OpenClaw 换了＂中国心＂——DeepSeek V4 正在接管全球最火的 AI Agent 框架

4月24日，全球最大开源 AI Agent 框架 OpenClaw 悄悄改了一个默认设置。
没有发布会，没有大肆宣传。
但这一改，可能是 2026 年 AI 圈最值得关注的权力交接。

4月24日，OpenClaw 发布 v2026.4.24 版本，更新日志里有一行字：

DeepSeek V4 Flash 正式成为新用户的默认模型。

就这一行，把局面翻了。

OpenClaw 是什么？如果你没听过这个名字，可以理解成：一个让 AI 自主完成任务的”自动驾驶”框架。你告诉它”帮我分析这个行业的竞争格局”，它会自己拆任务、自己搜索、自己整合、自己输出报告——全程不需要你盯着。

这个框架在 GitHub 上有超过 25 万颗星，是目前最流行的开源 Agent 基础设施之一。

而在这次更新之前，它的默认引擎一直是 Anthropic 的 Claude Sonnet 系列。

现在，换成了 DeepSeek。

为什么换？一组价格就说清楚了

我猜 OpenClaw 团队的内心独白大概是：这东西贵死了。

Agent 框架的成本结构跟普通 AI 对话完全不一样。一次 Agent 任务 = 连续多轮调用 + 每轮携带全量上下文，实际消耗是普通聊天的 5 到 20 倍。

看看这几个模型的 API 定价（每百万 token 输出）：

DeepSeek V4 Flash 的价格是 GPT-5.5 的约九分之一，是 Claude Opus 4.7 的约二百五十分之一。

但便宜不等于差。V4 Pro 在 Codeforces 竞赛编程评测上拿了 3206 分，超过了 GPT-5.4 的 3168 分。V4 Flash 的 Max 模式在大多数基准测试上逼近 Pro 水平，差距不超过 2 个点。

更重要的是：这次新版本专门修复了 DeepSeek 在多轮工具调用中的 Bug——之前 Agent 连续调用浏览器、文件系统、语音工具时，会因为 reasoning_content 字段缺失触发错误，导致任务中断。这个问题对普通聊天影响不大，但对 Agent 框架来说是致命的。修好了，才算真正能用。

这不只是一次换模型，是 AI 分发权的重新洗牌

一个有 25 万 GitHub 星的框架，把默认引擎换成 DeepSeek，意味着什么？

意味着每一个新安装 OpenClaw 的用户，打开的第一秒，驱动他们 AI 助手的引擎就是 DeepSeek。

不需要额外推广，不需要说服用户，直接拿到了这批人的第一印象。

这个逻辑有点像 Android 出现之前的手机操作系统市场——每一台手机厂商都在决定默认装什么应用、默认用什么搜索引擎。那些拿到”默认位”的产品，不需要多厉害，只需要够好、够便宜，就能赢得巨大的使用量。

同一周，DeepSeek 官方还同步推进了另外两个集成：Claude Code 和 OpenCode 都已支持切换到 DeepSeek V4 Pro，前者还解锁了 100 万 token 的超长上下文。

一个开源模型，正在悄悄嵌入全球开发者的工作流。

那么，OpenClaw + DeepSeek 能干什么？

说了这么多背景，回到实用层面——这个组合到底能帮你做什么事？

① 自动调研报告

给它一个题目，比如”帮我分析 AI 语音工具的主要竞品和用户痛点”，它会自主拆成：搜索各家官网 → 提取功能对比 → 汇总定价 → 整合输出 Markdown 报告。全程你喝咖啡等着就行。

这类任务以前做一遍要两三个小时，交给 Agent 大概 15 到 30 分钟出结果（取决于任务复杂度）。

② 代码仓库问题排查

把项目目录喂进去，让它找 Bug、分析性能瓶颈、建议重构方案。DeepSeek V4 的编程能力经过这次专项优化，长链路代码任务的稳定性比之前强不少。

③ 批量内容处理

需要批量处理一批文档？比如 50 份合同提取关键条款、100 篇文章打标签分类——这类重复性、有规律的任务，交给 Agent 跑是最划算的。

④ 个人知识库整理

结合 Obsidian 或者本地文件系统工具，让 Agent 按照你定义的分类规则，自动整理归档笔记。配上 DeepSeek 较低的调用成本，跑一次整理的花费可以控制在几毛钱以内。

三个坑，在你上手之前先知道

不过，OpenClaw 并不是开箱即用的小白工具。上手之前最好先知道这三件事：

坑一：环境配置会劝退人。依赖版本卡得很严，建议单独开一个干净的虚拟环境，不要和现有项目环境混用。

坑二：任务描述一定要具体。”帮我分析市场”这种模糊指令，Agent 会跑偏，甚至死循环。正确的姿势是把目标和约束都写清楚，比如”分析 AI API 聚合平台的竞争格局，重点关注定价策略和差异化功能，输出 Markdown 格式对比表”。

坑三：盯着成本跑。虽然 DeepSeek 已经便宜很多，但多轮 Agent 任务的总消耗仍然可观。第一次跑复杂任务，建议先设一个 token 上限，避免惊喜账单。

结语

OpenClaw 换 DeepSeek 这件事，你可以从很多角度解读：国产模型的崛起、开源的胜利、成本驱动的技术选型……

但我觉得最值得关注的，是一个更简单的信号：AI Agent 正在从”开发者玩具”变成真正可用的生产力工具。

让它帮你整理资料、跑调研、批处理文件——这些场景现在已经触手可及，成本也没有想象中高。

唯一需要的，是花半天时间把环境搭起来，然后给它一个清晰的任务。

💬 你在工作或学习中，最希望哪个环节被 AI 自动化？ 在评论区告诉我，可能就是下期的选题！

参考来源：

• 腾讯新闻 · 钛媒体：OpenClaw换了DeepSeek”中国心”（2026.4.26）
• 腾讯云开发者社区：OpenClaw 使用全记录（2026.4.15）
• AI工具宝箱：2026年AI Agent工具全景图（2026.4.18）