DeepSeek V4 刚发布,OpenClaw 就宣布全面支持:实测体验来了

3 月底 DeepSeek 放出 V4，4 月中旬 OpenClaw 宣布全面适配。朋友圈刷屏了两天，但很多人心里其实在想同一件事：这两个到底怎么搭着用？

一周实测下来，结论先给：日常用，Flash 够了；追求输出质量，Pro 多花的钱不冤枉。

一、V4 到底更新了什么？

先快速过一遍核心升级点，不然看完评测你可能还懵着。

推理能力明显变强了。 V4 在复杂多步推理上比 V3 进步不少，数学推导和多轮对话一致性这块，V4 Pro 已经能和 GPT-4o 正面刚了。

上下文窗口扩大到 128K。 实际意义是，你可以把一整份产品需求文档扔进去，让它基于整份文档来回答问题，不用再分段喂。

多模态升级。 V4 开始原生支持图像理解，Pro 版在图像推理上更强一些。

速度优化。 V4 Flash 首批 token 延迟官方说降了 40%，我们实测基本对得上。

二、OpenClaw 接入要多久？

说实话，测之前我心理预期是一小时左右。

结果 12 分钟搞定。

现在 OpenClaw 对 V4 的支持已经做到”模型即服务”的级别，三步搞定：

第一步，打开 OpenClaw 控制台，找到模型管理。 找到 DeepSeek V4，点添加。

第二步，填 API Key。 去 DeepSeek 开放平台申请一个，填进去，选 Flash 或 Pro。

第三步，开始聊。 就这样。

不用写代码，不用本地部署，硬件资源零占用。已经用着 OpenClaw 的同学更简单，直接在现有界面里切模型，一键切换，体验无缝。

三、Flash vs Pro：实测结果

这应该是你们最关心的部分。我们从四个维度测的：响应速度、复杂推理、创意写作、日常问答。

响应速度

同样一段 300 字的回复请求，Flash 平均 4.2 秒出首批，Pro 要 9.8 秒。Flash 快了将近六成。

高并发场景下这个差距会更明显。做实时客服或者群机器人处理，Flash 的优势会被进一步放大。

复杂推理

用的是一道经典三段论推导加反例验证题。

如果你要拿来跑数据分析、写技术报告，或者做需要严格逻辑的任务，Pro 用起来更稳。

创意写作

把一篇”夏日露营”主题的产品文案丢给两个版本改写。

“创意”这件事上，Pro 明显更有意思。

日常问答

简单聊了几句，差别不大，两个都能 handle。

四、选哪个？看场景

不是越贵越好，是越合适越好。

选 Flash 的情况： – 每天高频聊（超过 50 轮） – 需要快速响应的实时场景，比如客服机器人 – 预算紧，想控制成本 – 日常问答、翻译、摘要这类中等复杂度的事

选 Pro 的情况： – 专业内容输出，像写文章、做方案 – 复杂推理任务，数据分析、技术文档 – 对质量有要求，不能接受”差不多得了” – 有图像理解需求

OpenClaw 的好处在这儿体现出来了：不用非此即彼。两个模型在同一界面切着用就行，重要任务用 Pro，高频任务用 Flash，效果和成本能兼顾。

五、几个容易踩的坑

测了一圈，有几个坑我们踩过了，你们绕过就行。

API 配额分开算的。 Flash 和 Pro 各有各的配额，别以为买了一份两边都能用。

Pro 峰值延迟比 Flash 高。 不是它慢，是生成的回答更长，等待感会更强。等一等，值得。

并发场景 Flash 更占优。 如果你要用 OpenClaw 做多用户并发服务，Flash 吞吐量和稳定性的优势会很明显。

选好工具，然后动手

V4 双版本策略本身就是在逼你做选择。OpenClaw 接入了 V4，意义不只是”多了一个模型”，而是让选择变得更精准——在对的场景用对的版本，而不是被模型带着跑。

热点值得追，但追的方式决定了这波热度能不能真的变成生产力。

动手就是了。

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