Development

npm run build # tsc 编译到 lib/
npm test # vitest 单元测试(含视觉/委托双路由桩)

许可 / License

MIT © 2026 NagasakiSoyo-ui
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