OpenClaw 正式接入 DeepSeek-V4,支持百万上下文与多步任务自主执行

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04-27 11:11

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6. OpenAI GPT 5.5 前脚刚发布,DeepSeek就亮出了“真家伙”。就在刚刚,DeepSeek-V4的预览版本正式上线并同步开源。据官方介绍,DeepSeek-V4拥有百万字超长上下文,在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先

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10. 最近 OpenClaw 非常火,线上自媒体、线下技术论坛都在高频讨论,几乎到了“全民关注”的程度。一边是各种 Demo Show 把它讲得无所不能;另一边是安全问题频出,以及“到底能不能形成真实生产力”的质疑。在我看来,OpenClaw 代表了一种典型的 AI Agent 应用范式:它确实体现了当前 AI 应用落地的一种行业趋势;但也必须承认,这种模式并不适合所有人,它有明确的使用门槛、安全边界以及适配场景。下面我从机制原理、核心优势、工具对比、个人落地与安全”的角度,做一个简要梳理和探讨。 一、机制原理:消息驱动的“执行闭环”你在 Telegram/Slack/WhatsApp 等对话框里发一句指令,OpenClaw 通常会走一条相对清晰的链路:1)多渠道接入:把不同 IM 渠道的消息统一成标准格式; 2)Gateway 统一调度(控制平面):完成鉴权、会话定位、路由到对应 Agent,并负责把结果回传到原渠道; 3)Agent 执行闭环:组装上下文与记忆 → 调用模型 → 调用工具/Skills(文件、命令、网页、API、定时任务等)→ 校验/重试 → 写回状态与日志; 4)记忆与状态落盘:偏好、任务进度、工具调用记录可追踪、可复盘。总结来看:OpenClaw 不是“回答器”,而是把聊天消息当作触发器,由网关调度智能体去真的做事,并把过程与结果留痕,从而做到可追溯。 二、核心优势:为什么它可能形成“真正的生产力”很多 Agent 的 Demo 看上去很强,但落地时最常见的断点是:要么执行不稳,要么做完也不可追溯。OpenClaw 的优势,主要集中在“系统化执行能力”上:1)消息即入口:手机上发指令,电脑/服务器替你跑流程;尤其适合“人在外面、机器在家/云上”的使用方式。 2)控制平面工程化:鉴权、路由、会话、审计集中在 Gateway,长期运行更稳,也更容易做治理。 3)Skills 插件化扩展:把能力封装成“可控工具”,而不是把系统权限一股脑交给模型。 4)偏本地/自托管:数据主权更强、可观测更好;但代价也很现实——你需要愿意做基本配置,并把安全边界建立起来。 三、工具对比:OpenClaw vs Claude Code / Claude Cowork把三者各自的“适配场景”说清楚,选型就不容易纠结:1)Claude Code:终端里的编程 Agent,强在“仓库内闭环交付”——读代码、改多文件、跑测试、写提交信息。适合开发者显著提升编码与交付效率。 2)Claude Cowork:桌面办公 Agent,更偏开箱即用与安全边界——处理文档/表格/资料/流程类任务,适合非技术用户做“桌面文员自动化”。 3)OpenClaw:跨端消息调度 + 常驻 + 定时/事件驱动,更像“个人/小团队数字员工中枢”。你在 IM 里统一下指令,让后端去调工具、跑脚本、做汇总。总结一句:写代码重度用 Claude Code;办公文件重度用 Cowork;需要随时随地远程调度与长期运行,用 OpenClaw。 四、个人怎么让 OpenClaw 形成生产力,以及相关安全防护OpenClaw 经常被宣传为“即装即用”,但真要用得像生产力工具,确实有门槛。原因很简单:这类 Agent 更像一个“可训练的执行系统”,而不是装完就能替你工作的一次性应用。很多人把用 OpenClaw 称为“养龙虾”,重点就在这个“养”字上:1)你要先有足够的知识与材料“喂”给它,它才知道你的语境与偏好; 2)你要把自己常做的事沉淀成明确流程与验收标准,它才知道“做到什么程度算完成”; 3)你也不能指望“网上下几个 Skills”就能直接替你做真实工作——不适配的工具不仅不提效,还可能引入安全风险(越权、泄漏、被提示注入诱导执行高危动作等)。因此我对个人的建议是:先用“低风险、可验收”的任务跑通闭环,再逐步加权限、加自动化强度。同时,哪怕是个人环境,一旦进入真实工作流,也要把安全机制当成必选项,而不是可选项。可以从这几条开始:先做 3 个低风险高频任务:信息简报、改稿/翻译、文件整理(先小步跑通再扩)。 建立“约束习惯”:固定工作目录 + 模板库 + 一页偏好说明(口吻、格式、禁忌)。 权限最小化:高风险动作(删除/覆盖写入/对外发送)一律“预览 + 二次确认”。 每周复盘:把好用的指令固化成模板/快捷命令,生产力才会滚雪球。总的来说,OpenClaw 是个好东西,也是值得学习体验的好模式。但越是“能执行”的系统,越要理解它的运行机制和边界:给它最适合的任务与场景;在真实环境使用时,务必建立权限控制、安全加固与审计机制,避免因为追求自动化而引入信息泄漏、系统入侵等风险。

11. #deepseekv4和gpt5.5谁更强#DeepSeek V4与GPT-5.5同日登场,路线截然不同、各领风骚。GPT-5.5作为闭源旗舰,通用推理、跨工具Agent、办公工作流全面领先,综合基准屠榜、生态成熟,适合全球通用场景。DeepSeek V4主打开源+百万上下文,中文理解、长文档/代码库处理、低成本私有化部署优势突出,适配国产算力,性价比碾压闭源模型。论全能上限,GPT-5.5更强;论中文、长文本、自研落地,V4更实用。二者不是替代,而是互补,共同推动AI走向普惠与专业并行的新阶段。deepseekv4和gpt5.5谁更强

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18. 刚刚,DeepSeek官方正式发布DeepSeek-V4,这个版本主打100万token超长上下文,Agent、知识、推理国内开源领先~分为两个版本:DeepSeek‑V4‑Pro:1.6T参数/激活49B,专家模式,性能比肩GPT‑5.4、Claude‑Opus、Gemini,推理/知识/代码开源第一 。DeepSeek‑V4‑Flash:284B参数/激活13B,快速模式,推理接近Pro,更快更便宜,简单Agent任务持平Pro。定价方面:Pro更贵、Flash平价;Pro下半年算力扩容后预计会大幅降价~

19. 当下的 OpenClaw🦞 使用体验,其实还挺像当年 ChatGPT 4.x 刚出来时的阶段。能用,也确实能解决不少问题,但总感觉离人类自己上手的效果还差那么一点点。ChatGPT 4.x 很多时候需要通过各种 Prompt 调优,极力去压榨模型的智力。OpenClaw 的具体表现就是,对 token 的消耗特别大。原因也很简单,它需要在一个模糊且复杂的问题集上找到算法路径。整个过程是一种探索式计算,需要不断试探、回溯和修正,对计算量和上下文都会有很大的消耗。在当下这个阶段,想提升 OpenClaw 的“智商”,比较有效的办法,就是让它学习人类已经 SOP 化的一些操作。把人类已经验证过的路径直接变成能力模块,让 Agent 少走弯路。例如使用浏览器,可以用 agent-browser 这一类组件。它的原理是把浏览器协议能力暴露成可编程接口,让模型可以直接读取 DOM、操作页面元素、执行脚本,用结构化的方式去控制浏览器,从而绕开很多低效的探索。再比如对操作系统的使用,可以用 Hammerspoon。它通过 Lua 脚本桥接 macOS 的系统 API,让自动化脚本可以直接控制窗口、快捷键、菜单栏和应用状态。很多原本需要视觉识别、反复尝试的动作,会变成一次确定性的系统调用。对于不懂技术底层的人来说,安装 find-skills 会很大程度提升提升 OpenClaw🦞 的水平,因为它具备寻找人类 SOP 的技能。那 OpenClaw 的下一个“ChatGPT 5.x 时刻”什么时候会到来?我的判断是不会太远。当前大量的 OpenClaw 使用数据,在 computers/tools/browsers use 等场景里已经积累了非常多的数据集。大模型会根据真实用户的使用路径,加速自己的 RL 训练。DeepSeek 已经证明了一件事情,推理能力是可以通过训练被内化到模型里的。接下来会发生的事情,是工具使用能力也会被逐渐内化。未来的模型会逐渐形成自己的工具世界模型,多轮工具调用、最佳调用路径、失败恢复策略等等,都会内化为模型能力。到了那个阶段,OpenClaw 的体验很可能会出现一次明显跃迁。今天很多人还在用 Claude Code 这样的工具,通过 Prompt、脚本和各种技巧去驱动 Agent 工作。整个过程有点像在 ChatGPT 4.x 阶段做工程,每一步都很依赖经验。在当下阶段,我也更愿意采用这种务实的使用方式:Claude Code + 打造“最锋利的剑”。所谓最锋利的剑,其实就是把工具使用的最佳实践不断聚合和沉淀下来。把浏览器操作、系统自动化、代码生成、文件处理这些能力逐渐模块化,变成稳定可复用的能力层,让 Agentic 工作真正跑起来。

20. #DeepSeekV4发布# 这算是千呼万唤始出来,终于发布了。DeepSeek今天正式发布V4系列预览版并同步开源,分为V4-Pro和V4-Flash两个版本,主打100万(1M)超长上下文能力,官网、App及API均已同步更新。V4-Pro在Agent能力、世界知识、数学推理等多项评测中达到开源模型最佳水平,推理性能比肩顶尖闭源模型;V4-Flash则以更小的参数量提供更快速、更经济的API服务,适合轻量场景。技术层面,V4采用全新注意力机制,结合DSA稀疏注意力,在大幅压缩计算和显存需求的同时,实现百万级超长上下文。DeepSeek表示,1M上下文将成为旗下所有官方服务的标配。此外,V4针对多款主流Agent产品进行了专项适配优化。旧版API接口模型名deepseek-chat和deepseek-reasoner将于2026年7月24日正式停用,用户需提前切换至新模型名。#老张聊科技# deepseekv4发布

21. 难得一见:黄仁勋因为这件事,在访谈中跟主持人吵起来了,DeepseekV4可能带崩美国科技公司#黄仁勋 #英伟达 #DeepSeekV4 #芯片 #中美科技竞争

22. The Information:即将发布的DeepSeek-V4会完全适配于华为的昇腾950PR芯片,阿里、字节、腾讯等大厂已经采购了数十万颗这款芯片,用来提供给云服务以便销售DeepSeek模型。因为供需关系的变化,昇腾950PR芯片已经涨价20%,出于分摊风险的考虑,DeepSeek-V4也适配了寒武纪的芯片,基于它的分支模型也都专为国产芯片优化。DeepSeek还拒绝了英伟达提前获取新模型的要求,这通常是为了帮助芯片厂商与重要模型进行磨合,只有华为等少数中国芯片厂商获得了这个提前窗口期。昇腾950PR的性能相当于英伟达H20的2.8倍,但比不过主流的H200,主要依靠中芯国际的代工,需要克服产能挑战。

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26. DeepSeek 今天发布了全新的 V4 系列模型预览版,同步开源。最大的变化是把百万(1M)上下文直接变成了所有官方服务的标配,不分版本、不分价位。V4 分两个型号:V4-Pro 是旗舰版,V4-Flash 是轻量版。按照 DeepSeek 自己公布的评测,V4-Pro 的推理能力已经追平顶级闭源模型,世界知识仅次于 Gemini-Pro-3.1。比较有意思的是 DeepSeek 主动拿自家模型去对标 Anthropic:内部员工实际使用 V4-Pro 做 Agentic Coding(让 AI 自主完成编程任务),反馈体验优于 Claude Sonnet 4.5,交付质量接近 Opus 4.6 的非思考模式,但跟 Opus 4.6 开启深度思考后还有差距。这种"主动承认差距"的表述在国内厂商的发布公告里不太常见,某种程度上也说明 Opus 4.6 思考模式已经成了行业的隐性天花板。V4-Flash 定位经济实惠,推理能力接近 Pro,但世界知识储备少一些,复杂 Agent 任务上也有差距。对大多数日常场景来说够用,API 价格更友好。技术上,V4 引入了一种新的注意力机制,在 token 层面做压缩,配合自研的 DSA 稀疏注意力,让百万上下文的计算量和显存需求大幅下降。简单说就是:以前百万上下文是"能做但很贵",现在变成了"标配且不加价"。对开发者来说,这意味着可以把整个代码库、完整文档集一次性丢进去处理,不用再费心切分。另一个实用信息:V4 专门针对 Claude Code、OpenClaw 等主流 Agent 工具做了适配优化。API 同时支持 OpenAI 和 Anthropic 两种接口格式,切换只需要改 model 参数。旧的 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 接口名还能用三个月,7 月 24 日之后停止服务,开发者记得提前迁移。喜欢他们写的那句话:「不诱于誉,不恐于诽,率道而行,端然正己。」 #DeepSeekV4发布# 官方公众号:网页链接

27. 外媒采访了五位知情人士,获得了 DeepSeek V4 的一些信息:- V4 将运行在华为最新 AI 芯片(昇腾 950PR)上,搭载全新昇腾950PR的Atlas 350,单卡算力达到了NV H20的2.87倍,是目前国内唯一支持FP4低精度的推理产品;HBM 容量是H20的1.16倍;- V4 还会有两个变体版本,分别针对不同能力做了优化,均基于国产芯片;- DeepSeek 花了数月时间与华为、寒武纪合作,重写了模型底层代码的部分模块,专门适配国产芯片,这次没有按照行业惯例,给NV和 AMD 任何早期访问权限;- 阿里、字节、腾讯已提前大批量采购华为新芯片,总量达数十万颗,华为昇腾 950PR 的价格因此上涨了 20%;- V3 和 R1 发布时引发了全球科技股抛售,市场质疑美国 AI 公司是否需要花数百亿美元采购算力,V4 发布窗口预计在未来几周内。

28. DeepSeek V4 预览版本上线并同步开源,哪些亮点值得关注?

29. 云涨 Token 涨,DeepSeek 偏降价?其他的企业集体上调 AI 算力价格,行业 Token 成本普涨之际,DeepSeek V4 却逆势降价,V4-Flash 输出价低至 2 元 / 百万 Token,仅为竞品的 1/40,上演价格反向操作,DeepSeek的底气在哪里?系统方面,DeepSeek通过稀疏注意力革命,在同样是百万 Token 场景下,推理算力需求降至前代 10%-27%,KV Cache 占用仅 7%-10%,这就让长文本成本不升反降。V4-Pro 1.6T 参数仅激活 49B,V4-Flash 284B 参数仅激活 13B,避免 全参数计算浪费,算力利用率拉满。小模型继承大模型能力,推理成本再降 50%。在硬件方面,DeepSeek 率先全栈适配华为昇腾 950,从 CUDA 迁移至 CANN 框架。国产芯片单卡推理性能为英伟达 H20 的 2.87 倍,采购成本更低。芯模协同优化,训练推理成本较海外方案降低 70%-85%,直接对冲云厂商涨价影响。市场方面,2026 年是AI智能体落地元年,Token 消耗呈指数级增长,低成本是规模化关键。DeepSeek 采用了V4-Flash 低价走量,V4-Pro 走高端市场的市场价格策略。开源吸引开发者,降低企业落地门槛,是能够快速抢占市场份额的。DeepSeek 逆势降价,是国产 AI 摆脱海外依赖、靠技术定义成本的里程碑。这场降价,本质是国产 AI 的成本革命与话语权争夺。

30. DeepSeek 今天正式发布了 V4 预览版,同步开源。这次更新有几个值得关注的点。首先是百万上下文成为标配。DeepSeek-V4 开创了一种全新的注意力机制,在 token 维度进行压缩,结合他们自研的 DSA 稀疏注意力技术,实现了 1M(一百万)上下文长度,同时大幅降低了计算和显存的需求。从这个版本开始,百万上下文将是 DeepSeek 所有官方服务的标配,这个表态很有分量。模型分两个版本。V4-Pro 是旗舰版,Agent 能力大幅提升,在 Agentic Coding 评测中达到了开源模型最佳水平。DeepSeek 内部员工已经在用它做日常编程,反馈是使用体验优于 Sonnet 4.5,交付质量接近 Opus 4.6 非思考模式,但和 Opus 4.6 思考模式还有差距。世界知识方面大幅领先其他开源模型,仅稍逊于 Gemini-Pro-3.1。数学、STEM、竞赛型代码的推理性能则比肩世界顶级闭源模型。V4-Flash 是轻量版,推理能力接近 Pro,但世界知识储备稍弱,胜在更快更便宜,简单任务上和 Pro 旗鼓相当,复杂任务上有差距。API 方面,两个版本都已上线,支持 OpenAI 和 Anthropic 两种接口格式,都同时支持思考模式和非思考模式,思考模式还可以调节强度。值得注意的是,旧的 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 接口名将在三个月后(2026 年 7 月 24 日)停用,目前分别指向 V4-Flash 的非思考和思考模式。另外 V4 还专门针对 Claude Code、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy 等主流 Agent 产品做了适配优化,这个动作很聪明,说明 DeepSeek 很清楚现在的竞争焦点已经从「模型跑分」转向了「在真实 Agent 场景里好不好用」。总的来看,DeepSeek 这次的核心叙事是两个词:百万上下文和 Agent 能力。前者通过架构创新把长上下文的成本打下来变成标配,后者直接对标 Claude 和 GPT 在编程智能体领域的表现。开源加上这个性能水平,对整个行业的价格和能力基线又是一次向下施压。#DeepSeekV4发布##科技先锋官##How I AI#

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