DeepSeek Harness + OpenRouter ：接入超多免费大模型，告别 Token 焦虑
一句话速览：DeepSeek Harness 是 DeepSeek 开源的 Agent 智能体框架，自带 Web UI；接入 OpenRouter 后即可一键调用 13 款完全免费的大模型，零成本构建你的私人 AI 工作站。
目录
- 背景
- 免费模型总览
- 免费使用指南
- 方案一：Web UI 配置（推荐）
- 方案二：settings.yaml 配置文件
- 方案三：对话式无脑接入（最简单）
- 局限性
- 总结
- 参考链接
背景
DeepSeek Harness（命令行dsh）是由 DeepSeek AI 开发的开源 Agent Harness（智能体框架），基于"一切皆插件"的架构理念，由 Cordis 插件内核驱动。模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、循环、调度乃至 UI——所有 Agent 能力均由插件组合而成，可自由替换、灵活重组。
项目目前处于开发者预览阶段，采用 MIT 协议开源。一条命令即可启动：
npx @deepseek-ai/dsh web该命令默认在http://127.0.0.1:3080启动 Web UI，本机启动时还会自动用默认浏览器打开页面。Harness 本身只是模型之外的"控制中心"，负责环境交互、工具契约、上下文流转与沙箱隔离，而模型则可以来自任意提供方——这就为接入 OpenRouter 这类聚合网关提供了天然条件。
免费模型总览
OpenRouter 是一个 LLM 聚合路由平台，统一了多家提供方的 API 接入。其中标注:free的模型 prompt 与 completion 定价均为 $0，非常适合原型开发、学习实验和跑个人项目。以下为截至2026 年 9 月 23 日查询到的 13 款免费模型，按平台使用量排序：
| # | 模型名称 | 模型 ID | 提供方 | 上下文 | 参数规模 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Nemotron 3 Ultra | nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free | NVIDIA | 1M | 55B/550B MoE | 前沿推理、Agent 编排、深度研究 |
| 2 | Laguna S 2.1 | poolside/laguna-s-2.1:free | Poolside | 262K | 8B/118B MoE | 智能体编程、软件工程 |
| 3 | Ling 3.0 Flash Fin | inclusionai/ling-3.0-flash-fin:free | inclusionAI | 262K | 5.1B/124B MoE | 金融分析、多步任务规划 |
| 4 | DeepSeek V4 Flash 0731 | deepseek/deepseek-v4-flash-0731:free | DeepSeek | 1.05M | 13B/284B MoE | 编程、推理、Agent 工作流 |
| 5 | Nemotron 3.5 Lightning | nvidia/nemotron-3.5-lightning:free | NVIDIA | 1M | 3B/30B MoE | 高吞吐、领域定制 |
| 6 | Dots3-Note Preview | dots-studio/dots-3-note-preview:free | Dots Studio | 512K | 16B/280B MoE | 推理、编程、多模态理解 |
| 7 | Ling 3.0 Flash VL | inclusionai/ling-3.0-flash-vl:free | inclusionAI | 262K | 5.5B/124B MoE | 视觉感知、视觉 Agent |
| 8 | Nex-N2.5-Pro | nex-agi/nex-n2.5-pro:free | Nex AGI | 262K | — | 智能体编程、GUI 自动化 |
| 9 | Inkling | thinkingmachines/inkling:free | Thinking Machines | 1.05M | 41B/975B MoE | 通用推理、多模态、RAG |
| 10 | Nemotron 3 Super | nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free | NVIDIA | 262K | 12B/120B MoE | 多步规划、长上下文 |
| 11 | Ling 3.0 Flash Sante | inclusionai/ling-3.0-flash-sante:free | inclusionAI | 262K | 5.1B/124B MoE | 医疗知识推理、临床安全 |
| 12 | Inkling Small | thinkingmachines/inkling-small:free | Thinking Machines | 1.05M | 12B/276B MoE | 轻量多模态、指令跟随 |
| 13 | North Mini Code | cohere/north-mini-code:free | Cohere | 256K | 3B/30B MoE | 代码生成、终端任务 |
提示：不想逐个挑模型时，可使用
openrouter/free这一特殊路由，OpenRouter 会自动为每个请求匹配一个合适的免费模型。
免费使用指南
DeepSeek Harness 支持三种方式接入 OpenRouter，从图形界面到配置文件再到对话式接入，总有一款适合你。
方案一：Web UI 配置（推荐）
适合大多数用户，全程图形化操作，无需手写配置文件。
操作步骤：
- 启动 DeepSeek Harness Web UI：终端运行
npx @deepseek-ai/dsh web，浏览器自动打开http://127.0.0.1:3080。 - 进入设置页面：在 Web UI 中打开设置 > 模型。
- 添加自定义提供方：点击添加提供方，选择添加自定义提供方。
- 填写提供方信息：
- Provider ID：
openrouter（小写，一经设定不可更改） - 基础 URL：
https://openrouter.ai/api/v1 - API 协议：
openai-completions - 凭据：
sk-or-v1-你的Key（在 OpenRouter Keys 页面获取）
- Provider ID：
- 添加模型 ID：在模型列表中填入模型 ID，例如
nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free。也可点击获取可用模型让 Harness 自动探测端点提供的模型，搜索后勾选。 - 在模型目录中勾选模型：保存后，在模型选择器中选中刚添加的模型，即设为新会话默认值。
注意：Provider ID 是永久的，请求、已保存会话和凭据引用都会使用它。若需重命名，请新建提供方再删除旧的。模型变更在下一次请求时生效，无需重启服务器。
方案二：settings.yaml 配置文件
适合需要批量管理模型、精细控制请求兼容性的进阶用户。配置文件位于~/.dsh/settings.yaml，与模型页写入的是同一份文档，可直接编辑，适配器会在下次请求时重新读取。
配置内容：
llm-pi-ai:providers:openrouter:apiKeyEnv:OPENROUTER_API_KEYapi:openai-completionsbaseURL:https://openrouter.ai/api/v1models:-id:nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:freedisplayName:Nemotron 3 Ultra (Free)设置环境变量：
exportOPENROUTER_API_KEY="sk-or-v1-你的Key"
apiKeyEnv只命名凭据引用，密钥本身存储在~/.dsh/.credentials.yaml中，settings 只保留引用名。将export写入~/.bashrc或~/.zshrc可实现持久化。
进阶提示：
- 视觉模型（如 Ling 3.0 Flash VL、Inkling 系列）需补充模态声明，否则附图会被拦截：
input: [text, image]。 - 若推理模型请求被拒，可能是网关不接受
developer角色，需在路由上设compat.supportsDeveloperRole: false及compat.maxTokensField: max_tokens。
方案三：对话式无脑接入（最简单）
如果你连表单都懒得填，DeepSeek Harness 的 Agent 本身就能帮你完成配置。Harness 是一个能读写文件、运行命令的智能体——直接在会话里用自然语言告诉它：
“帮我接入 OpenRouter，API Key 是 sk-or-v1-xxxx，基础 URL 是 https://openrouter.ai/api/v1，协议用 openai-completions，把所有免费模型都加上。”
Agent 会读取并编辑~/.dsh/settings.yaml、写入凭据、添加模型，全程你可能只需点击几次审批确认。完成后即可直接开始对话，零配置文件知识门槛。适合完全不熟悉 YAML 语法的用户。
局限性
免费虽好，但需理性看待以下限制：
- 速率限制：OpenRouter 免费层通常有每日请求次数上限（如 200 req/day），高并发或长任务可能触发限流，不适合生产环境。
- 数据使用条款：部分免费模型（如 Poolside 系列）的提供方可能会使用你的输入输出来训练和改进模型，敏感数据不宜通过免费模型处理。
- 可用性不保证：免费模型可能因提供方调整、容量不足而临时不可用或下线，OpenRouter 不对免费层的稳定性做出承诺。
- 模型能力差异：免费模型在推理深度、多模态精度、工具调用兼容性等方面与付费旗舰模型存在差距，复杂 Agent 任务可能不如付费模型稳定。
- 上下文与输出限制：部分模型上下文窗口较小（262K），且最大输出 token 数可能受限，超长代码库分析或长篇生成需注意截断。
- 配置兼容性坑：自定义提供方的模型需手动声明模态（
input）和推理等级（reasoningEfforts），未声明则按纯文本处理；非 OpenAI 网关可能需额外的compat兼容性开关才能正常请求。 - 框架仍在预览期：DeepSeek Harness 处于开发者预览阶段，未来版本可能出现破坏兼容性的变更，生产部署需自行承担风险。
总结
DeepSeek Harness 的插件化架构让接入第三方网关变得异常简单，而 OpenRouter 的 13 款免费模型则提供了零成本起步的全部弹药。两者结合，你可以在几分钟内搭起一个覆盖编程、推理、多模态、金融、医疗等全场景的私人 AI 工作站。
| 维度 | 方案一：Web UI | 方案二：settings.yaml | 方案三：对话式 |
|---|---|---|---|
| 难度 | 低 | 中 | 极低 |
| 适合人群 | 大多数用户 | 进阶用户 | 零基础用户 |
| 是否需写配置 | 否 | 是 | 否（Agent 代写） |
| 批量管理 | 一般 | 强 | 一般 |
| 精细控制 | 基础字段 | 全部字段 | 依赖 Agent |
| 推荐指数 | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★ |
一句话行动指南：先跑npx @deepseek-ai/dsh web，再选一种方案填上 OpenRouter Key，即刻开聊。
参考链接
- DeepSeek Harness 官方文档：https://deepseek-harness.github.io/deepseek-harness/
- DeepSeek Harness GitHub 仓库：https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness
- OpenRouter 免费模型列表：https://openrouter.ai/models
- OpenRouter 免费模型合集：https://openrouter.ai/collections/free-models
- OpenRouter API Key 获取：https://openrouter.ai/keys
- DeepSeek Harness 模型配置指南：https://deepseek-harness.github.io/deepseek-harness/guide/providers
本文基于 2026 年 9 月 23 日的公开信息整理，模型列表与免费策略可能随时间变动，请以 OpenRouter 官方页面为准。DeepSeek Harness 处于开发者预览阶段，API 与配置格式可能随版本更新调整。本文仅供学习交流，不构成任何使用建议。
