DeepSeek Harness 模型切换指南
把 NVIDIA NIM、Anthropic 或本地 Ollama 接成自定义 Provider，在会话中途随时切换模型——七个步骤全部来自两支完整视频实测，逐帧截图核对。
最近更新: 2026-10-04
DeepSeek Harness 开箱即接官方 DeepSeek API，但 Models 面板从不挑 Provider：内置条目覆盖 Amazon Bedrock、Anthropic、Azure OpenAI、Cloudflare、DeepSeek、Fireworks、GitHub Copilot、Google、Groq、HuggingFace、Kimi、MiniMax 等，而自定义 Provider 表单则接受任何 OpenAI 兼容端点——NVIDIA NIM 的密钥、公司网关，或你自己机器上的 Ollama。
本指南跟随两支完整实测视频：Leon van Zyl 把 Ollama（http://localhost:11434/v1）注册为自定义 Provider，搭配专门裁剪的 Local Models 预设，并用 qwen3.8:latest 验证切换；Vassity 生成 NVIDIA NIM 密钥，把 Base URL 指向 integrate.api.nvidia.com/v1，添加 MiniMax 3，又在本地拉取 gemma4:12b。12 张截图、7 个步骤、每条命令都摆在眼前。
七步完成模型切换
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打开 Settings → Models：两个添加入口
Models 面板是总控台：DeepSeek 条目在密钥生效后亮起绿点，每个已连接的 Provider 各占一张卡片。内置 Provider 收在下拉列表里——amazon-bedrock、anthropic、azure-openai-responses、cerebras、cloudflare-ai-gateway、deepseek、fireworks、github-copilot、google、groq、huggingface、kimi-coding、minimax 等；不在名单里的，走正下方的 Custom provider 表单：一个小写的 Provider ID、显示名、Base URL、协议和 API key。
Models 面板的两个入口：内置 Provider 下拉，和下方的自定义表单。在视频 10:50 处观看 
还没填任何内容——需要的字段全在这一屏。在视频 11:00 处观看 - 2
接入内置 Provider：贴上 API key
在下拉里选中 Provider，粘贴密钥，点 Apply——输入框的占位提示写得很清楚：留空则回退到环境变量认证。密钥来自 Provider 自己的控制台：Vassity 在 NVIDIA 账户的 API key 页面生成密钥、按项目命名、设 12 个月有效期，并立刻复制——离开该页面就再也看不到了。Customize settings 保持折叠即可，除非你要覆盖默认值。
一个 key 覆盖该 Provider 下的所有模型，不用逐个配置。在视频 4:20 处观看 - 3
把 Provider 指向任何 OpenAI 兼容端点
展开 Customized settings，Base URL 字段让整个面板变成万能适配器：NVIDIA NIM 填 https://integrate.api.nvidia.com/v1，任何讲 OpenAI chat-completions 方言的服务同理。下方的自定义模型目录接受 Model ID + Display name 组合：Vassity 直接从 NVIDIA 模型列表复制 MiniMax 3 的 ID，起个显示名，点 Apply。空行会报 "Model ID is required"，填上或删掉即可。
Base URL 是关键：任何 OpenAI 兼容端点都照此办理。在视频 4:40 处观看 - 4
本地 Ollama 也只是一个自定义 Provider
从 ollama.com 安装 Ollama，按自己的硬件拉模型——Leon 跑 qwen3.8（约需 16 GB 显存），Vassity 从 ollama.com 模型库挑了 gemma4:12b，两人都用 ollama list 确认。回到 DeepSeek Harness 填 Custom provider 表单：Provider ID 必须小写（填 "Oll" 会被 "Start with a lowercase letter…" 拦下），Display name 随意——写 Ollama，Base URL 填 http://localhost:11434/v1，API protocol 保持 openai-completions，API key 随便填个占位字符串即可：照抄 ollama。
$ollama pull qwen3.8$ollama list
先挑一个你的硬件跑得动的标签，再复制去执行 pull 命令。在视频 11:30 处观看 
表单会在非法 ID 惹麻烦之前把它拦下来。在视频 11:52 处观看 
Ollama 说 OpenAI 方言——协议保持默认即可。在视频 11:20 处观看 - 5
Fetch available models：勾选要暴露的模型
点 Fetch available models，Harness 会查询端点上已下载的全部模型——Vassity 拉到了 qwen3.8 和 gemma4，点 add selected 把想要的加入目录。显示名完全自由：可以堆多个模型，命名为 agent one、agent two、agent three 都行。Create provider 保存卡片，旁边的绿点表示连接正常。
拉取到的模型落在这个列表里——命名随意，然后创建 Provider。在视频 12:50 处观看 - 6
在会话中随时切换模型
无需重启、无需新会话：输入框右下角的选择器按 Provider 分组列出全部模型——DeepSeek、nvidia、Ollama——对话中途即可在云端与本地之间跳转。加号按钮的命令菜单里，/model 也能从键盘直达同一选择器。模型与模式互不干扰：Leon 在他的 Local Models 预设（在 creator mode 中禁用 Ralph loop 与 sub-agents 插件后创建）下新开会话，再从同一下拉里选中 qwen3.8。
分组跟着 Provider 走，对勾标出正在使用的模型。在视频 7:20 处观看 
本地拉取的模型无需重启，就能和云端模型同场竞技。在视频 13:30 处观看 
给本地模型配上裁剪过工具列表的预设，跑得更稳。在视频 11:40 处观看 - 7
验证切换结果，顺手设好推理力度
最省事的冒烟测试就是问它自己：Leon 的本地模型回答 "I'm qwen3.8:latest — a coding agent running inside DeepSeek Harness (DSH)"。会话标题旁显示当前预设徽章（Local Models），输入框下方显示当前模型名。发出第一条消息前，还可以把推理力度（reasoning effort）从 low 调到 max——Leon 保持 high。
让 agent 自报家门——最省事的冒烟测试。在视频 12:00 处观看
免费通道与账号池
上面讲的自定义 provider 解决的是「怎么把 DSH 接到某个模型」，这一节解决「怎么少花钱」：匿名免费通道、一池多账号、以及某个 key 撞限流时的轮换。三块本轮都已实测——「dsh 轮换 key」18.4，是这一批里第二容易的词。
免费通道
zouyuxuan122/dsh-our-free-model（★214）不用登录、不用注册、不用填 API Key，并列出它能接到的模型。fishbottle7/opencode2dsh（★87）把 OpenCode Zen 的匿名免费通道做成 DSH 原生 provider，xiaozhe7772222/dsh-opencode-zen（★23）打包了六个免费模型。可用性和条款都会变，按「可试的通道」而不是「可依赖的订阅」来看。
账号池
aitabby/dockyard-dsh（★79）是 macOS 原生的账号池加 provider 切换器，edison7009/echobird（★3,275）管理 ChatGPT、Codex、Claude 多账号额度。wink-run/tokenbank（★101）和 superdesigndev/treg（★3,465）在前面当本地网关，在多个凭证之间调度。
key 轮换与限流退避
xiaozhe7772222/dsh-opencode-zen（★23）支持多 Key 轮换，撞限流时自动退避——手上攥着好几个免费 key 的话，就该抄这个模式。把轮换放在网关里，别写进自己的脚本：上面那些网关存在的理由，正是这个失败模式。
推理强度（reasoning effort）档位与思考级别
切换模型决定哪个大脑来回答，推理强度档位决定它想多深。官方支持随自定义供应商配置落地——GitHub 讨论 #1247（「自定义模型现已支持 thinking levels (Reasoning Effort)」）、#4499 与 #122 串起这条功能线——官方讨论 #3180 则是社区持续打磨每次请求强度行为的地方。「dsh reasoning efforts」一词 2026-10-04 实测 20.1（容易）；本节是速查手册，独立页会随需求落地从这里生长。
滑块皮肤
HanaAyane/dsh-reasoning-effort（★177，2026-10-04 核验）给 DSH 会话加了 Codex 风格的思考强度滑杆，kingOfSoySauce/dsh-liang-skin（★219）把档位选择器重做成社区喜爱的滑动变阻器样式。两者都只是体面的美化：强度值一直在协议里——它们只是让它够得着。
第三方模型
讨论 #122 是痛点：第三方模型选不了推理强度。两个插件补上了缺口——HaoyueQin/dsh-better-reasoning-effort（★42）以知识库维护按模型的思考档位，hytime/dsh-thinking-effort（★40）设置推理强度默认值并为自定义供应商提供协议感知的网关兼容。 很多人问的滑杆其实有两个名字——dsh 的 reasoning efforts 设置和「thinking effort」的叫法，同一个配置，怎么搜都能找到这里。
滑块之外
Tiger3807861189/J-Space-Cognition-Suite（★3,003）把推理时控制做成了整套套件：深度推理、长程任务、验证与恢复模式，套在你切换进来的任何模型上。路由负责选模型，思考级别负责调档位——上面的账号池负责让它便宜。
模型切换常见问题
关于 Provider、API key 与会话中途切换的简短回答。
每个模型都要单独配 API key 吗？
不用——每个 Provider 一把 key，而不是每个模型一把。在 Provider 卡片上贴一次，该 Provider 下的所有模型（比如 NVIDIA NIM 上的 MiniMax 3）就都能选了。Ollama 更是根本不需要真 key：随便填个 ollama 之类的占位字符串即可。
内置 Provider 和自定义 Provider 有什么区别？
内置 Provider 出现在下拉列表里，只需要 API key——DeepSeek、Anthropic、Google、Groq 等等。自定义 Provider 留给其他一切：你提供小写的 provider ID、Base URL 和 API 协议，NVIDIA NIM、OpenAI 兼容网关和本地 Ollama 都是这么接进来的。
自定义 Provider 为什么保存不了？
先检查 Provider ID：必须以小写字母开头，且只能含小写字母、数字和连字符——表单会直接拒绝大写 ID，而且 Harness 还把它用作凭据名称。显示名则完全自由。
云端模型和本地模型能同时配置吗？
能。两支视频都让 DeepSeek、NVIDIA NIM 和 Ollama 并存；会话选择器按 Provider 分组，从 DeepSeek-V4-Pro 换到 gemma4:latest 只是一次点击的事，对话中途也能换。
Ollama 该选哪个 API 协议？
保持 openai-completions——这正是 Ollama /v1 端点说的方言。同一下拉里还有 openai-responses 和 anthropic-messages，留给基于这两类 API 的端点。
会话开始后还能换模型或调推理力度吗？
模型可以——选择器（或 /model 命令）能在对话中途切换。推理力度随模型一起设置，从 low 到 max 任选；Leon 保持 high。预设则作用于新会话——发出第一条消息前，在同一个下拉里挑一个即可。
升级之后模型选择器里少了一批模型，是我弄坏什么了吗？
不是，这是模型目录更替的正常现象。0.2.0-rc.2 发布说明写明：第三方模型目录与兼容适配更新到 pi-ai 0.87.1，部分旧模型 ID 被移除，已保存的选择可能需要重新选。讨论帖 #8227 记录了机制：模型列表来自内置的供应商目录，目录一过期，选择器就安静地变短——没有任何报错。处理：重新打开「设置 → 模型」，重新拉取或按 ID 重新选择；ID 真的没了，就找供应商问替代型号。
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阅读指南来源与致谢
本指南所有截图均来自这两支公开视频。每张图都能跳回视频中的精确时刻——想听完整讲解，值得一看。