DeepSeek Harness任务中途换模型:切换何时生效?这份避坑指南请收下
发布日期:2026-11-04
DeepSeek Harness(dsh)支持在已有任务中更换提供方或模型,但切换不会改写已经发出的请求:模型选择变化会在下一次请求生效,已发送请求会继续按会话日志记录的模型保留。真正需要注意的是上下文窗口变化——如果目标模型的窗口更小,dsh 会在写入新请求头之前,先用原路由模型执行必要的压缩;压缩无法把历史降到目标阈值时,切换会失败并保留原请求头。

先说结论:能换,但不是改写当前这一轮
在正在生成的请求里,已经提交给提供方的内容不会被新模型接管。你可以在既有会话中打开 /model,或点击输入框旁的模型控件;完整选择会从下一次请求开始生效。如果当前轮次还在等待工具结果,后续新的模型步骤可能采用新选择,但已经准备好的步骤及其重试仍沿用原模型。
模型选择器里的选择还有一个容易忽略的范围:它会成为新会话的默认模型;已经发送过请求的会话,则会保留各自日志中的模型记录。也就是说,同一会话可以留下“前面由模型A处理、后面由模型B处理”的可追踪轨迹。
3步完成一次切换
第一步:确认目标模型已经注册
打开“设置 → 模型”,确认目标提供方和模型都在列表里。自定义模型 API 至少要有小写 Provider ID、基础 URL、协议、凭据和一个模型 ID;探测接口失败时,可以手动填写模型 ID,效果相同。
第二步:在会话里选目标模型
输入 /model 或点击输入框旁的模型控件,选择目标模型和推理强度。这个会话级选择不需要重启 dsh;若任务仍在执行,已经捕获的步骤不会被改写,新的选择从下一模型步骤或下一次请求开始生效。
第三步:发送一条短消息验收
先发“请复述当前任务目标,不要执行工具”这类短消息,检查轨迹里的提供方和模型字段,再继续原任务。这个验收能把“选择器改了”和“请求真的走了新模型”区分开。

切到小窗口模型时,Harness会先做什么?
从大窗口模型切到小窗口模型时,compaction-basic 会按目标模型的上下文容量、输出预留和压力策略重新测量现有历史。需要压缩时,摘要默认使用原路由模型及其摘要设置;如果显式配置了摘要目标,则优先使用该目标。只有历史降到目标阈值以下,新的模型请求才会继续。
官方文档给出的按模型策略示例是:
- name: '@deepseek-ai/dsh-compaction-basic'
config:
modelPolicies:
- provider: local
model: small-context
headroomTokens: 4096
maxTokens: 4096这里的 provider 和 model 需要替换为你实际注册的路由;headroomTokens 是额外压力余量,maxTokens 限制摘要输出。小窗口模型没有声明上下文容量,或预算不足时,先补齐模型元数据和精确策略再切换。
切换失败,先看这个错误码
如果历史无法压到目标阈值,或者目标适配器没有声明上下文容量,dsh 会返回 MODEL_SWITCH_COMPACTION_FAILED。官方升级指南说明,此时先前请求头保持不变,已经完成的剪枝或检查点仍会保留;修正目标模型的容量、输出预留或 headroomTokens 后,再重试切换。

因此,任务进行到一半时最稳妥的做法是:先用短消息验证新路由,再把长上下文任务交给目标模型。若只是想换推理强度,模型不变时可以直接调整推理等级,避免不必要的模型路由切换。
DeepSeek Harness 的模型切换是“下一次请求换路由”,不是“正在执行的请求热替换”。把模型注册、目标窗口和压缩预算一起检查,才能避免切换后才发现上下文不兼容。本文依据 DeepSeek Harness 官方文档及 2026 年 11 月 4 日发布的 v0.2.2-rc.1 说明整理。
参考资料
DeepSeek Harness 配置模型官方文档(2026-11-04):https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/blob/dsh-v0.2.2-rc.1/docs/user/guide/providers.zh.md
DeepSeek Harness Web 会话模型选择官方文档(2026-11-04):https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/blob/master/packages/client/ui-model-selection/README.zh.md
DeepSeek Harness 会话模型选择升级指南:https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/blob/master/docs/upgrade-guide/v0.2.1-alpha.4/session-model-selection/guide.zh.md
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