Đánh giá DeepSeek-Coder-6.7B trên HumanEval
Chạy python main.py --model deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct --tasks humaneval
Phù hợp với：Nhà phát triển mô hình
Lập trình / Nhà phát triển
DeepSeek Harness
DeepSeek Harness là một kho GitHub do deepseek-ai duy trì, cung cấp các tập lệnh đánh giá dựng sẵn và cấu hình tác vụ cho các mô hình DeepSeek dựa trên lm-evaluation-harness.
Loại sản phẩm: Tiện ích mở rộng / PluginGiá: Chưa rõTích hợp APIMaster: Được hỗ trợ
Xếp hạng dùng token OpenRouter
#8
Nguồn: OpenRouter
Coding Plan
Không cần đăng ký riêng nhiều model, dùng một Key duy nhất
Ưu đãi model Coding Pro
- glm-5.250% off
- glm-5.350% off
- deepseek-v4-flash40% off
- deepseek-v4-pro40% off
- qwen3.8-max40% off
- kimi-k2.7-code30% off
- kimi-k330% off
- minimax-m330% off
- deepseek-flash10% off
Tổng quan
Sản phẩm này thuộc danh mục Lập trình / Nhà phát triển và chủ yếu dành cho các nhà phát triển triển khai, sử dụng cục bộ hoặc trên máy chủ. Bằng cách sao chép kho mã, cài đặt các phần phụ thuộc và chạy những lệnh được chỉ định, người dùng có thể thực hiện các bài kiểm thử chuẩn trên các mô hình thuộc dòng DeepSeek. Điểm mạnh cốt lõi là kho mã đã tích hợp sẵn các tệp điều chỉnh và danh sách tác vụ cho mô hình DeepSeek, nên người dùng không cần tự viết mã đánh giá. Sản phẩm phù hợp với các nhà nghiên cứu AI và nhóm kỹ thuật cần đánh giá nhất quán các mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở hoặc độc quyền. So với các framework đánh giá tổng quát, sản phẩm kết nối trực tiếp với phương thức tải trọng số mô hình DeepSeek, giúp rút ngắn bước điều chỉnh mô hình.
Tóm tắt một dòng
DeepSeek Harness là một kho GitHub do deepseek-ai duy trì, cung cấp các tập lệnh đánh giá dựng sẵn và cấu hình tác vụ cho các mô hình DeepSeek dựa trên lm-evaluation-harness.
Dùng để làm gì
Người dùng sử dụng sản phẩm để chạy các tập lệnh Python, đánh giá điểm chuẩn cho những mô hình DeepSeek cụ thể trên các bộ dữ liệu như MMLU và HumanEval, sau đó xuất điểm số. Người dùng cũng có thể so sánh hàng loạt kết quả đánh giá giữa các phiên bản mô hình hoặc checkpoint khác nhau.
Phù hợp với
Nhà phát triển, nhóm kỹ thuật và trưởng nhóm kỹ thuật
Cách hoạt động
Thông thường, sản phẩm bắt đầu bằng việc đọc ngữ cảnh trong IDE, terminal hoặc môi trường dự án. Sau đó, Agent lập kế hoạch các bước, thực thi lệnh hoặc chỉnh sửa tệp, còn người dùng kiểm tra kết quả.
Thông tin chính
Loại sản phẩm
Tiện ích mở rộng / Plugin
Giá
Chưa rõ
Dữ liệu hàng loạt được cập nhật hiện tại không theo dõi giá theo thời gian thực cho sản phẩm này. Vui lòng tham khảo trang web chính thức hoặc tài liệu chính thức.
Tích hợp APIMaster
Được hỗ trợ
DeepSeek Harness → Settings → Models → Add a custom provider
Độ tin cậy dữ liệu
Trung bình
Xác minh lần cuối: 2026-09-02
Tính năng và điểm khác biệt
Chạy bài đánh giá HumanEval
Tải bộ dữ liệu HumanEval, chạy quá trình sinh mã của mô hình và tính các chỉ số pass@1, pass@10 và pass@100
Hỗ trợ suy luận với backend vLLM
Tải mô hình thông qua engine vLLM để suy luận theo lô, hỗ trợ song song tensor và xử lý theo lô liên tục
Cấu hình tác vụ YAML tùy chỉnh
Sử dụng tệp YAML để xác định tên tác vụ, đường dẫn bộ dữ liệu, mẫu prompt và các chỉ số đánh giá
Xuất báo cáo đánh giá JSON
Tạo các tệp JSON chứa kết quả chi tiết cho từng mẫu cùng các chỉ số tổng thể
Tích hợp tải mô hình từ Hugging Face
Tải trực tiếp trọng số các mô hình thuộc dòng DeepSeek-Coder từ Hugging Face Hub
Hỗ trợ bộ dữ liệu MBPP và APPS
Tích hợp sẵn các tác vụ sinh mã MBPP và APPS, hỗ trợ tự động tải xuống và tiền xử lý
DeepSeek Harness: Trường hợp sử dụng
So sánh hiệu suất mô hình v1 và v2
Chạy cùng một bộ kiểm thử điểm chuẩn trên deepseek-coder-6.7b-base và deepseek-coder-v2-lite-base, sau đó so sánh pass@k
Phù hợp với：Nhà nghiên cứu
Thêm bộ dữ liệu mã tùy chỉnh
Viết cấu hình YAML trỏ đến một kho mã nội bộ, sau đó chạy đánh giá để kiểm tra hiệu suất mô hình trên một ngôn ngữ lập trình cụ thể
Phù hợp với：Nhà phát triển doanh nghiệp
Sử dụng vLLM để tăng tốc đánh giá theo lô
Cấu hình backend vLLM để chạy MBPP và HumanEval trên nhiều mô hình cùng lúc và tạo báo cáo so sánh
Phù hợp với：Kỹ sư AI
Thiết lập key bên thứ ba cho DeepSeek Harness (tích hợp APIMaster)
Các bước thiết lập
- 1Mở Settings → Models và nhấp vào Add a custom provider.
- 2Điền Provider ID, Display name, Base URL, giao thức API và API key.
- 3Thêm các mô hình khả dụng theo cách thủ công hoặc thông qua Fetch available models.
- 4Sau khi lưu, quay lại bộ chọn mô hình hội thoại và chọn một mô hình thuộc nhà cung cấp tùy chỉnh đó để kiểm tra ở mức cơ bản.
Giá trị cấu hình
Base URL
https://apimaster.ai/v1Biến môi trường API key
API key（Custom provider 配置项）Model
gpt-5.6-sol hoặc claude-sonnet-4-6 hoặc deepseek-v4-proThảo luận cộng đồng
Tóm tắt thảo luận
Người dùng thường xem DeepSeek Harness là một framework điều phối tác nhân lập trình AI có tính mô-đun cao, được xây dựng quanh ý tưởng cốt lõi "mọi thứ đều là plugin". Nhờ đó, các thành phần như mô hình, công cụ, nhật ký phiên, vòng lặp tác nhân và tác nhân phụ có thể được thay thế linh hoạt thông qua cấu hình hoặc plugin tùy chỉnh. Các cuộc thảo luận tập trung vào cách sử dụng kiến trúc plugin để xây dựng quy trình làm việc cá nhân hóa, tích hợp với mô hình cục bộ hoặc các tác nhân bên thứ ba như Claude Code và Codex, đồng thời cân bằng tính linh hoạt với độ ổn định trong các tác vụ lập trình thực tế. Người dùng cũng thường so sánh khác biệt về kiến trúc của sản phẩm với các công cụ tương tự như Pi và Hermes, đặc biệt chú ý đến cách các phần mở rộng dựa trên plugin có thể điều chỉnh chức năng cho những tình huống khác nhau.
Chủ đề được thảo luận nhiều nhất
- 1
Kiến trúc plugin cho phép thay thế thành phần như thế nào?
Người dùng thảo luận về cách các phần cốt lõi như bộ điều hợp mô hình, đăng ký công cụ, nhật ký phiên và vòng lặp tác nhân có thể được thay thế liền mạch thông qua các phần phụ thuộc do plugin khai báo, trình lắng nghe sự kiện và cơ chế đăng ký có thể hoàn tác mà không cần sửa mã nguồn framework.
- 2
Làm thế nào để chọn sản phẩm này thay vì các công cụ như Pi hoặc Claude Code?
Người dùng so sánh thiết kế dạng Lego hoàn toàn dựa trên plugin của DeepSeek Harness với nền tảng tối giản của Pi hoặc trải nghiệm CLI của Claude Code, qua đó tìm hiểu sự đánh đổi về quản lý ngữ cảnh, kiểm soát chi phí và mức độ tự do tùy chỉnh, cũng như tình huống phù hợp với từng quy trình làm việc.
- 3
Hỗ trợ tác nhân phụ và định tuyến tác vụ?
Người dùng tập trung vào cách kết nối các công cụ như Claude Code hoặc Codex dưới dạng tác nhân phụ gốc, định tuyến các tác vụ con và kiểm tra trạng thái, tiến độ thông qua cấu hình để điều phối hoạt động cộng tác đa tác nhân.
- 4
Thực tiễn tích hợp mô hình cục bộ và công cụ?
Người dùng chia sẻ kinh nghiệm cài đặt và cấu hình để kết nối các mô hình cục bộ như Ollama và Qwen với Harness, thêm các plugin công cụ như công cụ web và tự động hóa iOS, cũng như chạy và mở rộng sản phẩm trong Web UI cục bộ.
- 5
Hệ sinh thái plugin và phát triển tùy chỉnh?
Người dùng thảo luận về việc sử dụng thư mục plugin cộng đồng, viết plugin mới để mở rộng khả năng bộ nhớ, sandbox hoặc giao diện người dùng, cũng như tác động của độ ổn định API plugin đến quá trình phát triển tác nhân tùy chỉnh lâu dài.
Câu hỏi thường gặp
DeepSeek Harness thuộc loại sản phẩm nào?
Hiện chúng tôi phân loại sản phẩm này vào danh mục "Lập trình / Nhà phát triển"; phần mô tả trên trang dựa trên các nguồn công khai như trang web chính thức và OpenRouter.
DeepSeek Harness phù hợp với những mục đích nào?
Trang thông tin nâng cao về DeepSeek Harness ưu tiên các tác vụ cốt lõi và trường hợp sử dụng đã được tổng hợp, giúp bạn nhanh chóng đánh giá liệu sản phẩm có phù hợp với nhu cầu hiện tại hay không.
Hiện DeepSeek Harness có thể kết nối trực tiếp với APIMaster không?
Các tài liệu hiện có đã xác nhận sản phẩm hỗ trợ khóa bên thứ ba hoặc endpoint tương thích tùy chỉnh. Vì vậy, bạn có thể tiếp tục kiểm tra trực tiếp theo hướng dẫn cấu hình trên trang.
Agent tương tự
Claude Code
Cũng thuộc danh mục Lập trình / Nhà phát triển, phù hợp để so sánh song song các điểm bắt đầu tác vụ và định dạng sản phẩm khác nhau.
Cline
Cũng thuộc danh mục Lập trình / Nhà phát triển, phù hợp để so sánh song song các điểm bắt đầu tác vụ và định dạng sản phẩm khác nhau.
Kilo Code
Cũng thuộc danh mục Lập trình / Nhà phát triển, phù hợp để so sánh song song các điểm bắt đầu tác vụ và định dạng sản phẩm khác nhau.
Nguồn：Trang web chính thứcTài liệu chính thứcGitHub
Xác minh lần cuối: 2026-09-02 · Báo cáo chỉnh sửa