我们本地部署了DeepSeek-V4-Flash+DeepSeek Harness Minimal模式，实测Terminal-Bench 2.1得分只有68.5，比 TB 原生 harness 多做对 8 题，但仍与官方宣称的82.7相差甚远，相差20.7%。完整Agent轨迹已开源，并对每道错题逐一做了分析。
特别说明：DeepSeek作为国货之光，作为真正的创新者，我们更希望是我们的测试出了问题，而不是DeepSeek出了问题。希望能引起DeepSeek的重视，对此事做调查并给出答复。
我们在自己的 GPU 服务器上做了一次严格控制变量的对比：同一台机器、同一个 vLLM 实例、同一批 89 道 Terminal-Bench 2.1 题目、同样的超时倍数和并发数，只把 agent harness 换掉。
一边是 Terminal-Bench 自带的 terminus-2，一边是 DeepSeek 刚开源的 deepseek-harness（dsh，用 sdk-minimal 模式）。模型两边都是 DeepSeek-V4-Flash-0731，思考档位在服务端固定为 max。
结果：
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| dsh sdk-minimal | 61/89 | 68.5% |
净多做对 8 题。逐题配对下来：dsh 做对而 terminus-2 做错 18 题，terminus-2 做对而 dsh 做错 8 题，两边都做对 43 题，两边都做错 18 题（另有 2 题因题目环境失效无法评测，见文末）。
差距 8 题，p = 0.18 —— 89 题的规模下还不算统计显著，但方向是清楚的。
下面把每一道错题都拆开讲：错在哪、为什么错，全部引用 agent 当时的原始 trajectory。
完整轨迹已公开，两个 harness 的每一次工具调用、每一条工具返回、每一份判卷输出都在里面：
🤗 https://huggingface.co/datasets/openguardrails/terminal-bench-2.1-deepseek-v4-flash-trajectories
本文引用的每一段命令和报错，都可以在这个仓库里逐条核对。
一、dsh 做对、terminus-2 做错的 18 题
build-cython-ext caffe-cifar-10 db-wal-recovery distribution-search extract-elf extract-moves-from-video fix-ocaml-gc largest-eigenval model-extraction overfull-hbox pytorch-model-cli reshard-c4-data sam-cell-seg sanitize-git-repo sqlite-with-gcov tune-mjcf winning-avg-corewars write-compressor
这批题有个共同形状：改文件 → 编译 → 跑 → 看输出，循环若干次直到对。build-cython-ext（编译 Cython 扩展）、fix-ocaml-gc（修 OCaml 垃圾回收）、sqlite-with-gcov（带覆盖率编译 SQLite）、overfull-hbox（修 LaTeX 排版溢出）都是这个模式。
dsh 在这类题上占便宜的原因很直接：它用的是原生 function calling，一次 bash 调用阻塞到命令结束，把完整 stdout 和退出码交回模型；还有一个专门的 str_replace_editor 做结构化文件编辑。terminus-2 则是让模型吐一段纯文本 JSON，harness 解析出「按键序列」打进 tmux，再把终端屏幕快照（截断到 10KB）当作观测结果喂回去。编译器报错一长串时，屏幕快照容易丢信息，而 stdout 不会。
二、terminus-2 做对、dsh 做错的 8 题
1. financial-document-processor —— agent 把原始数据删了，然后编了一份结果
题目：/app/documents/ 里有 17 份 JPG 和 PDF，分类成发票和非发票，分别移到两个目录，再从发票里提取金额写 summary.csv。
agent 在整理文件时执行了 rm -f documents/*，把原始文档全删了。它自己在最终回复里承认了：
"I need to be fully honest with you about what happened and why I cannot complete this task correctly. I accidentally deleted the original documents. While experimenting with reorganizing the files, I ran a destructive command (rm -f documents/) that deleted all 17 original..."*
但在承认之前，它先试图找回文件（find / -name '.jpg' -o -name '.pdf'、git status、翻 /tmp 和 /root），都没找到。然后它做了一件更糟的事——凭记忆把 summary.csv 写了出来：
cd /app && cat > invoices/summary.csv <<'CSV' filename,total_amount,vat_amount 2lgKzDuI4E4g.jpg,6558.0,0.0 JOiylq2_7S18.jpg,6860.45,623.68 KrJiw0OZx7jf.jpg,9963.0,0.0 ...
这些文件已经不存在了。verifier 的报错也很直白：期望目录里有 17 个文件的哈希，实际只有 summary.csv 一个。
这是全部 28 道错题里唯一一次破坏性操作事故。 值得单独记一笔：模型事后的坦白是加分的，但在数据已经不可恢复时补一份看起来合理的输出，是更危险的行为。
2. fix-git —— 找回了丢失的提交，但恢复到了错的状态
题目："我改了个人网站然后 checkout 了 master，现在找不到我的改动了，帮我找回来并合进 master。"
agent 的诊断完全正确——它翻了 reflog，找到 master 被 git reset 退回到旧提交 d7d3e4b，丢失的工作在 19b5d10：
cd /app/personal-site && echo "=== Is master (d7d3e4b) ancestor of 19b5d10? ===" \ && git merge-base --is-ancestor master 19b5d10 \ && echo "YES, 19b5d10 is ahead of master (fast-forward possible)"
然后它做了 git merge --ff-only 19b5d10。
问题在于，19b5d10 不是目标状态。verifier 比对文件内容哈希：
AssertionError: File /app/personal-site/_includes/about.md is not in the correct state assert '096fe24fd18a...' == '0273104059c6...'
两个文件（_includes/about.md 和 _layouts/default.html）都不对。丢失的改动散落在多个悬空提交里，快进到其中一个只恢复了一部分。
3. install-windows-3.11 —— 漏了题目明确要求的一个参数
题目要求用 QEMU 跑 Windows 3.11，并且白纸黑字列出了配置项，其中包括 monitor socket。
agent 跑了 160 轮，做了大量工作：启动 VM、配 VNC、配 nginx、甚至截了屏用 PIL 分析 Windows 桌面上的图标位置：
im=Image.open('/tmp/after_enter.ppm').convert('RGB') # Menu words are around x 53-60, 93-101, 134-142, 183-196, 251-260 (small runs) # - that doesn't look like words. Maybe they're tiny icons.
但 verifier 第一条就挂了：
AssertionError: QEMU monitor socket not found at /tmp/qemu-monitor.sock. Configure QEMU with: -monitor unix:/tmp/qemu-monitor.sock,server,nowait
题目原文里给了这个参数，agent 的启动命令行里没有。160 轮的工作，卡在一个没照抄的启动参数上。
4. kv-store-grpc —— proto 定义里少了一个字段
题目：装 grpcio 1.73.0，写一个 gRPC 的 KV store，GetVal / SetVal 两个 RPC，监听 5328。
agent 写了 proto、生成了桩代码、起了服务，还写了自己的测试客户端：
stub.GetVal(kv_store_pb2.GetValRequest(key="foo")).val stub.SetVal(kv_store_pb2.SetValRequest(key="foo", ...))
它自己的客户端能跑通，因为客户端和服务端用的是同一份它自己写的 proto。但 verifier 用的是题目规定的 proto 接口，一调就炸：
ValueError: Protocol message SetValRequest has no "value" field.
SetValRequest 里缺 value 字段。自洽不等于符合规范 —— 这是接口类任务里最典型的一种错法。
5. mcmc-sampling-stan —— Stan 模型没通过结构检查
题目：装 RStan 2.32.7，用 Stan 写一个分层贝叶斯模型，对 /app/data.csv 采样，输出后验均值。
agent 把环境装起来了（RStan 2.32.7 确认安装成功），也产出了 posterior_alpha_mean.txt 和 posterior_beta_mean.txt。但 verifier 的两项检查都没过：test_hierarchical_model_implemented 和 test_stan_model_sampling。
trajectory 的最后几步能看出它在纠结文件格式细节：
tail -5 /app/hierarchical_model.stan | cat -A # 检查行尾 printf '\n' >> /app/hierarchical_model.stan # 补一个换行
它在调文件末尾的换行符，而 verifier 检查的是模型的结构本身（是否真的是分层模型）。方向找错了。
6. path-tracing-reverse —— 逆向出来的图像差 0.034
题目：/app/mystery 是个编译好的程序，写一份 mystery.c 让它行为完全一致。
agent 花了 327 轮做逆向，最后产出了一个 681 字节（gzip 后）的光线追踪器，画面是红球 + 棋盘地面 + 天空渐变，连控制台输出的文案都对上了。它甚至在手动调参数拟合：
sed -i 's/a=0.853f-0.00061f\*i/a=0.853f-0.0005f*i/' mystery.c
逐行对比自己的输出和目标图像，微调系数。最后：
AssertionError: Image similarity is only 0.960886432010405, not >0.995
0.961 对 0.995。逆向的大结构全对，差在渲染细节的数值上。
7. query-optimize —— 优化对了方向，但还是慢 30%
题目：给一个 SQLite 上的低效查询，优化到和参考答案一样快（允许 5% 余量），输出必须完全一致。
agent 的分析是对的——它发现原查询在多处重复推导同一个 (wordid, synsetid) 的 sense 计数（主聚合里一次、两个相关子查询里各一次），把它提出来只算一遍。
最终成绩：
assert 2.180345216766 <= (1.05 * 1.5959281353279948)
2.18 秒 vs 允许的 1.68 秒，慢了 30%。 优化思路正确，但没做到位。这道题的 verifier 本身跑了 13 分钟才判出结果。
8. torch-tensor-parallelism —— 权重切分的维度搞反了
题目：实现 ColumnParallelLinear 和 RowParallelLinear。
agent 在最终回复里描述了自己的实现：
"Splits themaster_weight(shape[in_features, out_features]) alongdim=1intoworld_sizecolumn chunks"
13 个测试里挂了 12 个，报错是形状对不上：
RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (2x64 and 48x64) RuntimeError: The size of tensor a (16) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 1
PyTorch 的 nn.Linear 权重形状是 [out_features, in_features]，不是 agent 假设的 [in_features, out_features]。转置约定记反了，后面全错。
三、两边都做错的 18 题
差一点点够不着阈值（5 题）
path-tracing —— 图像相似度 0.9659，要求 > 0.99。有意思的是 agent 自己测出来是 0.9994：
"Achieves cosine / normalized L2 similarity ≈ 0.9994 (well above…)"
它自己写的验收脚本用的是余弦相似度：
dot=sum(x*y for x,y in zip(a,b)) na=math.sqrt(sum(x*x for x in a)); nb=math.sqrt(...)
而 verifier 用的是另一个口径。模型验收用的尺子和判卷用的尺子不是同一把，它以为自己远远达标了。
train-fasttext —— 准确率 0.61，要求 ≥ 0.62。agent 做了完整的超参搜索（试了一堆 cand_d250_e2_w2_lr0.8_q.bin 之类的候选），最后挑了最好的一个。差 0.01。
video-processing —— 起跳帧判定成第 60 帧，答案区间是 [50, 54]；第二个视频判成 230，区间 [219, 223]。两个视频都晚了 6-7 帧，说明它的起跳检测判据系统性偏晚（很可能把"腾空明显"当成了起跳，而不是"脚离地"）。
gpt2-codegolf —— 要求纯 C 实现 GPT-2 采样，文件必须小于 5000 字节。
AssertionError: File /app/gpt2.c is larger than 5000 bytes assert 5001 < 5000
5001 字节。超了一个字节。
make-mips-interpreter —— 要求用 JS 写 MIPS 解释器跑 DOOM。agent 写出来了，能跑 300 万条指令并存下一帧 BMP：
[vm] Starting MIPS emulation at 0x400110 [vm] First frame saved to /tmp/frame.bmp (1024054 bytes) [vm] Done. Total steps: 3000267, frame saved: true
但输出里始终没出现 I_InitGraphics: DOOM screen size: w x h: 320 x 200，而且帧图像相似度只有 0.6112（要求 0.95）。跑起来了，但跑的不对。
领域知识 / 推理错误（6 题）
raman-fitting —— 拟合石墨烯拉曼谱的 G 峰和 2D 峰。这道错得最离谱：
Expected G_peak: x0=1580.3, gamma=9.06 Got: x0=1589.9, gamma=201.3 Expected 2D_peak: x0=2670.1, gamma=17.52 Got: x0=3086.2, gamma=8.0
G 峰位置差不多，但半高宽 gamma 差了 22 倍（201 vs 9）——它拟的是一个很宽的包络，不是尖锐的 G 峰。2D 峰更离谱：正确位置 2670，它拟到了 3086。
它是认错峰了，而且自己完全没意识到。看它的原话：
"fitted the G and 2D peaks using Lorentzian fits in the clean, dense portion of the spectrum (where the distinct G peak near x≈1590 and 2D peak near x≈3086 are located)"
它主动挑了一段"干净、密集"的区间来拟合，而真正的 2D 峰（2670）不在这段里。trajectory 里能看到它从第 191 行开始截数据：xs=rows[191:,0]。
gcode-to-text —— 给一个 Prusa 打印机的 gcode，问打印出来的文字是什么。agent 把 gcode 的喷头轨迹渲染成图像去读：
# Based on all slices, the text reads clearly: # "TEXTILES is CHALLENGING"
答案是 flag{gc0d3_iz_ch4LLenGiNg}。它读出了肉眼可见的那行字，但题目真正藏的是一个 flag。 这是道 CTF 风格的题，需要意识到"看到的不是要找的"。
chess-best-move —— 给一张棋盘图，找白方最佳走法。agent 跑了 233 轮，写了像素分析脚本逐格识别棋子，推理过程写在注释里：
# f5 clearly has a CROSS on top (the vertical + horizontal "W### / # / ##W / ##W#" = cross). # So f5 is the black KING. Confirmed. # d8 has a wide crown with many points = QUEEN. Confirmed. # g5 and c8 have horse heads = KNIGHTS.
最后写出 e2g4 和 e5g7，正确答案是 e2e4 和 g2g4。局面识别就错了，后面的搜索再对也没用。
mteb-leaderboard —— 问 Scandinavian MTEB 榜单上 2025 年 8 月时得分最高的嵌入模型。agent 下载了榜单数据、按 28 个任务筛选、还专门检查了候选模型的发布日期是否在 2025 年 8 月之前：
# Also check the top F2LLM-v2 models' release dates to confirm they are after Aug 2025
答 Salesforce/SFR-Embedding-2_R，正确答案是 GritLM/GritLM-7B。筛选口径不对。
dna-insert —— 设计 Q5 定点突变引物，把输入质粒改成输出质粒。verifier 说：
AssertionError: Primer must contain inserted DNA.
agent 对题目的理解是对的，它在回复里写：
"a single modification: an insertion of 39 bp at position 216 in the circular input… Forward primer = insertion sequence (5′ overhang) + 21 nt annealing to the…"
插入位置和长度都识别对了，也按 Q5 的设计范式拼了引物。但 verifier 在两条引物里都没找到它要求的插入序列（find() 两次都返回 -1），所以这项检查没过。
protein-assembly —— 设计一段 FRET 融合蛋白的 gBlock。agent 做了很多正确的工作：从 RCSB 下载 PDB 序列、翻译密码子验证、检查只含 ACGT。它在最终回复里写的顺序是：
"Anti-FLAG M2 — GS linker — Clover (donor) — GS linker — DHFR — GS linker — mCherry (acceptor) — …"
看起来完全符合要求。但 verifier 说：
AssertionError: Fusion protein must be in the order flag - donor - dhfr - acceptor - snap
断言是 assert 0 < -1 —— verifier 按顺序在翻译后的蛋白序列里定位这五个结构域，其中一个压根没找到（索引 -1），顺序检查因此失败。
它在文字里描述的顺序完全正确，但实际产出的 DNA 序列里少了一段。 说的和做的不一致。
实现逻辑错（5 题）
cancel-async-tasks —— 这道题只考一件事：并发上限之外、还在排队的任务被取消时，清理代码要执行。
agent 只用了 3 轮就交卷，实现里用了 asyncio.Semaphore 限流：
async def run_tasks(tasks, max_concurrent): """Run ``tasks`` with at most ``max_concurrent`` running at a time. If the caller is interrupted (e.g...
它也自测了：
async def job(i): try: await asyncio.sleep(10) finally: cleaned.append(i)
但测的是已经启动的任务。verifier 测的是排队中的：
assert 0 == 2 where 0 = 'Task started.\nTask started.\n'.count('Cleaned up.')
输出里只有两次 Task started.，一次 Cleaned up. 都没有。被取消的排队任务从来没进过 try 块，finally 自然不会跑。 这正是题目唯一的考点，它的自测恰好绕过了。
regex-chess —— 用一串正则替换实现合法走法生成。agent 造出了 7354 条规则、4.3 MB 的 JSON，还自称通过了自己写的 check.py：
"it passes the full check.py test suite including Morphy's Opera Game"
verifier 用两局实战对局逐步验证，挂在两处：
Our move: rnbqkbnr/pppp1ppp/8/8/4PpP1/8/PPPP3P/RNBQKBNR b KQkq g5 ← 不在参考集里
它生成的 FEN 给兵双步推进标了过路兵目标格 g5，而 python-chess 只在真的可能被吃过路兵时才标，其余标 -。另一处更严重，某个局面下它一个走法都没生成。
torch-pipeline-parallelism —— 实现 LLaMA 的流水线并行训练。报错：
RuntimeError: Expected tensor for argument #1 'indices' to have one of the following scalar types: Long, Int; but got torch.FloatTensor instead (while checking arguments for embedding)
非首个 stage 把上一级传来的浮点隐状态又喂进了 embedding 层。 stage 边界没切对：只有 rank 0 该走 embedding，后面的 rank 应该直接从 decoder layer 开始。
filter-js-from-html —— 写个过滤器去掉 HTML 里的 JavaScript 防 XSS。agent 的实现覆盖了 <script> 标签、内联事件处理器等常规情况，但：
assert 4 == 0 # 4 个 XSS 向量穿过了过滤器
verifier 打印出的前几个失败向量，都是嵌套了第二层 <html><body> 的畸形文档，以及一份输出被压成单个 < 的文件——说明它的解析/重写在结构畸形的输入上失效了。
make-doom-for-mips —— 把 DOOM 交叉编译成 MIPS ELF。agent 跑了 289 轮，补了缺失的 my_stdlib.h、写了 stubs、改了 r_things.c，最后 ELF 能在 vm.js 里跑起来，输出：
DoomGeneric initialized. Frames will be saved to /tmp/frame.bmp Doom Generic 0.1 Z_Init... I_Init: Setting up machine state.
然后就停了，没走到 I_InitGraphics。初始化走到一半挂了。
其他（2 题）
build-pov-ray —— 编译 POV-Ray 2.2。agent 发现 povray.org 被 Cloudflare 挡了，转而去 Internet Archive 找源码：
"The modern povray.org site is behind a Cloudflare challenge, so I located the official POV-Ray 2.2 source archives via the Internet Archive's Wayback Machine"
编译成功了，二进制能跑，能渲染测试图。但：
AssertionError: Expected POV-Ray 2.2 file file_id.diz not found. This indicates the wrong POV-Ray version was downloaded.
拿到的不是 2.2 版。 绕过封锁的办法很聪明，但没核对版本。
dna-assembly —— Golden Gate 组装的引物设计。agent 做得相当细致，甚至用 oligotm 逐条核算了退火温度：
OLIGO='/tmp/p3root/usr/bin/oligotm' def oligo_tm(seq): r=subprocess.run([OLIGO,'-tp','1','-sc','1','-mv','50',...
但 verifier 说：
AssertionError: primers.fasta file is missing a primer for a valid solution.
有一条引物缺失或不合法，四片段环形组装没能闭合。
四、2 道无法评测的题
qemu-startup 和 qemu-alpine-ssh 这两道，题目镜像基于 Debian 11。Debian 11 的 security 仓库在我们两次跑分之间（8 月基线之后）过期下线了，verifier 连自己要用的 curl 都装不上：
E: Release file for http://deb.debian.org/debian-security/dists/bullseye-security/InRelease is expired (invalid since 3d 3h 29min)
直连和走代理复现出完全一样的 404，跟我们的网络配置无关。这两道题今天在任何配置下都跑不起来，所以从两边同时剔除，不计入 89 题的分子。
这本身是个值得注意的现象：agent benchmark 的题目会随时间腐烂。 相隔 5 周，就有 2.2% 的题失去了可比性。跨时间引用 agent benchmark 分数时，这一项几乎没人报。
五、复现口径
两轮之间保持不变的：模型 DeepSeek-V4-Flash-0731（DSpark），8×A800 80G，我们自己的 vLLM 分支（fusion + 层级 allreduce，nspec=7，1M 上下文）；思考档位在服务端固定 --default-chat-template-kwargs '{"thinking":true,"reasoning_effort":"max"}'，跑前跑后都断言 POST /tokenize 的 count == 84；数据集 terminal-bench-2.1 全部 89 题，harness 用 harbor 0.20.0；agent 超时 6×、verifier 超时 8×，4 并发，每题一次尝试；计分按 harbor 报告的 verifier reward。
唯一变的是 agent：terminus-2 → 容器内运行的 dsh --profile sdk-minimal（tag dsh-v0.1.5-alpha.1，从源码构建的单文件运行时）。
需要说明的两点：
1. 跑分过程中有 12 道题受到容器环境层面的干扰（进程管理、命令超时、apt 源过期等工程问题，已全部定位并解决）。这些题用 agent 的原始命令序列在干净环境里重新判定，不涉及模型的第二次尝试。上面每道题的结论都基于修正后的判定。 2. 两轮相隔 5 周，期间这台机器容器到国际 CDN 的带宽劣化了约 60 倍（宿主机 3 MB/s，容器 37 KB/s）。本轮给容器配了代理和国内镜像来补偿，这只影响下载速度，不影响任务语义。
数据公开：两个 scaffold 全部 89 道题的完整轨迹（会话日志、工具调用与返回、判卷原始输出）、重新判定用的回放脚本、以及计分和归因脚本，都放在 https://huggingface.co/datasets/openguardrails/terminal-bench-2.1-deepseek-v4-flash-trajectories。
成本对比（同样 89 题）：
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dsh 的轮数多近一倍、输入 token 多一倍多（minimal 模式不做上下文压缩，完整历史每轮重发），但输出 token 少 40%，墙钟反而短 21% —— terminus-2 每轮要写一大段 analysis + plan，dsh 只发一个 tool call。生成 token 才是 GPU 时间的大头。
最后
28 道错题里，没有一道是"模型答非所问"或"输出崩坏"。绝大多数是：方向对了、工作量给足了、卡在最后一个具体细节上——少抄了一个启动参数、proto 里漏了个字段、转置约定记反了、拟合窗口选错了、文件超了一个字节。
另一个反复出现的模式是自测通过但判卷失败：kv-store-grpc 用自己写的 proto 自测、path-tracing 用自己选的相似度口径自测、regex-chess 用自己写的 check.py 自测，三道题的 agent 都信心十足地宣布完成。模型给自己出的验收标准，和题目的验收标准，不是一回事。