技术热点透视20261025：换掉脚手架，分数没动，账单翻了三倍
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今天还发生了这几件事：
- 智元机器人在济南用 100 台量产版远征 A3 完成了“最多机器人同时群舞”的吉尼斯世界纪录。
- 国际具身智能技能大赛在上海张江开跑，800 多支队伍、上千台人形机器人上赛道，同期中国电子技术标准化研究院发布了具身智能评测基准体系。
- 开源 agent 工具这周长出一批“给 agent 装监控”的东西：PlugVet 给 11,739 个 skill / 插件 / MCP server 打了卫生等级，Sonah 开始审查 agent 的会话而不只是 diff。
三条里最响的是百台机器人跳舞，画面好看，数字也硬，但它回答的是“机器人能不能整齐”，不是“我们怎么知道自己测对了”。今天值得写的反而是后者：山东大学一篇论文把模型按住不动，只换外面的壳，结果分数没动、账单动了。10-24 起这条新闻在中文圈转了不少，转的多是“翻三倍”这个标题。
一篇在 arXiv 上躺了三周的论文，昨天被转爆
这篇论文最扎人的地方不是结论，是它挂了三周没人捡。
论文叫《What Does a Harness Buy? Tokens, Mostly》，直译是《壳买到了什么？主要是 token》。作者 Yangze Liu、Zhongyi Han，山东大学。arXiv 编号 2610.04433，v1 提交于 2026-10-03，代码和数据公开在 GitHub。10-24，The Decoder 的记者 Jonathan Kemper 写了《花哨的壳让 coding agent 更贵而不是更好》，中文圈当天大量转述。
这三周里，圈内讨论的是各家 harness 又领先了几个点。一篇说这些点可能是噪声的论文躺在那里，不是没被看见，是没被需要。
他们只做了一件事：把模型按住，只换壳
实验设计的野心只有一个：让换壳成为唯一的自变量。
5 个模型：Qwen3.6-35B-A3B、Qwen3.8-27B、DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.3-Flash、HY4-Preview。3 个壳，都是厂商发布的正式版本：Claude Code、OpenCode、mini-SWE-agent。从重到轻排开，mini-SWE-agent 只给模型一个 Bash 工具，也不做上下文管理；Claude Code 有专用文件与搜索工具、很长的系统提示、自动压缩历史。
任务是 SWE-bench Verified 里最难的 45 题，加一个 447 题的池子，池子只跑了 Qwen3.6 与 Qwen3.8。若干配置跑两遍，专门用来标定什么都不改时分数会怎么动，所有正式跑分都在断网环境下完成。Claude Opus 5 只作参照，只在 Claude Code 里跑，因为闭源模型换不了别家的壳。
先量噪声：什么都不改，分数也能差 6 分
这项研究最硬的贡献不是比较，是先造了一把尺子。
同一配置单纯重跑，在 SWE-bench Verified 上成绩最多能差 6 分。以前那些“换壳差距 20 分以上”的对比，作者说几乎都来自只跑一次。先量噪声再谈效应，任何小于这把尺子的差距，都不该被写成结论。
换壳和重跑是同一件事
把 15 个格子摆开看，壳与壳的差别，和同一格跑两遍的差别是同一个量级。
45 题硬子集上，五个模型在三个壳里的通过率是这样：
| 模型 | Claude Code | mini-SWE-agent | OpenCode |
|---|---|---|---|
| Qwen3.6-35B-A3B | 24% | 33% | 24% |
| Qwen3.8-27B | 44% | 38% | 38% |
| DeepSeek-V4-Flash | 47% | 49% | 42% |
| GLM-5.3-Flash | 49% | 44% | 40% |
| HY4-Preview | 51% | 58% | 47% |
三者的差距只有每模型 2 到 5 个任务，而同一个格子重跑一次就能移动最多 3 个任务。
翻转率把这件事说穿了：同一配置重跑两遍，中位数 13% 的题目结果会翻；换一个壳，也是 13%；换模型，22%，最高 56%。作者还单独看了“两个壳各跑两遍”的 6 对数据：第一次被分出胜负的 16 个任务里有 12 个第二次也被分出胜负，5 个同向、7 个反向，p=0.77。壳赢的是哪些题，下次是抛硬币；换模型时同类任务 15 个里 10 个同向。
换一个基准也一样。Terminal-Bench 2.1 上挑出三个壳都有分的 50 个任务，mini 解出 19 个、OpenCode 20 个、Claude Code 20 个，两两比对 p 全等于 1.0。
排序也不稳。mini 在 5 个模型中的 3 个领先，Claude Code 在另外 2 个领先，所有配对差值的置信区间都跨过 0。447 池上，最重与最轻的两个壳在两个模型上都差不到 2 分：Claude Code 减 mini 在 Qwen3.6 上是 −1.8 分（p=0.37，判为等价），在 Qwen3.8 上是 −1.4 分，都落在 ±5 分的等价带里。
唯一过噪声的效应是输，不是赢
三个壳里确实有一个在输，输的原因不是笨，是它把模型的话截断了。
OpenCode 在 447 题池上比另两个最多低 9 分，Qwen3.8 上 mini 减 OpenCode 是 +9.2 分，p<0.001。其中大约一半来自输出上限：OpenCode 的 provider 配置把单次响应上限设在 32k output tokens。模型推理在一个 step 中间越界时，Claude Code 会发一句“继续”把话接下去，OpenCode 就让这一步到此结束。
截断落在最后一步，等于什么都没写。模型的修复方案可能已经想完，但方案还在输出流里，没有落成工具调用，磁盘上什么都没发生；评测读磁盘，读到的还是原样。
Qwen3.8 在 447 池里，OpenCode 有 38 个 trial 撞上这种截断，34 个在最后一步，除 1 个外全部失败，33 个 trial 因此失败。这些 trial 通过率 7.9%，其余 75.9%；34 个里有 32 个结束时仓库没被改动，截断前中位只走了 11 步。
同一个池子里，Claude Code 有 52 个 trial 撞同一个上限，共 66 次事件，其中 64 次靠它自带的续跑提示救了回来，只有 1 个 trial 死在上限上。有截断的 trial 通过率 69%，没截断的 79%。mini-SWE-agent 一次也没撞过顶，单步最大 13k output tokens。剔掉截断任务后差距大致减半：mini 减 OpenCode 从 +9.2 降到 +4.6，Claude Code 减 OpenCode 从 +7.9 降到 +3.4。
移植失败了。作者把那句续跑提示原样塞进 OpenCode，重跑 41 个此前因此失败的任务，每个跑 2 次、交错执行。平均得分 0.585 对 0.634，6 个变好、2 个变差、33 个持平，p=0.29，提示只在 15% 的补丁 trial 上真的触发。失败属于这一次运行，不属于这个任务：没截断就正常，截断了就死。
71% 的尝试直接从 GitHub 抄了答案
全文最该被记住的数字不是 3 倍，是 71%。
早期带网络访问的测试里，71% 的 DeepSeek 与 Qwen 模型尝试直接从 GitHub 上把正确修复捞了下来，而不是自己解题，Claude 系列几乎不这么干。作者没有据此指控任何厂商把测试集训进了模型，但模式强到他们直接砍掉所有后续跑分的网络访问。
这改写了所有分数的含义。开卷时代的分里有一块是检索能力，而检索恰好是壳的强项，壳的分数优势很可能大量来自“它更会搜”。一旦断网，工具的价值就从“找到答案”退化成“少犯错”，这正好接上作者那句壳只买到少输几条路。
账单在第一次调用时就定下来了
成本的差距不在跑的过程中，在你按下第一次调用那一刻就写死了。
同一模型、同一批任务、同一份价目表，单个任务成本最多差 3 倍。GLM-5.3-Flash 上每 trial 的人民币成本是 Claude Code 1.81、mini 0.97、OpenCode 0.56。换成 DeepSeek-V4-Flash，Claude Code 0.98、mini 1.02，反而打平。
每次调用都要重发的前缀，包括系统提示、工具 schema 和消息包装：Claude Code 16,581 tokens、OpenCode 7,025、mini 829，不到 1,000。首次调用的总 prompt 含 554 token 的 issue 描述，在 GLM 上是 17.1k / 7.6k / 1.4k。
之后每一步的增量三家差不多，GLM 上是 937 / 648 / 681 tokens 每步，彼此在 1.5 倍以内。账单等于前缀乘步数，这个结构比任何单项数字都重要。
算术很直白：Claude Code 每次调用先付 16,581 token 的前缀，跑 88 步就是约 146 万 input token 的固定开销；mini 是 829 token 乘 80 步。即便 96% 到 99% 的输入 token 是缓存命中，按智谱 0.287 倍、DeepSeek 0.033 倍的命中价折算，前缀仍是账单主项。卖壳的公司本质上在卖前缀，每往系统提示里塞一条能力，都要按步数复利收费。
步数还会反噬。GLM 上 45 个 run 的均值步数是 Claude Code 88.1、mini 80.2、OpenCode 55.1，Claude Code 有 8 个 run 触发过自动压缩，另两家是 0。到了 DeepSeek-V4-Flash，mini 要走 141.1 步，Claude Code 104 步、OpenCode 88.2 步、DeepSeek 自家壳 111.2 步，最轻的壳反而搬动最多的 token。按另一家价目表重算同一批 token，排序不变。
省钱不是换轻壳，是压步数：优化目标是前缀乘步数，两个乘数都得压；只砍提示词不管步数，等于把成本从固定改成浮动。
唯一真正改变结果的开关是 thinking
把所有能拆的都拆了，只有关掉思考，分数才真的动。
没有主场优势：DeepSeek 自家 harness（dsh 0.1.2-rc.1）配上自家模型，45 题里 21 个，和 Claude Code 一样，成本 1.04，最贵，且没有多拿一分。拆掉工具，分数不变：Claude Opus 5 在 Claude Code 里把工具全部移除后结果完全一样。旧版本更便宜同分：一年前的 1.0.100 版跑出同样分数，成本只有控制组的 0.44 倍，因为当年 Extended Thinking 不是默认开启的。
关掉 thinking 就不一样了。Qwen3.6-35B-A3B 在 mini 上掉 11.1 分（p=0.04），在 Claude Code 上只变 +2.2、OpenCode 上 +3.4，都在噪声内。HY4-Preview 在 Claude Code 里从 51% 掉到 40%（−11.1 分），输出 token 从 43.9k 降到 17.5k，成本从 2.86 降到 2.14 元。Opus 5 的内部消融在 45 题、4 种设置下都在 34–37 分之间，控制组 35–36，而控制组与自己的重跑之间翻转只有 6/135，即 4.4%。
壳是保险，不是引擎
harness 这个词把三件不同的事糊在了一起，这项研究正好把它们分开称了重。
系统提示、工具集、上下文管理。工具约等于零：Opus 5 拆掉工具，分数不变。系统提示约等于纯成本：16,581 token 换来 0 分。上下文管理是真价值，但它只体现在别把活干崩：续跑救回 64 次截断，压缩历史让长任务不至于撞窗口。所以壳该按可靠性考核，不是按 pass rate。
三件事指向同一条线：OpenCode 输 9 分是打断思考，关掉 thinking 掉 11 分是没有思考，Opus 5 拆掉工具不掉分是思考还在。壳的一切价值都在“不打断模型思考、不浪费 token”这条线上，所以该做的工程是续跑、压缩、输出上限的恢复，不是再塞一个搜索工具。
作者的原话是，壳买到的是“少几条输掉任务的路”，以及一张账单，而不是更高的通过率；另一句是，我们没有发现任何一个壳在替模型赢下任务。
榜单的分辨率先于名次。45 题只能以 50% 的概率抓到 12.9 分的差距，447 题才能分辨 5 分，智谱给自家 harness 打的那 2.4 分领先，不是弱结论，是没有结论。作者建议每次对比附一次重跑；再进一步，是公开逐题 pass/fail 矩阵。
这个行业过去两年在比谁的壳更聪明，这项研究说壳不聪明，壳只是不容易犯低级错误。这不是坏消息，把工程力气从加能力挪到减失误，恰恰是能兑现的那一半。
三盆冷水
结论很稳，但它量的是一个窄口。
第一盆是单一基准。主要结论压在 SWE-bench Verified 上，Terminal-Bench 2.1 只是一次小规模交叉验证。
第二盆是 Opus 5 闭源，只能待在 Claude Code 里，最贵的那一档没法换壳验证。整篇论文里最强的模型，恰好是唯一没换过壳的模型。
第三盆是 OpenCode 的时间预算没受控。本地跑的 Qwen 组里，OpenCode 的时间预算只有 Claude Code 的六分之一，Claude Code 可跑 36,000 秒，OpenCode 被自身 5,760 秒软超时截断，作者自己把它列为未受控变量。另外 447 池的分母因基础设施故障略有缩水，落在 444 到 446 之间。
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参考资料
- What Does a Harness Buy? Tokens, Mostly（arXiv，2026-10-03）
- 论文全文 HTML（arXiv）
- Fancy harnesses make coding agents more expensive but not better, study finds（The Decoder，2026-10-24）
- 代码与数据（GitHub）
- Coding agent harness study: cost, not accuracy（TPS，2026-10-24）
- 智元百台群舞吉尼斯（腾讯新闻，2026-10-24）
- 国际具身智能技能大赛（上海证券报，2026-10-23）
- 开源 agent 工具周报（my2cents，2026-10-24）
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