suyoumo/deepseekharnesseval
- 基准: swebench-pro 151 (zh release v30 aligned)，151 题 × 6 仓库 - 模型: DeepSeek V4 Flash（dsh 侧 deepseek-v4-flash#effort=max；opencode 侧 compass/deepseek-v4-flash） - 更新时间: 2026-08-18
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SWE-bench Pro 151 · DeepSeek Harness vs OpenCode 最终评测报告
- 基准:
swebench-pro 151 (zh release v30 aligned)，151 题 × 6 仓库 - 模型: DeepSeek V4 Flash（dsh 侧
deepseek-v4-flash#effort=max；opencode 侧compass/deepseek-v4-flash） - 更新时间: 2026-08-18
结论
- dsh 对比 opencode：极限分更高，稳定性弱一点。 3try 口径下 dsh 的 pass^1 为 117（77.5%）高于 opencode 的 114（75.5%），pass^2 同样领先（109 vs 105）；但三次全过的 pass^3 落后（83 vs 96），单次成绩波动也更大（96-111 vs 103-107）——上限更高、方差更大。
- dsh 的其他模式（preset）没有明显提升。 各 preset 单轮成绩收敛在 109-114，差距小于同配置重跑的自然波动，增强版本的作用暂无统计证据。
一、deepseekharness 3try vs opencode 3try
两个 agent 各跑 151 × 3 = 453 个 attempt。opencode 为官方 task image 审计后终判（315 harness-ok / 138 模型失败）；dsh 的三次为第 1 轮（102）、第 2 轮（96）、std 最新轮（111）。
| 口径 | dsh 3try | opencode 3try |
|---|---|---|
| attempt 1 | 102 (67.5%) | 105 (69.5%) |
| attempt 2 | 96 (63.6%) | 107 (70.9%) |
| attempt 3 | 111 (73.5%) | 103 (68.2%) |
| pass^1（≥1 次通过） | 117 (77.5%) | 114 (75.5%) |
| pass^2（≥2 次通过） | 109 (72.2%) | 105 (69.5%) |
| pass^3（3 次全过） | 83 (55.0%) | 96 (63.6%) |
| 单 attempt 平均 | 309/453 (68.2%) | 315/453 (69.5%) |
结论：pass^1 口径 dsh 以 117 vs 114 领先 3 题，pass^2 也领先（109 vs 105）；三次全过的稳定性（pass^3）opencode 更好；单 attempt 平均两者基本持平（68.2% vs 69.5%）。
分仓库 pass^1 对比（互补性明显）
| repo | dsh | opencode | 差异解读 |
|---|---|---|---|
| ansible | 30/33 | 31/33 | 基本持平 |
| flipt | 23/45 | 15/45 | dsh 大幅领先（Go 项目） |
| navidrome | 5/5 | 2/5 | dsh 全过 |
| openlibrary | 27/35 | 34/35 | opencode 大幅领先 |
| qutebrowser | 8/9 | 9/9 | opencode 全过 |
| vuls | 24/24 | 23/24 | 基本持平 |
两个 agent 的长短板几乎完全互补：dsh 强在 flipt/navidrome，opencode 强在 openlibrary/qutebrowser。
二、deepseekharness 各 preset（版本）成绩
单 try 成绩：
| preset | solved | 通过率 | ansible | flipt | navidrome | openlibrary | qutebrowser | vuls |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| anchored（锚定标准） | 114 | 75.5% | 29/33 | 22/45 | 5/5 | 27/35 | 7/9 | 24/24 |
| router（路由） | 114 | 75.5% | 29/33 | 22/45 | 5/5 | 27/35 | 7/9 | 24/24 |
| std（默认标准） | 111 | 73.5% | 29/33 | 19/45 | 5/5 | 27/35 | 7/9 | 24/24 |
| jspace（J-Space 认知套件） | 109 | 72.2% | 28/33 | 19/45 | 5/5 | 26/35 | 7/9 | 24/24 |
| 参考 | minimal（极简） | 109 | 72.2% | — | — | — | — | — |
| 参考 | code（run_code+SDK） | 104 | 68.9% | — | — | — | — | — |
结论：
- 四个 preset 成绩收敛在 109-114（72-76%），差距（2-5 题）小于同配置重跑的自然波动（同配置两轮相差 6 题 / 4.0pp），题级翻转率（preset 间 9/151 不一致）也与纯随机翻转（同配置两轮 10/151 不一致）几乎一样——当前单轮数据不能区分各 preset 的真实差异，增强版本的作用暂无统计证据，可能是跑分误差
- anchored/router 比 std 多出的 3 题全部来自 flipt，且两者只有 2 题重合，更像临界题的随机翻转而非同一机制的稳定增益
- jspace（109）与 minimal（109）持平，认知套件层零增益
三、耗时与 Token 消耗
3try 耗时对比（453 attempts）
| 指标 | dsh（新第 3 轮，std） | opencode（453 次全量） |
|---|---|---|
| 总耗时 | 36.3 小时（151 题） | 65.2 小时（453 次） |
| 单次均值 | 14.4 分钟 | 8.6 分钟 |
| 中位数 | 12.3 分钟 | 7.4 分钟 |
| p90 | 30.0 分钟 | 14-16 分钟 |
| 三轮一致性 | —（仅第 3 轮有记录） | 8.4-8.8 分钟，极稳 |
dsh 的第 1/2 轮无耗时记录；第 3 轮口径为最终合并批次。opencode 单题比 dsh 快约 40%（8.6 vs 14.4 分钟），且分布更紧凑（p90 16 分 vs 30 分）。
单题 Token 消耗对比
opencode 的 token 从其 command.log 的 step-finish 用量事件聚合（429/453 个日志，覆盖 94.7%；run_summary 中的 token 字段损坏，未采用）：
| 指标（单题均值） | dsh std | opencode |
|---|---|---|
| 输入 token | 47.4k | 149.4k（约 3 倍） |
| 输出 token | 18.5k | 10.6k |
| 缓存读取 | （未汇总） | 1,375k |
| 输入中位 / p90 | — | 123.4k / 292.7k |
opencode 453 次总量：输入 64.10M、输出 4.53M、缓存读取 589.9M；三轮输入均值 147-152k，高度一致。两者策略差异明显：dsh 用约 1/3 的输入 token 换取近 2 倍的输出 token（更长的一次性生成），opencode 输入重、单步输出短——快但费上下文。
dsh 各 preset 耗时与 Token（单轮 151 题）
| preset | 总耗时 | 单题均值 | 中位 | p90 | 输入 token/题 | 输出 token/题 | 总输入 | 总输出 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| std | 36.3h | 14.4m | 12.3m | 30.0m | 47.4k | 18.5k | 7.16M | 2.80M |
| anchored | 41.5h | 16.5m | 13.9m | 30.1m | 44.1k | 17.5k | 6.66M | 2.65M |
| router | 37.3h | 14.8m | 10.9m | 30.1m | 43.7k | 17.3k | 6.60M | 2.61M |
| jspace | 41.5h | 16.5m | 13.5m | 30.1m | 38.8k | 28.8k | 5.86M | 4.35M |
- jspace 输出 token 比其他 preset 高 60%（28.8k vs 17-18k）而输入最低——认知套件让模型"想得久、写得多"，但成绩持平（109），单位 token 产出性价比最低
- router 中位耗时最短（10.9 分钟）
- 解出题与整体的耗时几乎相同（std：14.2 vs 14.4 分钟）——过不过不取决于跑多久，取决于方向
dsh 分仓库耗时与 Token（std 第 3 轮）
| repo | 题数 | 耗时均值 | p90 | 输入/题 | 输出/题 |
|---|---|---|---|---|---|
| ansible | 33 | 6.1m | 8.7m | 37k | 18k |
| flipt | 45 | 18.2m | 28.6m | 50k | 21k |
| navidrome | 5 | 7.2m | 8.7m | 58k | 19k |
| openlibrary | 35 | 12.2m | 15.7m | 50k | 20k |
| qutebrowser | 9 | 9.4m | 30.1m | 33k | 14k |
| vuls | 24 | 25.5m | 30.0m | 56k | 15k |
vuls 最慢（25.5 分钟均值）、flipt 次之——恰是 pass 率分化的两个仓库；ansible 最快（6.1 分钟）。单题 token 消耗 33k-58k。
四、口径说明
- 3try（第一节）：同一配置跑 3 次，pass^k = 至少通过 k 次的题数；评的是能力上限与稳定性
- 1-try（第二节）：每题只跑一次；评的是真实生产表现
- opencode 的判定协议为官方 task image 内
run_script.sh + parser.py
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