模型综合检测 · Model Probe

一个直接接入 DSH 当前模型路由的综合检测插件。侧栏底部提供「模型综合检测」入口，不单独保存 API 地址或密钥。

模型综合检测界面

智力检测报告

指纹检测报告

SVG 检测界面

下载安装

下载并解压后，在 DSH 插件管理中将解压目录作为本地插件安装，并启用 @local/dsh-model-probe。也可以参考下方「安装与热加载」手动配置。

功能

从 DSH 实时读取所有提供商与模型目录。
单个提供商分组、模型搜索、单模型测试、勾选测试、筛选结果测试、全部测试。
批量测试可停止；连接检测支持 2 / 4 / 8 路并发与 15 / 45 / 90 秒超时选择。
SVG 动画检测使用统一的「鹈鹕骑自行车」提示词，要求车轮转动、主体移动和循环动画，输出上限 16384 tokens，最长等待 5 分钟。
自定义 SVG 检测支持编辑最多 4000 字符的提示词；可只填写「三英战吕布」这样的简短主题，插件会自动补充完整 SVG、禁止 Markdown/解释文字等输出约束。可按提示词生成静态或动态 SVG，不强制包含动画。
自定义 SVG 默认启用「快速模式」，提示词和结果校验均限制在 3000 字节、30 个元素以内；关闭后恢复 12000 字节、100 个元素的普通模式。
HTML 动画检测要求模型输出完整单文件 HTML（内联 <style> 与 CSS 动画允许保留），产物上限 64000 字节、输出上限 65536 tokens；清洗时只移除脚本、事件属性、外部链接与 @import，保留内联样式、@keyframes、url(#id) 和 href="#id"。默认摘要要求画面有循环动画，无动画记为 STATIC_DRAWING；自定义提示词则不强制动画。
每个模型都有独立的「◎ 指纹」按钮，分两种模式。**快速指纹（默认）**只跑 4 项温度 0 的偏好探针与 4 项分词器探针，输出分词器家族、身份签名、同签名模型和延迟统计；完整指纹（工具栏勾选）再额外跑身份、精确指令、推理、JSON、噪声、代码和中文共 7 项行为探针与 3 次随机数采样，补上行为分、样本完整度、分布签名与漂移判定。实测 tk/deepseek-v4.1-flash 由 303.5 s 降到 28 s。工具栏的「批量指纹」按顺序把当前筛选结果全部跑一遍——peers 只有多个模型都测过之后才有意义，而并发会让耗时报数失真。
为什么默认砍掉行为探针与随机数采样：两者对「这是不是真模型」零信息量。行为探针测的是可用性与服从性，deepseek-v4.1-flash 与 gpt-6-astra 都能拿 6/6；随机数采样在所有主流模型上都是均匀分布（熵 2.998 bit），区分不出任何两个模型。判断真伪只需要身份签名与分词器家族，这两项在快速模式下全部保留。四组探针并发执行（身份探针 3 路，分词器与行为探针、采样各 2 路），单个便宜模型不会同时打开二十个连接。单字符基线不是全程算一次，而是与正文计数成对读取——见下条。
分词器指纹：把四段固定的文本（英文pangram、中文段落、Python 片段、emoji 与生僻 Unicode）发给端点，读回它报告的 inputTokens，再减去同一个端点在紧邻一次调用里对单字符提示词的计数——那个差值就是分词器本身的计数，服务端隐藏的模板被减掉了。分词器来自厂商自己的词表文件，转发文本的中转站无法伪造，也不需要模型配合。参考值取自 unclecode/modelprint（MIT）截至 2026-11-13 的观测：23 个模型、350 个有计数的版本，剔除掉不可能是分词器计数的负值与越界值后，去重成 55 条互异向量。早期版本只留每模型的最新版本（21 行），丢掉了仍在服务的旧向量——deepseek/deepseek-v4-pro 一个模型 58 个版本里走过 27 种向量。参考值只能贴近「某个模型曾经的样子」，所以表里存的是向量而不是模型名，一个向量可以并列多个模型。
分词器指纹的基线必须成对读取：a 的计数只用来抵消服务端模板，它必须与正文计数来自同一个后端。全程只测一次基线更省调用，但在负载均衡路由上是错的——实测一条路由正文计数稳定返回 80，而基线先后返回 31 和 21 来自两个不同后端，把真实的 49 算成了假的 59，匹配结果从「deepseek」变成「参考库中无此向量」。现在每次正文计数都紧邻一次基线计数，且要求两组配对给出同一个差值才采信；一次调用落到别的后端只多花一次尝试，不会污染向量。
匹配失败时会给出最近邻：面板显示「最接近 47/68/60/91 · 1/4 维不同」。只差一维多半是某一项探针撞上了路由切换，重测即可；差两维以上说明词表与库里任何记录都无关，可能是尚未公开的词表或不同的服务端模板——这不等于模型有问题。
向量同时命中两个家族时不下结论：缺掉的那一维恰好是区分它们的唯一依据（实测 tk/gpt-6-astra 缺 tok-chinese 时，openai 的 47/68/60/91 与 glm 的 47/56/60/91 无法区分），此时返回「无法判断」并提示补测该维度。
「分词器计数不足」是另一种状态，与「参考库中无此向量」不同：四段探针里不足三段拿到可采信计数（通常是路由在多个后端之间轮换，同一段文本两次计数不同），此时连向量都不完整，无从比对。面板会说明原因，重测一次通常就能补齐。
分词器判定只在这两种情况下给出「与自述家族不符」：模型名能解析出家族（gpt- / claude / deepseek / qwen / glm / kimi / gemini / grok / minimax / llama）、且测出的向量只命中唯一一个家族。名字无法解析、或向量同时命中多个家族时，一律返回「无法判断」——claudius-prime 不会被当成 claude，宁可不说也不编。
身份签名：4 项偏好探针（pick-number / pick-colour / pick-letter / pick-lang）以 temperature: 0 解码，答案先经别名表归一（蓝色 → blue、navy blue → navy、golang → go），再对「探针 id + 归一答案」做 SHA-256。同一后端连续跑会得到逐字节相同的签名，换后端则变——这是负载均衡路由下唯一可靠的身份信号来源。事实题（Canberra、45）不能用：答对的模型答案都一样，对区分模型零信息量；「选一种动物」「给三个数字」也不能用：实测同一路由每次给出不同结果。
抖动剔除：一次运行内重复 2 次仍不能复现自己答案的探针不会被写进签名，只在面板上以「采样不可复现」列出被剔除的 id。否则一条在 A / Q 之间摇摆的路由会让签名本身跟着抖动，健康的模型被误报成「身份已变化」，还会和同样摇摆的条目凑成假 peer。
漂移判定按探针逐项比对，不是比签名：一条路由这次少答了一题（超时、或该题被抖动剔除），签名就会和上次不同，但没有任何答案变过。所以基线存的是每个探针的归一答案，判定只看两轮共有的探针——全部相同判「身份一致」，没有共有探针才重建基线。新出现的探针会追加进基线，覆盖范围随运行次数变宽。
只有两项以上同时变才判「身份已变化」：真实换后端时整条向量一起变，而单项漂移是探针自己不稳。实测 tk/deepseek-v4.1-flash-1017 的 pick-letter 在运行内重复时一致、下一轮却从 K 变成 Q，其余三题从未动过——运行内复现检查抓不到它，旧逻辑却把它报成「身份已变化 · pick-letter」。现在单项漂移的答案会记进基线的 volatile 列表、该探针从此不参与身份判定与 peer 比对，面板改在「答案会在运行之间变动」一行列出，不再重复报警。
跨模型比对：每次指纹都会把本次答出的偏好题与本地记录过的所有模型逐项比对，共有探针全部相同即在详情里列出「同签名模型」并标红——这是新装环境（还没有自身历史）唯一能回答「这两行是不是同一个后端」的手段。基线按 provider + model 分开存，~/.dsh/dsh-model-probe/fingerprint-baseline.json 最多保留 200 条。答案格式与归一规则版本化（probeSet，当前 IDENTITY_VERSION = 2），插件升级换题时只重建基线，不误报漂移。注意「无同签名模型」只说明本机没有别的条目答出同样四个答案，不是对模型可信度的判断：偏好题里 42 与 Python 都是高频答案，所以恰好三项相同才算同一后端，不足三项一律不算。
分布签名：3 次采样各取 200 个 1–100 的整数，做 8 桶直方图并用 Jensen-Shannon 散度与同模型历史基线比较。阈值不用固定常数，而是对本次直方图 bootstrap 重采样 200 次取 p95 得到噪声底，阈值取噪声底的 3 倍——固定阈值在 200 样本下要么永远触发、要么永远失灵（公开报告里的 0.35 阈值比「两个完全不同的分布」还高一倍多）。
实测口径：主流模型的随机数采样是均匀的（熵 ≈ 2.998 bit、100 个数字各出现 7 次左右），所以分布签名区分不出不同模型，只反映「采样配置是否变了」；区分模型靠身份签名。空采样、被上游缓存命中的采样会被剔除，并在面板上给出提示。
指纹检测参考多探针行为分析思路；模型自述仅作参照。没有本地参考指纹库时不生成虚构的 Top-5 型号概率。
每个模型都有独立的「IQ」按钮：串行执行 18 道本地加权基准题（逻辑 4、算术 4、难题 3、代码 2、指令遵循 3、常识 1、陷阱 2），金丝雀题失败即判为异常；输出 0–100 智力值、旗舰/中端/轻量档位、加权得分、逐题证据和思考 Token。报告字段沿用公开检测报告的常见形态（tier / score / weighted_got / weighted_max / canary / percentile / peer_median），但不含私有题库，也不生成虚构的同模型排名。
智力检测可随时停止；总超时默认 10 分钟、单题 45 秒，失败题目标记为跳过，分数只按已完成题目计算。
提供商不返回 reasoningTokens 时，报告改为显示思考内容的字符数（reasoning_chars），不把有思考但未计量写成 0。
SVG 结果支持动画预览、动画数量、清洗后的源码查看和请求详情；保留原生 SMIL 动画，脚本、外部资源和事件会被移除，清洗后最大 32 KiB。
HTML 结果预览直接使用清洗后的整份文档（无权限 iframe，脚本不执行），预览高度 34vh（最小 220px），下方四项度量与公开报告一致：Animated（有循环动画为是、无则为否）、Colors（去重后的配色数）、Overflow（图形超出画布的百分比，按 <g>/元素 transform 组合后的坐标计算，超过 2% 用琥珀色提示「超出部分会被裁切」）、External（清洗后恒为无）。再下面是 SMIL 动画数、@keyframes 数、元素数与产物大小。Overflow 只统计真正会被裁掉的图形：按 <g> 与元素自身 transform 组合后的坐标求包围盒，完全落在画布外的形状忽略（看不见就谈不上裁切），铺满画布的底色/地面带/贯穿两侧的路面虚线忽略，只擦到边缘、可见部分仍超过 75% 的形状（光晕、软阴影）忽略，面积不到画布千分之五的碎屑忽略，<defs>/<symbol> 等模板与 <animateTransform> 驱动的位置也不参与（模板在原点绘制、由 <use> 摆位，动画组没有静态位置），其余超出部分按百分比计。预览时根 <svg> 的 preserveAspectRatio 会归一为 xMidYMid meet，避免模型选了 slice 导致主体被预览框裁掉。
流式测试、首个输出耗时、总耗时、回复与思考内容、Token 用量。
失败 code、HTTP 状态和脱敏错误信息。
可展开、可复制的技术请求详情。
密钥只由 Host 的凭据系统解析，浏览器页面接触不到密钥。

使用

在左侧栏底部点击「模型综合检测」。
在「测试类型」中选择「连接检测」「SVG 动画检测」「自定义 SVG 检测」或「HTML 动画检测」，再选择「测试全部」或勾选部分模型后点击「测试已选」；模型行的 ▶ 可单独测试。自定义模式会显示提示词编辑框，填写希望模型生成的 SVG 内容、风格和动画要求，并可开关默认启用的「快速模式」；HTML 模式同样可填提示词，留空则使用内置的鹈鹕自行车动画摘要（切到 HTML 模式时会清空自定义模式预填的示例提示词，避免覆盖内置摘要）。HTML 模式的超时可选 180/300/600 秒。
批量测试时点击「停止」可中止当前任务。
点击模型行末尾的 ⌄ 查看详细返回和请求；点击 ◎ 单独检测模型指纹，点击 IQ 运行智力基准，检测中点击 ■ 可停止。两个按钮互斥，同一模型不会同时跑指纹和智力题。
修改提供商或模型配置后，点击面板右上角刷新按钮。

测试提示词为 Reply with OK only.。连接测试以模型请求正常完成为成功依据，不强制要求回复恰好是 OK；思考模型只返回思考内容也属于已连通。

SVG 检测提示词为 Generate an animated SVG of a pelican riding a bicycle. Reply with SVG code only.，并要求使用原生 SMIL 让车轮和主体形成 2–6 秒循环动画。只有回复包含完整、可清洗且至少含一个原生动画元素的 SVG 才算通过；静态 SVG 会标记为 STATIC_SVG。预览在禁用脚本与外部资源的无权限 iframe 中播放。

HTML 检测提示词要求输出完整单文件 HTML，允许内联 <style>、CSS 动画与 SMIL。模型若把输出配额全用在思考上而没有产出文档，会标记为 OUTPUT_TRUNCATED；产物无 SVG 记 INVALID_ARTIFACT，残留外部引用记 EXTERNAL_RESOURCE，超过 64000 字节记 ARTIFACT_LIMIT_EXCEEDED。

验证

node --check index.js
node --check client.js
node --check intelligence.js
node --test test/*.test.js

界面验收需要先起预览服务，再用带 --remote-debugging-port=9223 的浏览器打开预览页：

node test/ui-preview-server.mjs          # 127.0.0.1:8765 → 上游 127.0.0.1:50206
node test/ui-intelligence-check.mjs      # CDP 驱动，截图写入 test/intelligence-ui-result.png

DMP_UPSTREAM_PORT / DMP_UPSTREAM_HOST / DMP_LISTEN_PORT 可覆盖预览服务的上游与监听地址。test/sync-locale.mjs 把 client.js 内联字典里缺失的文案键补回 locale/*.json（--dry-run 只统计不写盘）。

Host 路由：

POST /api/dsh-model-probe/catalog
POST /api/dsh-model-probe/test
POST /api/dsh-model-probe/fingerprint
POST /api/dsh-model-probe/intelligence
POST /api/dsh-model-probe/stop

安装与热加载

本机 desktop profile 已把本目录以 link:F:/杂项/dsh-model-probe 安装为 @local/dsh-model-probe，并在 cordis.patch.yml 的 hmr.root 中加入 F:/杂项/dsh-model-probe。修改文件后，更新该 profile 的 cordis.patch.yml 时间戳即可触发 Cordis reconcile；客户端模块由 Web HMR 更新。

在其他 profile 安装时，把本目录作为本地 link bundle 加入该 profile，并在 dsh.profile.bundles 中启用 @local/dsh-model-probe。只接受 loopback、Host 匹配、Origin 同源的 POST 请求。请求体最大 32 KiB。

功能

从 DSH 实时读取所有提供商与模型目录。

单个提供商分组、模型搜索、单模型测试、勾选测试、筛选结果测试、全部测试。

批量测试可停止；连接检测支持 2 / 4 / 8 路并发与 15 / 45 / 90 秒超时选择。

SVG 动画检测使用统一的「鹈鹕骑自行车」提示词，要求车轮转动、主体移动和循环动画，输出上限 16384 tokens，最长等待 5 分钟。

自定义 SVG 检测支持编辑最多 4000 字符的提示词；可只填写「三英战吕布」这样的简短主题，插件会自动补充完整 SVG、禁止 Markdown/解释文字等输出约束。可按提示词生成静态或动态 SVG，不强制包含动画。

自定义 SVG 默认启用「快速模式」，提示词和结果校验均限制在 3000 字节、30 个元素以内；关闭后恢复 12000 字节、100 个元素的普通模式。

HTML 动画检测要求模型输出完整单文件 HTML（内联 <style> 与 CSS 动画允许保留），产物上限 64000 字节、输出上限 65536 tokens；清洗时只移除脚本、事件属性、外部链接与 @import，保留内联样式、@keyframes、url(#id) 和 href="#id"。默认摘要要求画面有循环动画，无动画记为 STATIC_DRAWING；自定义提示词则不强制动画。

每个模型都有独立的「◎ 指纹」按钮，分两种模式。**快速指纹（默认）**只跑 4 项温度 0 的偏好探针与 4 项分词器探针，输出分词器家族、身份签名、同签名模型和延迟统计；完整指纹（工具栏勾选）再额外跑身份、精确指令、推理、JSON、噪声、代码和中文共 7 项行为探针与 3 次随机数采样，补上行为分、样本完整度、分布签名与漂移判定。实测 tk/deepseek-v4.1-flash 由 303.5 s 降到 28 s。工具栏的「批量指纹」按顺序把当前筛选结果全部跑一遍——peers 只有多个模型都测过之后才有意义，而并发会让耗时报数失真。

为什么默认砍掉行为探针与随机数采样：两者对「这是不是真模型」零信息量。行为探针测的是可用性与服从性，deepseek-v4.1-flash 与 gpt-6-astra 都能拿 6/6；随机数采样在所有主流模型上都是均匀分布（熵 2.998 bit），区分不出任何两个模型。判断真伪只需要身份签名与分词器家族，这两项在快速模式下全部保留。四组探针并发执行（身份探针 3 路，分词器与行为探针、采样各 2 路），单个便宜模型不会同时打开二十个连接。单字符基线不是全程算一次，而是与正文计数成对读取——见下条。

分词器指纹：把四段固定的文本（英文pangram、中文段落、Python 片段、emoji 与生僻 Unicode）发给端点，读回它报告的 inputTokens，再减去同一个端点在紧邻一次调用里对单字符提示词的计数——那个差值就是分词器本身的计数，服务端隐藏的模板被减掉了。分词器来自厂商自己的词表文件，转发文本的中转站无法伪造，也不需要模型配合。参考值取自 unclecode/modelprint（MIT）截至 2026-11-13 的观测：23 个模型、350 个有计数的版本，剔除掉不可能是分词器计数的负值与越界值后，去重成 55 条互异向量。早期版本只留每模型的最新版本（21 行），丢掉了仍在服务的旧向量——deepseek/deepseek-v4-pro 一个模型 58 个版本里走过 27 种向量。参考值只能贴近「某个模型曾经的样子」，所以表里存的是向量而不是模型名，一个向量可以并列多个模型。

分词器指纹的基线必须成对读取：a 的计数只用来抵消服务端模板，它必须与正文计数来自同一个后端。全程只测一次基线更省调用，但在负载均衡路由上是错的——实测一条路由正文计数稳定返回 80，而基线先后返回 31 和 21 来自两个不同后端，把真实的 49 算成了假的 59，匹配结果从「deepseek」变成「参考库中无此向量」。现在每次正文计数都紧邻一次基线计数，且要求两组配对给出同一个差值才采信；一次调用落到别的后端只多花一次尝试，不会污染向量。

匹配失败时会给出最近邻：面板显示「最接近 47/68/60/91 · 1/4 维不同」。只差一维多半是某一项探针撞上了路由切换，重测即可；差两维以上说明词表与库里任何记录都无关，可能是尚未公开的词表或不同的服务端模板——这不等于模型有问题。

向量同时命中两个家族时不下结论：缺掉的那一维恰好是区分它们的唯一依据（实测 tk/gpt-6-astra 缺 tok-chinese 时，openai 的 47/68/60/91 与 glm 的 47/56/60/91 无法区分），此时返回「无法判断」并提示补测该维度。

「分词器计数不足」是另一种状态，与「参考库中无此向量」不同：四段探针里不足三段拿到可采信计数（通常是路由在多个后端之间轮换，同一段文本两次计数不同），此时连向量都不完整，无从比对。面板会说明原因，重测一次通常就能补齐。

分词器判定只在这两种情况下给出「与自述家族不符」：模型名能解析出家族（gpt- / claude / deepseek / qwen / glm / kimi / gemini / grok / minimax / llama）、且测出的向量只命中唯一一个家族。名字无法解析、或向量同时命中多个家族时，一律返回「无法判断」——claudius-prime 不会被当成 claude，宁可不说也不编。

身份签名：4 项偏好探针（pick-number / pick-colour / pick-letter / pick-lang）以 temperature: 0 解码，答案先经别名表归一（蓝色 → blue、navy blue → navy、golang → go），再对「探针 id + 归一答案」做 SHA-256。同一后端连续跑会得到逐字节相同的签名，换后端则变——这是负载均衡路由下唯一可靠的身份信号来源。事实题（Canberra、45）不能用：答对的模型答案都一样，对区分模型零信息量；「选一种动物」「给三个数字」也不能用：实测同一路由每次给出不同结果。

抖动剔除：一次运行内重复 2 次仍不能复现自己答案的探针不会被写进签名，只在面板上以「采样不可复现」列出被剔除的 id。否则一条在 A / Q 之间摇摆的路由会让签名本身跟着抖动，健康的模型被误报成「身份已变化」，还会和同样摇摆的条目凑成假 peer。

漂移判定按探针逐项比对，不是比签名：一条路由这次少答了一题（超时、或该题被抖动剔除），签名就会和上次不同，但没有任何答案变过。所以基线存的是每个探针的归一答案，判定只看两轮共有的探针——全部相同判「身份一致」，没有共有探针才重建基线。新出现的探针会追加进基线，覆盖范围随运行次数变宽。

只有两项以上同时变才判「身份已变化」：真实换后端时整条向量一起变，而单项漂移是探针自己不稳。实测 tk/deepseek-v4.1-flash-1017 的 pick-letter 在运行内重复时一致、下一轮却从 K 变成 Q，其余三题从未动过——运行内复现检查抓不到它，旧逻辑却把它报成「身份已变化 · pick-letter」。现在单项漂移的答案会记进基线的 volatile 列表、该探针从此不参与身份判定与 peer 比对，面板改在「答案会在运行之间变动」一行列出，不再重复报警。

跨模型比对：每次指纹都会把本次答出的偏好题与本地记录过的所有模型逐项比对，共有探针全部相同即在详情里列出「同签名模型」并标红——这是新装环境（还没有自身历史）唯一能回答「这两行是不是同一个后端」的手段。基线按 provider + model 分开存，~/.dsh/dsh-model-probe/fingerprint-baseline.json 最多保留 200 条。答案格式与归一规则版本化（probeSet，当前 IDENTITY_VERSION = 2），插件升级换题时只重建基线，不误报漂移。注意「无同签名模型」只说明本机没有别的条目答出同样四个答案，不是对模型可信度的判断：偏好题里 42 与 Python 都是高频答案，所以恰好三项相同才算同一后端，不足三项一律不算。

分布签名：3 次采样各取 200 个 1–100 的整数，做 8 桶直方图并用 Jensen-Shannon 散度与同模型历史基线比较。阈值不用固定常数，而是对本次直方图 bootstrap 重采样 200 次取 p95 得到噪声底，阈值取噪声底的 3 倍——固定阈值在 200 样本下要么永远触发、要么永远失灵（公开报告里的 0.35 阈值比「两个完全不同的分布」还高一倍多）。

实测口径：主流模型的随机数采样是均匀的（熵 ≈ 2.998 bit、100 个数字各出现 7 次左右），所以分布签名区分不出不同模型，只反映「采样配置是否变了」；区分模型靠身份签名。空采样、被上游缓存命中的采样会被剔除，并在面板上给出提示。

指纹检测参考多探针行为分析思路；模型自述仅作参照。没有本地参考指纹库时不生成虚构的 Top-5 型号概率。

每个模型都有独立的「IQ」按钮：串行执行 18 道本地加权基准题（逻辑 4、算术 4、难题 3、代码 2、指令遵循 3、常识 1、陷阱 2），金丝雀题失败即判为异常；输出 0–100 智力值、旗舰/中端/轻量档位、加权得分、逐题证据和思考 Token。报告字段沿用公开检测报告的常见形态（tier / score / weighted_got / weighted_max / canary / percentile / peer_median），但不含私有题库，也不生成虚构的同模型排名。

智力检测可随时停止；总超时默认 10 分钟、单题 45 秒，失败题目标记为跳过，分数只按已完成题目计算。

提供商不返回 reasoningTokens 时，报告改为显示思考内容的字符数（reasoning_chars），不把有思考但未计量写成 0。

SVG 结果支持动画预览、动画数量、清洗后的源码查看和请求详情；保留原生 SMIL 动画，脚本、外部资源和事件会被移除，清洗后最大 32 KiB。

HTML 结果预览直接使用清洗后的整份文档（无权限 iframe，脚本不执行），预览高度 34vh（最小 220px），下方四项度量与公开报告一致：Animated（有循环动画为是、无则为否）、Colors（去重后的配色数）、Overflow（图形超出画布的百分比，按 <g>/元素 transform 组合后的坐标计算，超过 2% 用琥珀色提示「超出部分会被裁切」）、External（清洗后恒为无）。再下面是 SMIL 动画数、@keyframes 数、元素数与产物大小。Overflow 只统计真正会被裁掉的图形：按 <g> 与元素自身 transform 组合后的坐标求包围盒，完全落在画布外的形状忽略（看不见就谈不上裁切），铺满画布的底色/地面带/贯穿两侧的路面虚线忽略，只擦到边缘、可见部分仍超过 75% 的形状（光晕、软阴影）忽略，面积不到画布千分之五的碎屑忽略，<defs>/<symbol> 等模板与 <animateTransform> 驱动的位置也不参与（模板在原点绘制、由 <use> 摆位，动画组没有静态位置），其余超出部分按百分比计。预览时根 <svg> 的 preserveAspectRatio 会归一为 xMidYMid meet，避免模型选了 slice 导致主体被预览框裁掉。

流式测试、首个输出耗时、总耗时、回复与思考内容、Token 用量。

失败 code、HTTP 状态和脱敏错误信息。

可展开、可复制的技术请求详情。

密钥只由 Host 的凭据系统解析，浏览器页面接触不到密钥。

使用

在左侧栏底部点击「模型综合检测」。

在「测试类型」中选择「连接检测」「SVG 动画检测」「自定义 SVG 检测」或「HTML 动画检测」，再选择「测试全部」或勾选部分模型后点击「测试已选」；模型行的 ▶ 可单独测试。自定义模式会显示提示词编辑框，填写希望模型生成的 SVG 内容、风格和动画要求，并可开关默认启用的「快速模式」；HTML 模式同样可填提示词，留空则使用内置的鹈鹕自行车动画摘要（切到 HTML 模式时会清空自定义模式预填的示例提示词，避免覆盖内置摘要）。HTML 模式的超时可选 180/300/600 秒。

批量测试时点击「停止」可中止当前任务。

点击模型行末尾的 ⌄ 查看详细返回和请求；点击 ◎ 单独检测模型指纹，点击 IQ 运行智力基准，检测中点击 ■ 可停止。两个按钮互斥，同一模型不会同时跑指纹和智力题。

修改提供商或模型配置后，点击面板右上角刷新按钮。

测试提示词为 Reply with OK only.。连接测试以模型请求正常完成为成功依据，不强制要求回复恰好是 OK；思考模型只返回思考内容也属于已连通。

验证

node --check index.js node --check client.js node --check intelligence.js node --test test/*.test.js

界面验收需要先起预览服务，再用带 --remote-debugging-port=9223 的浏览器打开预览页：

node test/ui-preview-server.mjs # 127.0.0.1:8765 → 上游 127.0.0.1:50206 node test/ui-intelligence-check.mjs # CDP 驱动，截图写入 test/intelligence-ui-result.png

Host 路由：

POST /api/dsh-model-probe/catalog

POST /api/dsh-model-probe/test

POST /api/dsh-model-probe/fingerprint

POST /api/dsh-model-probe/intelligence

POST /api/dsh-model-probe/stop

安装与热加载

Vhow123/dsh-model-probe

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