dsh-our-free-model 开源：免登录免 Key，DeepSeek V4.1 Flash、Kimi K3 免费用

先说一个我最近反复遇到的场景。

某个新模型发布了，看参数和跑分都心动，想在自己终端里试两手。结果第一步就卡住：注册账号、验证邮箱、绑定支付方式、进后台开通 API 配额、复制一串 Key、再找到配置文件填进去。等这套流程走完，半小时过去了，想试的热情也凉了一半。

这还只是一个厂商。想同时试三个模型？三套账号、三处 Key、三种限额规则，散落在四五个网页后台里。免费额度各有各的脾气：有的按分钟限流，有的按天重置，有的用着用着就悄悄转成按量计费。

更难受的是另一件事：就算 Key 都搞定了，模型选择、思考强度、用量统计仍然是各管各的。你想搞清楚这个月 token 烧在哪，得逐个厂商后台翻。

这篇要聊的项目，思路可以说非常"简单粗暴"：dsh-our-free-model。它是一个 DeepSeek Harness（简称 dsh）的插件，装上之后，不用登录、不用注册、不用填任何 API Key，就能用上一批前沿模型——包括 DeepSeek V4.1 Flash、Kimi K3 这些，完全免费，不限量。

对，就是这么直接。下面说说它到底怎么做到的，以及我觉得它最值得学的几个设计。

它是什么：一个"纯挂载"的 dsh 插件

dsh 是一个"一切皆插件"的终端智能体内核，本身只提供最小能力，其他都靠插件往上挂。

dsh-our-free-model 就是挂在它上面的一个模型车道插件。用 README 里的原话说：纯插件挂载——不改内核、无构建步骤、零依赖，MIT 许可。它干的事情一句话能说完：把一批可以免密码使用的前沿模型接进 dsh 的模型选择器，你在输入框里选它们，跟选本地模型没区别。

项目 README 里挂着一枚 Trendshift 徽章，写着它拿过 JavaScript 周榜第一（2026-10-05 至 2026-10-11）。热度是次要的，真正有意思的是它处理问题的方式。

dsh-our-free-model 获得的 Trendshift JavaScript 周榜第一徽章

核心功能拆解

1. 免费模型到底从哪来

这是所有人的第一个问题。README 里写得非常坦白，全部出网目标就是两条公开免密来源：

  • OpenCode 的 Zen 网关（opencode.ai）：免费车道的主体。请求带的是 Authorization: Bearer public——这条车道本身就是公开免密额度，插件里没有任何属于你的密钥；
  • Kilo AI 的公共网关：内置其免费模型池（isFree 清单实时拉取），含 kilo-auto/free 自动路由，同样无需账号和 Key。

另外桌面端还有一条 EAC 协付渠道，需要 GitHub 登录并 star 仓库解锁，凭据在插件里以 AES-256-GCM 密文存在，命令行等其他宿主里这条渠道根本不存在。

README 明确说：没有号池、没有中转、没有二道贩子，请求由谁处理、数据发往何处，白纸黑字写在仓库里。这种透明度的插件，说实话不常见。

2. 不止两个来源：十三个"白嫖"渠道一体接入

除了上面两条公开车道，插件还挂了十三个渠道：华为云 CodeArts、腾讯 CodeBuddy / WorkBuddy、有道 LobsterAI、阿里系 Qoder / Qoder 中国版、字节 TRAE、Cline、讯飞 Loomy、商汤 Raccoon、MiniMax Code、智谱 ZCode、Google Code Assist 等十一个账号渠道，外加 Kilo 免费车道和一条匿名免费通道。

各家的登录流程、账号池、每日积分领取，都是原样挂载、原样运行。凭据只写进宿主持有库，浏览器永远拿不到明文。

3. 模型清单跟着上游走，可用性由你的网络出口实测

这个设计我很喜欢。插件里不保存静态快照——模型集合、上下文长度、能力，每次刷新都向上游重新拉取。你能用哪些，不是作者说了算，是你自己这台机器的网络出口实测出来的。

判定规则也很讲道理：

  • 上游清单里有、但网关明确拒绝路由的（返回 Model is unavailable 或 404），从下拉框移除，但在设置页保留记录和拒因；
  • 网关自己的故障——5xx、429 限流、超时、断网——不算对模型的判定，一律保持可达；
  • 被地区策略拦截的模型，进 region-limited 分组单独隔离。你至少知道"有这个东西，只是我这边连不上"。

翻译一下：它区分"这个模型没了"和"这次请求失败了"。很多工具在这里图省事，一遇 429 就把模型藏了，用户还以为下架了。

4. 思考强度不是摆设

免费用上的模型，思考强度也是真能控的，而且分两类：

  • 声明了档位的模型（如 DeepSeek V4.1 Flash、GLM 5.3 Flash）给档位菜单（Off / Low / High / Max 等），选中值按原值下发到上游 reasoning_effort；
  • 没有档位菜单的模型（如 MiMo V2.6）走预算阶梯：Light / Balanced / Deep 对应输出 token 预算 2048 / 8192 / 模型上限；思考关不掉的模型，三档整体翻倍。

README 里有留痕数据（官方数据）：deepseek-v4.1-flash-free 三次采样的中位思考 token 数为 none 0、low 793、high 700、xhigh 1405、max 1906。档位之间的差异是可测量的，不是心理作用。

5. 顺带把"周边"都做齐了

  • 聚合渠道：设置页可接入 75 家提供商（NVIDIA NIM、OpenRouter、Groq、DeepSeek、Kimi、QwenCloud、Ollama、LM Studio 等），Key 只写本机 0600 权限的 settings.json，接口只回显指纹；
  • 本地网关：OpenAI 兼容转发端口（/v1/chat/completions、/v1/responses）外加原生 Anthropic Messages 端点（/v1/messages、count_tokens），Claude Code、Codex 可以直接指过来；
  • 省 Token：工具输出压缩、提示词瘦身、五个本地应答，默认对全部车道生效；
  • 路由降级链：把多个模型串成 combo:<name> 虚拟模型，fallback 或 round-robin，撞上配额墙自动切换；
  • 用量看板：17 周 token 热力图、总量曲线、速度统计，数据全在本机，不上传。

用量看板的 Token 热力图布局前后对照（来自仓库文档）

（这张前后对照图来自仓库文档：热力图布局从"列宽自动拉伸"改成"12px 行列、按周对齐"。就这种小地方，作者专门写了文档——什么叫做工程品味。）

几个容易被忽略的设计取舍

这些细节 README 里都写了，但我觉得才是这个项目真正的差异点。

按 body 形状读响应，而不是看 Content-Type。 免费车道在高负载时会用 200 + application/json 返回一整套 SSE 帧。老实现信 header，response.text() 把流读成字符串、JSON.parse 当场炸掉，整轮报废——更阴险的是，这个错误还带着 status: 200，会把一个完全可用的模型误判成"不可路由"，从下拉框里消失一轮。现在的实现先嗅探首块（不超过 4KB）按形状分流，再把读到的字节注回流里，实时性不受影响。

速度那一栏，宁可显示"—"。 早期版本给一条实际约 40 tok/s 的车道报出 2941 tok/s。原因很典型：一次调用计费 422 个输出 token，其中 291 个是没流出任何帧的思考 token，而计时窗口从第一个可见 token 才开始——分子和分母度量的根本不是同一段时间。现在只在"能容纳分子的那段时间"内算速率，Σtoken / Σ秒，不再对各次速率取平均。曾经有一个 1 毫秒的窗口把 26 次调用的均值抬高了三个数量级，这种数字不如不显示。

上游表达不了的能力，不编。 对一个给不出 reasoning 档位的模型，它没有伪造一个 reasoning_effort 发过去，而是给预算阶梯。README 原话：编一档等于谎报能力。这种"老实"在 AI 工具里反而稀缺。

升级信任链：把"账号被接管"从 RCE 降级成"全体升级失败"。 应用内升级的信任根是一枚 pin 在插件里的 Ed25519 公钥，清单必须带签名才装；镜像（包括 jsDelivr）被投毒，结果只会是升级失败，而不是执行其中的代码。文件完整性再由 SHA-256 清单兜底。一个免费插件把升级链做到这个程度，是当生产设施在设计的。

安装与使用

命令行（纯 dsh web）：

dsh plugin --profile web add /绝对路径/dsh-our-free-model

装完重启一次应用，--profile 填你实际在用的 profile 名。桌面端用户走设置 → 插件管理器安装——desktop profile 由 Electron 独占管理，命令行写不进去。README 标注适配 dsh 0.1.5 至 0.1.7-rc.2，需要 Node ^22.19.0 或 >=24.0.0。

两个提醒：

  1. 不要走 npm 安装。 README 专门警告：npm 上的同名包不是本仓库发布的，入口文件被第三方改动过，拿不到审核过的构建和签名校验；
  2. 手工复制发布文件时，必须复制完整包，只复制入口脚本会导致渠道加载失败。

用起来就三件事：输入框的模型选择器里选 Our Free Model 分组；同一个菜单里的 Effort 调思考强度；设置 → Our Free Model → 本地转发，启用后复制 base URL 和 Key，本机其他工具（甚至 Claude Code、Codex）就能共用这批模型。仓库里还有个开发中的独立服务（npm run start:standalone），不装 dsh 也能跑。

适合谁

  • dsh / DeepSeek Harness 用户：零成本给终端智能体扩容模型池，这是它的本职；
  • 想低成本试前沿模型的人：不绑卡、不注册，先把模型跑起来，值得留了再谈付费；
  • 要把模型接进自己工具链的人：OpenAI 兼容加 Anthropic Messages 双接口，加一个本地转发端口，Cherry Studio、Cline 这类客户端换个 base URL 就能用；
  • 写插件的人：哪怕不用 dsh，这份 README 也值得通读——providerRetryPolicy 的返回值会被原样保存、一次被中断的工具调用会永久污染会话、inject 声明与 ctx.get() 的区别，全是踩出来的实录。

最后说两句

这个插件当然有它的风险面，README 也没藏着：免费额度是上游单方面给的，随时可能限流、收费或下线；Kilo 免费池明说 prompt 可能被上游记录用于改进服务——敏感内容别往免费车道上扔；"不限量"指的是没有额度体系，不是没有速率限制，短时间打满照样吃 429。

但在我看来，这些坦白本身就是它最值钱的部分。一个工具把"我能做什么、不能做什么、数据去了哪、坏了怎么退"都写在明面上，你才知道边界在哪。相比那些把"免费无限用"喊得震天响、背后怎么运作一概不说的产品，这个插件示范了一种更老实也更有生命力的玩法。

白嫖会过期，工程不会。

项目资源：