智汇早读|OpenClaw新增DeepSeek-V4支持

“最終決定投資者命運的既不是股票市場也不是那些上市公司，而是投資者自己決定了自己的命運。

天合光能近日宣布，其自主研发的新型THBC混合式钝化背接触电池在德国哈梅林太阳能研究所的权威认证下，达到了28.00%的最高转换效率。这一成果标志着行业首次在210R大面积电池上突破28.0%的效率瓶颈，刷新了晶硅电池的效率新高度。天合光能表示，至今已累计39次创造并刷新光伏世界纪录，展现了其在光伏技术领域的领先地位。

新型THBC电池结合了现有技术的优势，采用高低温混合式钝化技术，强强结合了TOPCon的优异钝化接触与HJT的高效钝化能力，并融合了背接触电极结构设计。这种创新的电池设计不仅提高了效率，还使其适用于薄硅片的量产制造，具备与当前主流TOPCon产线的高度兼容性。天合光能预计，基于已建成的THBC中试线，行业标准中版型组件的功率可超700W。

天合光能的新一代基于THBC技术的产品将于近期发布，进一步推动光伏行业的技术进步和市场发展。随着这一技术的推广，预计将为光伏发电的普及和应用带来新的机遇，助力全球可再生能源的转型与发展。

Claude模型近期承认存在降智问题，所有使用额度已被重置。随着GPT-5.5的发布，Claude的推理等级悄然从“高”降至“中”，并且由于缓存bug导致每轮对话都清空思考记录，用户体验大幅下降。此外，系统在提示词上施加的限制也影响了输出质量，造成了整体性能的显著下滑。

社区对Claude降智的讨论由来已久，尤其是在最近的审计报告中，分析显示模型的推理深度自二月份以来出现了明显下降。用户反馈表明，Claude在处理复杂问题时开始陷入思维循环，倾向于选择最简单的解决方案而非正确的答案。这一系列问题的叠加，使得Claude的表现受到广泛质疑，用户甚至创造了“AI缩水通胀”这一新词，形容同样的价格却得到了稀释的产品。

在此背景下，Anthropic公司发布了关于降智问题的后续报告，详细列出了三项主要bug，并承诺将进行修复。然而，用户对公司处理问题的透明度和响应速度表示不满，认为在过去两个月中，官方渠道几乎没有提供有效的信息。随着竞争对手的快速发展，Claude的信任度和市场地位面临严峻挑战，用户转向其他模型的趋势愈发明显。

OpenClaw于2026年4月26日发布了最新版本，新增了对DeepSeek-V4模型的支持，并将DeepSeek-V4-Flash设为默认模型。此次更新不仅优化了深度思考与推理机制，还将DeepSeek-V4-Flash与V4-Pro纳入了OpenClaw的捆绑服务目录。用户在配置DeepSeek API后，可以体验到更强大的智能体调度和技能编排能力，进一步提升了使用体验。

此次更新还集成了谷歌会议工具Google Meet，支持实时语音通话和文件导出功能，增强了用户在会议中的互动体验。此外，浏览器自动化功能也得到了显著提升，新增了坐标点击能力和标签页复用机制，使得操作更加稳定。尽管用户对这些新功能表示欢迎，但也有不少反馈指出更新后出现了系统崩溃和连接问题，显示出OpenClaw在稳定性方面仍需改进。

DeepSeek的更新同样值得关注，其正在加速与Claude Code、OpenCode等核心工具的深度适配，进一步提升新模型在编程和复杂场景中的实用性。用户对DeepSeek-V4的评价普遍积极，认为其在处理长文本和技术文档方面表现出色。然而，用户在享受新功能的同时，也希望能尽快解决系统稳定性的问题，以便更好地体验这些先进的AI工具。

Aave通过区块链分析平台Arkham的报道，成功筹集了近80%的所需资金，用于弥补Kelp DAO漏洞造成的约2亿美元的坏账。根据报道，Aave目前筹集了1.6亿美元，距离完全弥补损失还差约20%。

最大的资金来源是Mantle和Aave DAO，两者合计筹集了1.27亿美元。这一事件凸显了加密货币领域风险管理的挑战，以及项目在应对安全漏洞时的应对能力。

Arkham的报告还指出，Aave的融资行动显示了其在社区中的影响力，以及其在危机管理中的效率。这一事件也提醒投资者和用户，在参与去中心化金融项目时需谨慎评估潜在风险。

Anthropic的Mythos AI模型正在迫使加密货币行业重新思考安全问题。传统上，去中心化金融（DeFi）主要关注智能合约的安全性，但Mythos模型通过识别和链接系统中的弱点，将安全焦点从代码扩展到支持代码的基础设施。例如，关键管理系统、签名服务、桥梁和预言机网络等组件，因难以被审计而成为新的攻击目标。Vercel的安全漏洞事件就是一个例子，显示了基础设施层漏洞的严重性。

Mythos模型属于模拟对手的新型AI系统，它通过探索协议之间的交互来测试小弱点的组合，从而发现实际攻击。这种方法的吸引力不仅限于加密货币行业，银行如JP Morgan也在探索类似工具进行压力测试。DeFi协议的互连性使得一个小漏洞可能成为整个生态系统的风险源头，AI技术的应用使得这些依赖关系可以被大规模映射和利用。

行业领袖认为，AI代表了DeFi环境中已有的动态变化。Aave Labs的创始人Stani Kulechov指出，DeFi已经为机器速度攻击做好了准备，AI只是加剧了这个环境。然而，AI也揭示了新的漏洞类别，如人类审计员可能忽略的老问题。为了应对AI驱动的攻击，防御方需要采取以AI为中心的方法，包括持续审计、实时模拟和假设漏洞会发生的安全系统。这种变化要求安全不再是消除漏洞，而是不断适应一个漏洞不断被发现和重组的系统。