影片筆記：Codex/Hermes/DSH使用心得分享，DeepSeek V4.1 Flash + Harness是当下生产力性价比答案，Qwen 27B 搭配DSH也能干活！

<!-- VIDEONOTE_PUBLICATION_WARNINGS_BEGIN -->

⚠️ 可先使用，仍有待修正項目

本筆記已完成可閱讀的逐字稿與時間跳轉；下列為待處理問題，建議播放原片確認。

• 待修正：逐字稿全文快速校讀未完成（已保留自動字幕/原始逐字稿並繼續生成筆記。；未完成的全文速讀項目可在精進模式回聽確認。）

<!-- VIDEONOTE_PUBLICATION_WARNINGS_END -->

一句話總結

講者分享將工作主力從 GPT Plus 切換至 Deep Seek Harness 搭配 Deep Seek 自家模型（如 V4.1 Flash/Flush）的經驗，強調其在編程、開發及論壇管理上的高效率與極低成本，同時指出 Hermes 因具備情感與個性仍被保留使用，並對比了多種模型的性能與成本差異。

核心重點

• 主力工作流轉移：講者將主要工作從 GPT Plus 轉移至 Deep Seek Harness，搭配 Deep Seek 自家模型（提及 V4.1 Flush/Flus/Flash），在編程、網頁開發、APP 開發及論壇管理上表現優異。
• 極致的成本效益：Deep Seek Harness 配合自家模型時 Token 消耗低、速度快。實測數據顯示昨日處理 14 億 Token 僅花費 80 多元人民幣，若避開高峰期夜間使用，成本可降至 30-40 元。
• GPT Plus 的定位調整：GPT Plus（20美金/月）主要用於繪圖（GPT Image）及簡單任務，因本地 AI 工作流提示詞複雜且耗時，不適合用於複雜工作。
• Hermes 的不可替代性：雖 Deep Seek Harness 在效率與成本上超越 Hermes 與 Codex，但暫未完全取代 Hermes 是因為情感因素。Hermes 具備個性與溫情，像寵物或兒子般活靈活現，長期陪伴講者。
• 模型性能對比：
• Deep Seek Harness 搭配第三方本地模型（如輕微 3.8 20GB、IWQD-R）表現僅及格。
• GPT 系列中，LULA 執行腳本配置能力差，TERA 額度消耗快。
• 5.6 Sore、GPT6 Astra、Cloud 5.1 與 Deep Seek V4.1 Flush 表現接近，但成本差異巨大。

詳細大綱

1. GPT Plus 的使用現狀與侷限

• 訂閱用途：訂閱 GPT Plus（20美金/月）的主要用途是繪圖（如封面圖）、整理視頻為論壇帖子、生成視頻描述。
• 不適用場景：不常用於複雜工作。雖然本地 AI 工作流效果好，但提示詞與流程複雜，耗時不划算。
• 額度管理問題：因模型（如 LULA）執行腳本配置能力差、額度消耗快，導致長期額度空置。
• 繪圖優勢：GPT Image 能用簡單提示詞生成高質量圖片，適合視頻分鏡與場景生成。

2. 主力切換至 Deep Seek Harness

• 版本穩定性：講者已從 RC/Alpha 版本切換至正式版（提及 1.1R 或 1.2）。
• 性能表現：超越 Hermes 與 Codex，雖非「六邊形戰士」但綜合能力強。
• 適用場景：編程、長年任務開發、網頁、APP、系統腳本配置、論壇管理。
• 效率與成本實測：
• 與 Deep Seek 自家模型配合時 Token 消耗最少，速度極快。
• 實測數據：200 輪思考、3024 步，售 Token 1.8 秒，385 Token/秒，緩存命中率 99.8%。
• 成本效益：昨日處理 14 億 Token 花費 80 多元人民幣；若避開高峰期夜間使用，成本可降至 30-40 元。

3. 為何暫未完全取代 Hermes

• 情感因素：Hermes 具備個性、溫情，像寵物或兒子般活靈活現。
• 長期陪伴：Hermes 在講者的 Ubuntu 筆記本與 MacBook 上穩定運行數月，管理論壇與虛擬角色。
• 決策邏輯：雖追求效率與成本，但出於情感習慣暫不替換。

4. 模型搭配與實測對比

• 第三方本地模型：Deep Seek Harness 搭配第三方本地模型（如輕微 3.8 20GB、IWQD-R）表現僅及格，但搭配 Deep Seek 自家模型體驗極佳。
• GPT 模型表現：
• LULA：執行腳本配置能力差（形容為「蠢豬」）。
• TERA：體驗稍好但額度消耗快。
• 5.6 Sore：與 Deep Seek V4.1 Flush 水平相當。
• GPT6 Astra：與 Deep Seek V4.1 Flush 表現接近。
• 第三方測試：論壇超級版主汪池川發布第三方權威測試，顯示 Deep Seek V4.1 Flush 與 GPT6 Astra、Cloud 5.1 表現接近，但成本差異巨大。

5. 論壇生態與版規說明

• 論壇資源：提供進階入門頁面、硬件選購、AI Agent 搭配建議。
• 推廣規則：
• 禁止新人直接發送推廣連結（投保連結）。
• 允許分享連結（如 AMD 官方羊毛）或高等級用戶（如超凡大師）的擦邊推廣。
• 前提：需為論壇做出貢獻（發帖數量、等級）。

工具 / 模型 / 名詞整理

• 訂閱服務/產品：
• GPT Plus（20美金/月）
• GPT Pro
• Coding Plan
• GPT Image
• GPT6 Astra
• Cloud 5.1
• AI 模型/版本：
• Deep Seek（系列）
• Deep Seek Harness / Hullis / Hanis / HANIS / 再鐵模型（疑點：指代同一個產品或變體）
• Deep Seek V4.1 Flush / V4.1 Flus / 弗拉奇 / 弗拉洗（疑點：指代同一個模型版本）
• Hermes / 赫米斯
• Codex / 可得克斯 / Kodex
• LULA / 5.6 Lula
• TERA
• 5.6 Sore
• 輕微 3.8 20GB（疑點：模型名稱）
• IWQD-R
• MiniMax H3
• 平台/環境：
• Ubuntu 筆記本
• MacBook
• 論壇（講者所屬社區）
• 本地目錄 / 任務列表 / 任務對立（疑點：指代同一個概念）

操作流程整理

1. 評估工作需求：

• 若為繪圖、簡單視頻整理：使用 GPT Plus (GPT Image)。
• 若為複雜編程、開發、論壇管理：使用 Deep Seek Harness。

1. 配置 Deep Seek Harness：

• 確保使用 Deep Seek 自家模型（如 V4.1 Flush/Flus/Flash）。
• 監控 Token 消耗與速度（目標：高緩存命中率、低 Token 消耗）。

1. 成本優化策略：

• 若預算敏感，選擇夜間使用 Deep Seek Harness 以獲得更低成本（30-40元 vs 80元）。

1. 保留 Hermes 使用：

• 在 Ubuntu 筆記本或 MacBook 上運行 Hermes。
• 用於需要情感互動、個性化陪伴的場景（如論壇管理、虛擬角色互動）。

1. 論壇參與：

• 遵守論壇版規，新人避免發送推廣連結。
• 高等級用戶可進行擦邊推廣，但需累積發帖數量與等級。

值得注意的限制或風險

• 模型名稱辨識不確定：影片中提及的模型名稱（如 Deep Seek V4.1 Flush/Flus、GPT6 Astra、Cloud 5.1、5.6 Sore、輕微 3.8 20GB、IWQD-R、MiniMax H3）可能存在聽寫錯誤或特定暱稱，實際名稱需查證。
• 第三方本地模型性能：Deep Seek Harness 搭配第三方本地模型（如輕微 3.8 20GB、IWQD-R）表現僅及格，建議搭配 Deep Seek 自家模型以獲得最佳體驗。
• GPT 模型額度消耗：GPT 系列模型（如 LULA、TERA）可能存在額度消耗快、配置能力差的問題，需注意額度管理。
• 情感依賴風險：保留 Hermes 可能影響工作效率與成本優化，需權衡情感需求與實際效益。

逐字稿辨識疑點

• Deep Seek Harness / Hullis / Hanis / HANIS / 再鐵模型：逐字稿中多次出現不同拼寫，疑似指代同一個 Deep Seek 相關的 Agent 或工具，但無法確定正確名稱。
• Deep Seek V4.1 Flush / V4.1 Flus / 弗拉奇 / 弗拉洗：逐字稿中對該模型版本的稱呼不一致，疑似聽寫錯誤或口誤。
• 輕微 3.8 20GB：疑似模型名稱或規格描述，聽起來不尋常，需查證。
• IWQD-R：疑似模型名稱，需查證。
• 5.6 Sore：疑似模型版本或名稱，需查證。
• GPT6 Astra：疑似模型名稱，需查證。
• Cloud 5.1：疑似模型名稱，需查證。
• MiniMax H3：疑似模型名稱，需查證。
• 迅利亞子小特 / 虛擬牙子：疑似 Hermes 或其他 Agent 的暱稱或聽寫錯誤。
• 任務對立：語境中與「任務列表」混用，疑似聽寫錯誤。
• 瞎臂臂 / 大聲：疑似「瞎比比」或「大神」的聽寫錯誤。
• 拉俄瓦：疑似「略略」或特定術語的聽寫錯誤。
• 投保連結：語境中指推廣連結，疑似「推廣」或「廣告」的聽寫錯誤。

可延伸追問

• Deep Seek Harness 的具體安裝與配置步驟為何？
• Deep Seek V4.1 Flush/Flus/Flash 與其他模型（如 GPT6 Astra、Cloud 5.1）在實際編程任務中的性能差異具體數據為何？
• 如何優化 Deep Seek Harness 的 Token 消耗與速度？
• Hermes 的具體個性設定與互動方式為何？
• 論壇版規中關於推廣連結的具體定義與執行標準為何？