DeepSeek-V4模型上线 OpenClaw平台已默认启用

能用DeepSeek-V4“养龙虾”了！这并非一句玩笑，而是今天凌晨OpenClaw平台更新带来的实质性功能升级。

4月26日最新消息，OpenClaw正式发布了2026.4.24版本更新。此次版本迭代的核心亮点，在于全面接入了DeepSeek-V4系列的两款高性能模型，并将DeepSeek-V4-Flash设置为新用户的默认模型选项。

备选标题：

1、官宣！能用DeepSeek-V4养龙虾了

2、OpenClaw正式接入DeepSeek-V4！

3、DeepSeek官宣，“龙虾”也能吃上DeepSeek-V4大餐了

4、养龙虾顶配方案来了？OpenClaw接入DeepSeek-V4

5、DeepSeek福利拉满！Token暴降75%，OpenClaw接入V4两大模型

智东西
作者 程茜
编辑 心缘

根据OpenClaw官方更新日志，DeepSeek-V4-Flash与V4-Pro两款模型已被正式纳入其捆绑服务目录。这意味着，开发者与用户现在可以直接通过OpenClaw平台调用这两款前沿的大语言模型。更为重要的是，DeepSeek-V4模型在后续工具调用轮次中的深度思考与推理复现机制，已经完成了固化与优化，理论上能够为用户提供更稳定、更具深度的AI交互体验。

消息发布后，技术社区反响热烈。有网友在评论区直接给予好评：“DeepSeek-V4-Flash体验出色，是一个非常棒的选择！”

DeepSeek生态的同步推进

几乎在同一时间，DeepSeek官方X账号也宣布了一系列生态集成更新，显示出其技术生态布局正在全面加速：

Claude Code：模型已切换为deepseek-v4-pro[1m]，正式解锁了高达100万tokens的超长上下文处理能力。这显然是为了更好地满足长代码库分析、复杂技术文档理解以及产业级长文本的全量上下文处理需求。

OpenCode：版本升级至v1.14.24+，主要修复了底层推理兼容性问题，并进一步优化了大模型在代码生成、调试以及工程化落地环节的整体效率。

OpenClaw：迭代至v2026.4.24+，同步了最新的生态能力，重点强化了智能体调度、技能编排以及对异构计算资源的适配能力。

OpenClaw此次更新的其他亮点

除了接入DeepSeek-V4这一核心更新，OpenClaw的此次版本迭代还整合了多项实用功能优化：

1、集成谷歌会议工具

Google Meet现已作为官方插件接入OpenClaw生态。它支持谷歌个人账号授权、Chrome/Twilio实时会话、Chrome双节点协同，并提供会议文件成果、参会记录导出功能。针对已开启的Meet标签页，还提供了故障恢复工具，充分考虑了实际线上会议中可能出现的突发情况。

2、实时语音功能升级

文字沟通、语音通话与Google Meet现在支持实时语音循环。这意味着，在语音交互过程中，用户可以调用完整的OpenClaw智能体能力，依托工具联动输出更具深度的实时应答。

3、浏览器自动化增强

浏览器自动化功能得到了显著增强，新增了坐标点击能力，延长了默认操作配额，并支持通过单一配置项对无头模式进行自定义覆盖。同时，浏览器标签页的复用与恢复机制也得到了优化，有望提升自动化任务的运行稳定性。

4、轻量化启动优化

对插件与模型基础设施的启动过程进行了轻量化优化。采用了静态模型目录、清单文件驱动模型条目、依赖延迟加载等技术，并为安装包提供了外部运行时依赖的自动修复能力，旨在显著改善用户的初始安装与使用体验。

总体而言，这次更新的多项功能都精准切中了用户在实际使用中的痛点，难怪有网友评论称此次升级的各个功能点都非常实用。

功能虽好，稳定性仍是隐忧

然而，在一片叫好声中，也夹杂着不少用户关于稳定性的反馈。评论区里，吐槽更新后出现bug的声音不在少数。有网友更新完就遇到了网关无法连接的问题，有的在重启后陷入启动循环，不得不回滚版本，甚至还有用户遭遇了所有相关程序崩溃的窘境。

这实际上暴露了OpenClaw平台一个长期存在的挑战：版本迭代虽然迅速，功能升级也贴合用户需求，但其系统稳定性一直备受用户诟病。不少用户反映，升级后极易出现各种系统崩溃或兼容性问题。因此，尽管此番OpenClaw快速接入了性能强劲的DeepSeek-V4模型，但对于大多数追求生产环境稳定的用户而言，想要获得流畅、可靠的新模型体验，可能还需要耐心观望一段时间，等待后续的漏洞修复和系统优化。

从DeepSeek生态的同步更新可以看出其战略意图。其正在加速完成对Claude Code、OpenCode、OpenClaw等核心开发者工具的深度适配。这一步棋的目的非常明确，即进一步强化其V4系列新模型在编程开发、智能体应用以及各类复杂专业场景中的实用性和市场竞争力。技术生态的持续完善，往往是决定一个大模型能否真正实现广泛落地、发挥商业价值的关键一步。