# 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。
2.  **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）。
3.  **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）。
4.  **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）。
5.  **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？