OpenClaw“换脑”：DeepSeek V4Flash 成为默认模型，开源 Agent 生态进入中国模型主导阶段

在 Agent 框架进入“工程化深水区”的当下，一次默认模型的切换，往往意味着生态话语权的重排。

近日，开源 Agent 框架 OpenClaw 发布 v2026.4.24 版本，正式接入 DeepSeek V4 系列，并将轻量化版本 DeepSeek V4Flash 设为系统默认模型。这一调整不仅是技术选型的更新，更是一次对“谁在定义 Agent 能力边界”的重新下注——而这一次，答案明显偏向中国开源大模型阵营。

要点速览

• OpenClaw 默认模型切换至 DeepSeek V4Flash，性能与成本取得新平衡

• DeepSeek V4Pro / V4Flash 以 MoE 架构在规模与推理效率上形成分层优势

• 100 万 token 上下文成为 Agent 长链路任务的重要基础设施

• 多模态与实时协作能力升级，Agent 开始深入“会议—执行”闭环

• 浏览器自动化能力强化，推动 Agent 从 Demo 走向真实办公环境

• SDK 与模型加载机制重构，OpenClaw 转型系统级工作流平台

默认模型更替：从“谁更强”到“谁更适合 Agent”

OpenClaw 拥有超过 25 万 GitHub 星标，其默认模型的选择本质上是对开发者生态的引导。此次用 DeepSeek V4Flash 替代既有模型，核心并非单点性能，而是“综合可用性”。

DeepSeek V4 系列采用 MoE（Mixture of Experts）架构，其中：

• V4Pro：总参数规模达 1.6 万亿，激活参数约 49B，强调极限能力上限

• V4Flash：总参数约 284B，在保持推理速度优势的同时，逻辑能力接近 Pro

这种“同源分层”的模型体系，为 Agent 提供了更现实的部署路径：
在需要复杂推理时可切换高阶模型，在高频执行场景中则依赖低延迟版本。

对 Agent 系统而言，这种能力分层比单一大模型更关键——因为真实任务往往是“推理 + 执行 + 反馈”的组合，而不是纯对话。

100 万 token：长上下文从噱头变为基础设施

DeepSeek V4 系列支持最高 100 万 token 上下文窗口，这一能力在 Agent 场景中的价值，远高于传统聊天应用。

具体而言，它解决了三个核心问题：

• 长任务记忆：跨多步骤任务无需频繁摘要或截断

• 工具调用上下文一致性：API 调用链不再“断片”

• 多文档推理：支持一次性处理复杂资料集（代码库、合同、会议记录等）

这使得 Agent 可以从“短指令执行器”升级为“长链路任务管理者”，也是 OpenClaw 本次升级的关键前提之一。

从会议助手到协作节点：多模态 Agent 的一次落地

在功能层面，OpenClaw v2026.4.24 的一个显著变化，是将 AI 从“旁观工具”推进到“协作节点”。

新版系统集成 Google Meet，并支持实时语音通话，打通了完整流程：

• 会议授权与接入

• 实时语音识别与转写

• 自动生成结构化笔记

• 后续任务拆解与执行

这意味着 Agent 不再只是记录会议，而是可以在会后直接触发工作流，例如生成任务列表、调用外部 API、甚至执行自动化操作。

从架构视角看，这是一次关键跃迁：
Agent 开始嵌入组织协作链路，而非停留在单点工具层。

浏览器自动化：Agent 走出“理想环境”

浏览器操作一直是 Agent 落地的难点之一，尤其是在复杂网页和动态 UI 场景下。

此次 OpenClaw 引入了两项关键能力：

• 坐标级点击：绕过语义识别失败时的 UI 定位问题

• 多配置文件独立无头模式：支持并行任务与隔离环境

这背后的逻辑很现实——真实世界的网页并不“为 AI 设计”，而 Agent 必须适应这种不完美环境。

通过降低对 DOM 语义解析的依赖，OpenClaw 实际上在向“类人操作”靠拢，这也是当前浏览器 Agent 的一个重要趋势。

架构重构：从对话产品到系统级平台

比功能升级更深层的变化，是 OpenClaw 对自身工程结构的重构。

新版重点优化了两块：

• 模型加载机制：支持更灵活的模型切换与资源调度

• SDK 接口体系：统一调用方式，降低开发复杂度

这一步的意义在于“偿还技术债务”。

早期 Agent 框架普遍以快速迭代为主，接口设计与模块耦合问题较多。而随着应用复杂度提升，这些问题会直接限制规模化落地。

OpenClaw 的这次调整，本质上是在为以下场景做准备：

• 多 Agent 协同系统

• 企业级工作流自动化

• 长时间运行的自治 Agent

换句话说，它正在从“一个能用的工具”，变成“可以承载复杂系统的平台”。

生态信号：开源大模型格局的再平衡

从更宏观的视角来看，这次默认模型切换释放了一个清晰信号：

开源 Agent 生态，正在重新选择“底座”。

过去，这一位置长期由少数国际模型占据；而随着 DeepSeek V4 系列在性能、成本和上下文能力上的突破，中国开源模型开始进入核心路径。

这种变化可能带来几方面影响：

• 开发者工具链围绕新模型重新构建

• Agent 框架与模型厂商的绑定关系加深

• 推理优化（如 MoE 调度、长上下文管理）成为新竞争焦点

在 Agent 从“可玩”走向“可用”的阶段，谁能提供稳定、可扩展、成本可控的模型，谁就更有机会成为生态默认选项。

结语：Agent 竞争进入“工程能力”阶段

OpenClaw 的这次更新，本质上并不是一次简单的模型升级，而是一次系统性转向：

• 模型层：从单点能力转向分层能力

• 功能层：从工具增强转向协作嵌入

• 架构层：从快速迭代转向工程稳态

随着 DeepSeek V4Flash 成为默认“中枢”，OpenClaw 正在押注一种更现实的 Agent 发展路径：
不是最强模型，而是“最适合跑系统”的模型。

而这，或许才是 Agent 规模化落地真正的分水岭。