dsh-freemodels-opencode
把 opencode Zen 免费车道的模型接入 DeepSeek Harness：可刷新模型清单、勾选要用的模型、一键测试每个模型能不能用。零勾选时列表不显示任何模型。
插件会安装到这里；不确定时保持 web。
npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:xiean676/dsh-freemodels-opencode#2517ffb3883ddcf5eab1789544bdcdbd1e64ab2eFreemodels Opencode 以 dsh-freemodels-opencode 发布，当前版本为 0.2.0。Plugin Hub 会校验它的 manifest，并保存精确安装来源，便于复现安装结果。
把 opencode Zen 免费车道的模型接进 DeepSeek Harness，并且解决"这堆模型到底哪个能用"这个手工问题：
opencode 出现在模型选择器里；一个都不勾 = 一个都不显示。界面在 设置 → 模型 页底部，标题「opencode 免费模型」。
本插件是独立项目，不修改也不依赖 @opencode2dsh/dsh-plugin。两者可以共存：原插件负责它自己的 provider，本插件负责 provider opencode。
上游 https://opencode.ai/zen/v1/models 现在返回 85 个模型 id，其中 76 个是付费模型。本插件在拉取时就把付费的丢掉，当前只留免费车道的 9 个，所以卡片里、探测队列里、状态文件里都不会出现付费 id。
免费车道的判定不只看 -free 后缀：big-pickle 不带后缀也在车道上，反过来有些模型带 free 却在黑名单里。
剩下这一点是静态清单回答不了的：免费车道随时会因为限流、区域封锁、上游策略变化而失效，同一个模型几小时前 200、现在 429。所以"能不能用"只能是实时观测，本插件就是这么做的。
dsh plugin --profile desktop add dsh-freemodels-opencode
或者从源码装：
git clone https://github.com/xiean676/dsh-freemodels-opencode.git
cd dsh-freemodels-opencode
npm install --ignore-scripts
npm run build
dsh plugin --profile desktop add .
装完重启 Harness，进 设置 → 模型，滚到最底下就是卡片。
桌面版的设置页在 Electron 里，本插件的桥接走同源 HTTP；如果卡片显示"读不到插件状态"，说明桌面端没把
webServer服务暴露给插件，此时勾选和探测不可用（provider 本身仍然正常工作，用的是上次保存的勾选）。
retry-after 的「被限流」就立刻停：这三种结论对剩下的模型必然一样，继续测只会烧掉你在等的那段额度。免费车道的判定是启发式的（黑名单 → 已知白名单 → models.dev 零价 → 名字含 free）。如果某个刚上线的免费模型没被识别出来，或者某个付费模型混了进来，点 刷新模型 会重新判定；判定逻辑在
src/catalog.ts的isFreeLane。
卡片上方有三个排序按钮，默认 按能力：
| 排序 | 含义 |
|---|---|
| 按能力 | 按评级从高到低，评级相同再按上下文量 —— 和模型选择器里的顺序完全一致 |
| 按名称 | 按模型名字母排 |
| 按上下文 | 按上下文窗口从大到小 |
每行左边的 S/A/B/C 徽章是人工评级，不是跑分结果。它是对这批模型「干长活儿稳不稳」的手工判断，分 S（90+）、A（80+）、B（70+）、C 四段；鼠标悬停徽章会看到每个模型的具体理由。想调整顺序就编辑插件里的 src/rank.ts —— 改分数和理由都在那儿，其余代码不用动。
没在人工表里的新模型会走关键词启发式打分（看 id 里的版本号和 flash/preview 这类档位词），并且被压到人工评级之下（上限 61 分），所以明天上游冒出来的新模型只会排到列表末尾，不会顶掉谁。
上下文窗口后缀 K/M 按 2 的幂换算（262144 → 256K），手写整数（200000 → 200K）按 1000 换算，两种上游数字都能对上数据手册。
| 结论 | 含义 | 该怎么办 |
|---|---|---|
| 可用 | 上游真的答完了这次请求，不是只回了个 200 | 用 |
| 被限流 | 429 FreeUsageLimitError，这个出口的额度暂时用完；有 retry-after 会显示「约 N 秒/分钟后可再试」 | 等到那个时间点再测，不是不可用 |
| 车道额度用尽 | 403 FreeTierError：车道按客户端指纹拒绝了这台机器 | 换模型也没用，只能等上游放开，或者去用 opencode 本体 |
| 需付费 | 401/403 AuthError：匿名车道没有这个模型的凭据 | 换免费车道的模型 |
| 区域受限 | 403 RegionError：模型存在，但你当前出口 IP 所在国家/地区被拒 | 换网络出口 |
| 上游不提供 | 400：上游不认识这个 id，或不用 chat-completions 协议 | 别选它 |
| 未测出 | 超时、5xx、空响应 | 重测；不代表不可用 |
「被限流」和「可用」分开是有代价的：探测请求从 ping + 16 token 改成了一段要求数到 60 的真任务 + 512 token 上限。太小的请求只证明"那一刻还有一点点额度"，正好会造出你说的那种"测着可用、一问就 429"。现在测出来可用，就意味着这条链路刚刚真的完整答完过一次。
结论只在当前会话里存在，不落盘 —— 限流会过期，把"不可用"写进磁盘会一直骗人。
免费模型全部声明支持推理档位，但各自能选的不一样：space-bunny-free / beam-free 是 low/medium/high/xhigh/max，nemotron-3.5-super-vl-free 最全（none→xhigh），deepseek-v4.1-flash-free 和 glm-5.3-flash-free 只有 low/high/max，而 big-pickle / mimo-v2.6-flash-free / longcat-2.5-preview-free / nemotron-3.5-lightning-free 上游没声明，插件就给默认四档 off / low / high / max。
默认四档是实测过这条车道能接受的写法，中间档（medium）被故意去掉：档位写错是每一轮都硬 400，而不是降级。你想改成别的档位表，改 src/adapter.ts 的 DEFAULT_EFFORT_LADDER —— 顺带说明，DSH 自带的 dsh-thinking-slider「补齐四档」功能在这里没用，它改的是 llm-pi-ai 的 provider 表，而 opencode 是本插件自己的 provider。
插件把这些声明从 models.dev 读进目录，通过 LlmAdapter.resolveModel() 的 reasoning.efforts 交给 harness，所以你才能在模型选择器里看到档位、选得动。选中的档位在请求里落成 reasoning_effort（off 发出去是 none）。
如果某个模型在 DSH 里还是选不到档位：先点 刷新模型 重新拉一次元数据，再重启 DSH。档位来自目录，目录没刷新就不会出现在选择器里。
models.dev 是个 5.8 MB 的大文档，实测要 15 秒左右，超时也不少见。所以插件把超时放宽到 90 秒并重试一次；万一还是失败，模型会沿用上次成功拉到的档位和窗口，而不是被清空 —— 一次抓取失败不该让你重新选一遍档位。
卡片上如果显示「上下文未知」，说明 models.dev 这次没有这个模型的记录，那两个数字只是插件的兜底常数，不是任何人公布的值。这时插件不会把 262144 印出来冒充真实窗口，你点 刷新模型 重试即可。
真发消息时撞上限流，不再套用 harness 默认的「5 次重试、每次等几百毫秒到 10 秒」——那条策略会把同一次拒绝重花五遍，最后仍然失败，只是多等十几秒。插件通过 providerRetryPolicy() 声明自己的策略：
RATE_LIMIT 不重试。429 带的窗口是分钟到小时级，一轮对话里重试等于白烧。AUTH、LANE_EXHAUSTED、REGION_BLOCKED、MODEL_UNAVAILABLE 不重试。这些换 key、换模型、等一会儿都不会自己好。EMPTY_RESPONSE、TIMEOUT、TRANSPORT 重试 1 次。失败消息里会带上游给的等待窗口，例如「opencode: Rate limit exceeded. Please try again later.（上游建议 20 小时后再试）」，不必自己猜。装没装 llm-retry 插件都一样：没装就是直接失败并显示这句话，装了也应该只看到一次。
npm run typecheck # 宿主 + 客户端两套 tsconfig
npm run check # build + 三组离线冒烟，全都不打上游
npm run selftest # 17 组：会话头、清单、评级、档位、分类、存储、路由、adapter、SSE、bundle
npm run render # 用真 React 渲染构建产物里那张卡，验首帧不崩
npm run interaction # jsdom 里点一遍：勾选、单条测试、刷新、批量测试、失败路径
node scripts/live-check.mjs # 可选，真打上游：刷新清单并逐个测，打印七档结论
node scripts/live-smoke.mjs # 可选，真打上游：走一遍 adapter 的流式链路
node scripts/integration.mjs # 可选，要 FMO_HOST_MODULES
node scripts/refresh-now.mjs <state.json 路径> # 可选，绕过界面原地重刷真实 state 文件
integration.mjs 把宿主真的 LlmRuntime 拉起来跑一遍注册与流式，能抓到离线用例抓不到的契约漂移。宿主把 @deepseek-ai/* 打进 app.asar，普通 node 进程 import 不了，所以要用解包出来的依赖树：
FMO_HOST_MODULES=/path/to/extracted/@deepseek-ai/tree node scripts/integration.mjs
没设这个变量就跳过，不算失败。
refresh-now.mjs 会真打上游并真写 state 文件，所以故意不挂在 npm run check 上 —— 只在旧版本把缓存搞脏、又不想重启 DSH 时手动跑一次。
render 和 interaction 需要 react-dom，interaction 还需要 jsdom。两者都是 devDependency，装了 node_modules 就有；缺了会跳过而不是失败。
| 文件 | 作用 |
|---|---|
src/zen-ids.ts | 免费车道要求的 ses_* 会话 id 与 7 个伪装头 |
src/rank.ts | 人工评级表与能力排序（改顺序只需要动这个文件） |
src/catalog.ts | 拉 Zen 清单 + models.dev 元数据，丢掉付费模型后合并出 ModelMeta[] |
src/probe.ts | 单模型探测与七档分类（永不抛异常） |
src/store.ts | $DSH_HOME/data/dsh-freemodels-opencode/state.json，串行写、原子替换 |
src/adapter.ts | provider opencode 的 LlmAdapter：只列勾选的、流式转发 |
src/bridge.ts | 四条同源路由：/status /refresh /select /probe |
src/index.ts | 宿主入口：注册 adapter、首轮加载清单、挂路由 |
src/client/ | 浏览器入口 + 卡片（只 require react） |
关键设计：模型清单的权威是这个插件自己。LlmAdapter.listModels() 返回的就是勾选集，勾选为空时返回 [] —— 宿主允许空目录，于是模型选择器里干干净净什么都不显示，正是要的行为。
模型选择器里的顺序也是 rank.ts 定的能力序，不是勾选顺序：能力值、上下文窗口、档位深度都进 src/store.ts 的 #advertised() 指纹，任一变化都会触发重新发布，所以改评级不用重启 DSH。
MIT。src/zen-ids.ts / 免费车道闸门 / models.dev 解码 / 错误分类的原始协议工作来自 opencode2dsh（MIT, Copyright (c) 2026 FishBottle7），详见 THIRD_PARTY_NOTICES.md。
上游服务由 OpenCode 运营，与本项目无关。
src/rank.ts）排序，S/A/B/C 徽章 + 悬停理由。