DeepSeek V4.1 Flash 在 DSH 构建游戏引擎时的规则遗忘

一句话结论

楼主称模型搭配 DSH 开发游戏引擎时速度很快，但完成工作远不如 Opus，并会忘记已读 Markdown 规则；这是复杂 Agent 任务中的个人风险信号，不能单独归因于模型或 DSH。

适用场景

• 适合判断的任务：复杂代码项目中的规则遵循和任务保持。

• 不适合外推的任务：通用编程能力、成功率、成本，或与 Opus 的公平比较。

• 适用的模型版本：DeepSeek V4.1 Flash。

• 测试环境或客户端：DSH；提供商、具体配置和项目规模未注明。

• 推理档位和参数：未注明。

测评方法

没有任务集、完整提示词、参数、重复次数或验收标准。楼主称已为游戏引擎开发花费 10 美元，但未给出错误清单、完成率或 OpenCode 后续结果，并怀疑 DSH 也有影响。楼主强调关键是实际完成了多少工作，而非 token 数量；这只是其判断标准，未有逐项记录或复核结果。

关键结果

楼主说模型思考和生成 token 很快，但实际工作中很快忘记上下文；即使规则写在已读 Markdown 文件里，仍会做明确禁止的事。Hermes Agent 用户自述：会话开始加载的随机 Obsidian 笔记规则，在约 600k token 后仍被记住。两者任务、配置不同，后者不是反证实验。

原始数据

结论与边界

该帖提示长流程开发中，速度不能替代规则保持和任务收敛；但不能判断问题来自模型、DSH、提示设计或项目复杂度，仍需受控复现和人工验收。Hermes 的 600k token 说法是他人自述。评论中的订阅 token 数量不作为事实依据。

复现说明

固定 DSH、模型版本、游戏引擎任务和 Markdown 规则，记录上下文长度、违规次数、有效改动与验收结果；重复后，再把 OpenCode 或 Hermes 作为独立条件比较。