昨天deepseek-harness发布了，这注定是值得载入史册的一个夜晚，我第一时间就发现了这个消息，同时我也一直在期盼着deepseek-v4-pro正式版
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但是我一直在观望，看了好几个相关的评测视频，比如林禾，看完我真感觉这是国产的胜利啊。

今天我也简单的实际测试了一下
使用的是deepseek-v4-flash，在晚上八点半，让它给我生成介绍我的学校的ppt文件
1 轮 · 25 步| LLM 4m0s · 工具调用 1m33s| 首 token 平均 2.1s · 171 tok/s| 缓存命中 94%| 输入 921K tok · 输出 32.3K token 总用时5min33s 0.23元！！

开头的步骤

效果图
作为一名codex的重度使用患者，我感觉在不额外添加使用skills的情况下，两者完全可以媲美了。况且我在有一次公司的实习过程中，老板让我做一个关于公司项目的ppt，我全权交给gpt5.6sol做，把推理能力调到最高，把要用的资料都给，结果是消耗了我2周的额度，三千多万token,一个多小时，最后生成了依托答辩

现在使用下来的缺点就是：

当前harness生成的文件直接放置在文件夹当中，没有直接在对话框交付，生成文件的相关代码直接放在那里，没有把其删掉。

然鹅也有很多做的好的地方：

而对于很多地方我很想夸夸deepseek的相应开发者，像是使用的量啊，调用工具的轮次啊都是显示出来的，不是像codex那种一样进行无感交换，使用的量需要自己点开设置看，而且使用的npx进行启动也十分方便,底座的语言使用typescript更加有利于开源社区的协作，而相关的cordis架构也把高内聚低耦合发挥到极致,也极致的符合deepseek说的everything is a plugin…

最后说一句：
祝愿国产模型软件越来越好！！！！