OpenClaw更新!DeepSeek V4-flash,凭什么拿下Agent框架首选?

这不是一次普通的模型切换。

2026年4月24日，OpenClaw 在一轮更新中 quietly 完成了一个关键动作：

将默认大模型从 Anthropic Sonnet 4.6 切换为 DeepSeek V4-flash。

风向变了。

为什么是 Flash，不是 Pro？

DeepSeek V4 有两个版本：

🔸 V4-Pro：1.6万亿总参数、490亿激活参数

🔸 V4-flash：2840亿总参数、130亿激活参数

选择 Flash 而非 Pro，表面看像是”降级”，但这一步，恰恰是 OpenClaw 作为 Agent 框架做出的最正确的选择。

原因很简单：

OpenClaw 本质是 Agent 框架，核心模式是多轮工具调用。

用户提出任务 → Agent 拆解步骤 → 调用搜索、代码执行、文件读写、网页浏览等能力，每一步都要跑大模型。

任务越复杂，轮次越多，上下文越长。

在这种场景下，模型选型逻辑彻底变了：

不再追求”单次能力最强”，而是长上下文、低成本、开源透明三者的平衡。

V4-flash 正好站在这个平衡点上：

🔸 两个版本均支持 100万 token 上下文

🔸 开源领域里极少能同时做到”大参数 + 超长上下文”

🔸 推理成本极低，速度显著快于 Sonnet 4.6

在 Max 推理模式下，V4-flash 的编码与路由能力几乎追平 Pro。

对绝大多数日常 Agent 任务而言，Flash 完全够用；只有极少数极限场景才需要切换到 Pro。

这不是降级，是精准选型。

Sonnet 4.6 输在哪？

Sonnet 4.6 很强，但它不适合做 Agent 基座。

第一，上下文窗口不够。

Sonnet 上限约 200K，对需要保留完整历史的多轮 Agent 任务来说，只是起步水平。

第二，闭源生态不可控。

成本不可控，能力天花板由厂商决定，工具调用优化必须等官方更新，框架层无法深度定制。

而 V4-flash 开源，意味着：

🔸 部署方可以自主控制成本

🔸 社区可以持续积累优化经验

🔸 全球 OpenClaw 开发者的数据会持续反哺生态

这是闭源模型永远给不了的自由度。

Agent 时代的大模型新法则

DeepSeek V4 在架构上，做了只有 Agent 框架开发者才能真正读懂的设计：

把工具调用场景，当作一等公民来优化。

1. 完整保留跨轮次推理历史

V3.2 会在新消息到来时丢弃 thinking trace，而 V4 彻底改掉了这个问题。

在工具调用链路中，全部思考内容都会被保留，包括跨用户消息的推理链。

在 OpenClaw 中跑长任务，即便用户中途补充信息，Agent 也不会”失忆重启”，而是延续思考链继续推进。

2. Special Token 附件任务机制

传统方案需要额外小模型负责意图识别、触发判断，每次都要重新 prefill，首字延迟高。

V4 直接通过 special token 附加任务，复用 KV cache，省去冗余 prefill，大幅降低延迟。

3. KV cache 极致优化

V4 采用 CSA + HCA 混合注意力架构：

🔸 100万 token 上下文下，单 token 推理 FLOPs 仅为 V3.2 的几十分之一

🔸 KV cache 体积同样大幅缩减

同样硬件，能支撑更长上下文、更多并发会话。

这不是”更强的模型”，这是为 Agent 量身定做的模型。

为什么这次切换是一个强烈信号？

OpenClaw 的选型转变，标志着一件事：

Agent 框架的竞争，已经进入新阶段——框架开始反向定义大模型。

过去是大模型说了算，框架去适配。

现在是框架明确提出需求：

我要 1M 上下文、低延迟工具调用、可负担的调用成本，

然后社区再去寻找、甚至共同打造最匹配的基座。

DeepSeek V4 从第一天起，就不是为了对标 GPT 类通用模型，

而是为 Agent 时代的工具调用场景而生。

一个值得注意的细节

V4-flash 与 V4-pro 均开源，采用 MIT 协议。

DeepSeek 在技术报告中明确写道：

全球的使用经验，会促进技术持续进步。

这是开源生态最强大的正循环：

用的人越多 → 数据越多 → 模型越好 → 框架更强。

OpenClaw 将默认模型切换为 V4-flash，意味着全球每一次 Agent 调用，都在为这个循环贡献力量。

结尾

Agent 时代需要什么样的大模型？

不是单点性能最强的那一个，

而是在 长上下文、工具调用成本、多轮推理连贯性 三个维度最均衡的那一个。

V4-flash 不是参数最大的模型，

但它是最适配 Agent 框架工作模式的模型。

OpenClaw 用一次沉默的切换，给出了答案。

这不是一次普通的换模型。

这是 Agent 时代，大模型选型逻辑重构的第一张牌。

*本文基于 OpenClaw v2026.4.24 更新说明及 DeepSeek V4 技术报告撰写。*