DeepSeek 的雷霆大思考我怎么感觉是 dsh 的问题?使用体感上我感觉单任务完成时间比 zcode 里多很多

我一直用 pi 也有点这个大思考现象

你们都不关注他在干什么吗。我 dsh 用的很少，但是第一天我就强迫他主动汇报进度，不然他就闷头自己干自己的，根本不知道有没有跑偏。
我一直觉得网上说的雷霆大思考就是因为这种没有进度条的等待让人焦虑。

屁大点问题都能思考上一二十分钟，就离谱。当然可能是我不会用。

@Vegetable 思考 修改文件 读图 思考, 倒是一直在干活, 我目前体验最终的产物倒是不偏移, 就是思考的太多了, 举个例子, 刚才我让它改个脚本, 图生图 默认生成图片数量从 2 改为 1 ,她花了 3 分半, 很谨慎, 改了 readme 思考一会没问题，改下一个脚本思考一下没问题, 改下一个脚本,没问题, 抽查一下,嗯没问题,再改一下 readme. 结束...满共了 3 行代码.

看看这个
https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/discussions/2019

@chendaye 嘤嘤嘤 我都用 DeepSeek 了 想奢侈一下开 max 都有错了.看起来得等 dsh 官方修复了,现在这些方法应该只能算临时修复顶着用, 那我不如先用回其他 agent 工具了.

这更像不是模型单点慢，而是 harness 的 agentic 循环在放大延迟。你那个改 3 行代码花 3 分半的例子，时间基本不在生成那 3 行上，而在每一步之间：改一个文件 → 重新读上下文/读图 → 再思考 → 再动下一个文件。每一轮 agent 都要把累积的对话和工具结果重新 prefill 一遍，步数越多、上下文越长，这段前缀被重复计算的次数就越多，所以总时长近似随「步数 × 每轮上下文长度」往上涨，而不是跟产出的代码量走。zcode 默认如果更激进（更少自检、批量改、积极压缩上下文），同样模型同样任务轮次能少一大截，体感自然快。

想确认是不是这个原因，别只看墙上时钟：跑的时候记两个数，一次任务总共走了多少个工具/思考步骤，以及每轮发出去的 prompt token （ usage 里有）。如果这两个都明显比 zcode 高，慢就来自 harness 的编排而不是模型本身。

配置上能马上试的：这类小改动直接要求「一次性改完、不要逐文件自检」，关掉或调低额外读图和反复校对 readme ，再看步骤数掉没掉。

各位大佬们，用 deepseek 下来，一个月大概是多少的开销，有点想从 GPT 转过来了，GPT 实在是慢的令人发指。