小龙虾模型能用deepseek吗

在 openclaw 中接入 deepsea， 用极低成本驱动强大的 ai 智能体。接下来我将手把手教你完成配置。 首先访问 deepsea 开放平台，登录后进入 api key 界面，创建一个新的 api key。 deepsea 提供两种模型， deepsea chat 适合通用对话。 deepsea reason， 也就是 rise， 适合深度推理任务。打开终端，运行 on board 命令，选择 custom api key， 填入你的 api key base url 填 a p id deepsafe 点 com 注意末尾不要加斜杠 f 一 模型 id 填 deepsafe chat 即可。如果你偏好手动配置，也可以直接编辑 config 文件，设置好环境变量 provider 配置。 最后把默认模型指向 deep seek。 deep seek chat 配置完成后，运行 gateway restart 重启服务，然后发送一条测试消息。如果回复中提到 deep seek， 说明链路已通。几个实用建议，需要深度思考时，可以用斜杠 reason 临时切换到 r 模型。 复杂任务建议设置超时时间。 deep seek 的 成本仅为 gpt 四五的十分之一，非常适合二十四小时自动化任务。就这么简单。凭借 open ai 协议的原声兼容 open claw， 让你可以轻松接入 deep seek， 享受高性价比的 ai 能力。

如何免托肯本地装小龙虾？最近这个 openclock 非常火，我也在我的本地装了一个小龙虾，但是装小龙虾最难的一个地方就是他的托肯啊，非常好这个托肯，但是我装的这个版本的话，他是一个免托肯版本，他是一个。怎么逻辑呢？就是你不要去配这个 apikey 啊，你 配的是什么？配的就是他网页的这个接口啊，就是说你通过这个网页的接口来调用这个模型的能力啊，比如说你可以去配这个 智谱的模型啊， deepsea 的 模型啊，啊， kimi 的 模型，豆包的这些模型，只要你的网页能够访问去抓这个网页的接口， 你就把这个接口的这个模型的能力去给你的这个小龙虾用，这样的话你相当于就不用再去配 apis key 了，就相当于不用再花费自己的这个托肯了。我现在的话本地已经配好了，我就问他一下你是什么模型？因为我连的是这个 deepsea， 它相当于已经帮我连上这个 deepsea 了 啊，现在这个非常好用，就不需要再配这个托克了。这个的话就是我的这个 open cloud 他的一个配置的文件。给你们看一下他访问的这个接口啊，接口的 url 的 话就是 deepsea 的 官网模型的话， deepsea chat， 然后 deepsea 的 推理模型 就是这么配的，就说你不需要再去配那个 api key 的 那个接口了，直接去掉网页的接口来配你的这个本地的小龙虾，也是可以用的，如果你们感兴趣的话可以后台戳我。

你是不是也被这只龙虾刷屏了呀？一觉醒来，突然所有人都开始对养龙虾这事啊，陷入了无限狂热之中，仿佛再晚一点就错过了时代大潮，在 ai 时代被打成了原始人。 作为从这只龙虾还叫 cloudbot 的 时候就关注他的人呐，给我几分钟，给小白都能讲清楚这个龙虾到底是干嘛的，以及你要不要赶这个时髦。 openclaw 是 个啥？之前 chat gpt 也好， deepsea 也罢，我们都叫它对话型 ai， 它们能给你答案，提供建议，生成文件，但没办法直接操作你的设备，而且不问不动。相当于啊，只是有个大脑。 openclaw 啊，和它完全不是一个东西，它不是大脑，而是给了大模型一双现实意义的手，这双手啊，甚至还能主动干活。举个最简单的应用吧， 假设你的电脑硬盘快满了，于是你就去问 ai， ai 告诉你说可能是哪些哪些原因，然后建议你安装什么软件来进行此盘管理，哪些软件可以删除， 再进一步的可能推荐你买块硬盘等等。建议啊，是给了，但后续所有的工作啊，都得你自己做。但是啊，部署了 opencloud 会怎么样呢？他跑去 ai 那 边问完之后就可以跑去你的硬盘里检查及管理。 这个过程呢，他可能会遵循智能体建议找软件安装来实现。也可能啊，干脆让 ai 写个程序来实践。理论上，他还能自己打开电商平台，下单个新硬盘。 而实现这一切，你只需要跟他说几句话就行了，就帮你啊，把事情做完了。是的， open cloud 这个东西啊，理论上就这么强，他提供的不仅仅是你问题的解决方案，而是可以直接上手帮你操作了你的电脑执行方案。终极赛博打工人。话说这个应用新嘛， 是一点儿都不信。前几年 ai 的 发展啊，都在卷大脑的智能程度，公众却忽略了这双手，其实也在默默发展。就我能叫上名字的，开源的有 auto gpt baby agi b 源的有微软的 copilot actions， 企业级的 uniqace， autopilot 等等等等，都发展好多年了，只是它们没有像 opencloud 一 样爆红而已。那为什么偏偏是这只龙虾火了？因为成本低啊。我这里说的成本，不光是硬件成本啥的，而是包含了学习时间、开发难度等等相关的话费。 上面提到了几个 agent， 要么是实现系统及操作得自己会编程，要么是官方工具不够，扩展性不够，要么是完全依赖云端，要么是生态封闭，价格高昂。总之啊，各有各的问题， 根本无法破圈。只有这只开源龙虾，以最大的系统自由度，超省事的部署方式，只需要对话就能完成系统级任务的超强能力，在短时间呢，就引爆了大家的热情。仅仅四个月的时间，它就获得了 get up 二十七万加的星标，无数集客为它编辑各种技能。 这意味着，即使是技术小白，装个插件呢，就能解锁新能力，而大家分享的技能越多，他的用户也就会越来越多。也因此啊，大厂纷纷快速入局，从 qcloud 到 kimi cloud， 各种封装的 cloud 层出不穷，深圳、无锡等城市啊，甚至出台了政策扶持， 花钱吸引技术人员来开发这只龙虾。前两天鹅厂楼下装的龙虾居然吸引了一大堆群众排队争相抢先 红，是真的超级红，你也跃跃欲试想试养龙虾了吗？先等一下夸的部分结束了，也算是给你科普了小龙虾的基础知识。下个视频啊，就是泼冷水的时间，我们来看看养龙虾的可怕之处。

我用了一千万拓展去验证最适合 open globe 小 龙虾的模型搭子来了，亨特阿尔法，它目前在 open road 上是一个免费的，是一个另一门公司测试的模型。呃，据传闻它可能是 deep deepsea v 四版本，或者说是智谱，或者说是小米的新一代模型。然后它的特点就是一万亿参数，然后上下文有一百万， 它是相当于，呃可以处理七十五万字的中文或者一百五十万的英文单词，在一个对话框内，那相当于就说它是我们之前推荐的 g 月星辰三点五，就 sleep sleep 三点五 flash 的 四倍，然后专门为了 opencloud 啊小龙虾这种 app 去做了优化，然后它目前也是在 opencloud 上是免费的。然后魔性 id 我 贴在了我们视频的评论区里面， 呃，我让他去呃做了一些安全的测试，就是我们之前上个视频提到的自防护，呃，就相当于模型 agent 的 自防护能力，然后可以看到就是亨特尔法是百分百通过的，然后 sleep 三点五 flash， 然后通过度只有百分之六十五，那相当于就是说这个模型能力上，亨特尔法是远远强于 sleep 三点五 flash 的。 呃， open road 上呢，就是，呃有很多免费的模型，目前是有二十八个，那在第一梯队的呢？相当于就是我们的亨特尔法，它是接近了 g p d 四或是 cloud 的 这种商用模型的能力。呃，后面还有很多其他的特殊的免费模型，比如说多模态啊，视频啊这种，我下一个视频会给大家介绍。 那比如说就是，呃，我们来看就是亨特阿尔法六大模型的横向对比，那从整个的呃就是编程能力来看，肯定是商用的 cologne 最强，然后推理能力和编程能力都是商用的 cologne 最强。然后 agent 的 控制调用呢？嗯，那就是亨特阿尔法这种免费的专门 agent 的 设计，最强，你可以看到远远超过。 嗯，包括那样，就是，呃那个亨特阿尔法的定位，它其实本质上呢，其实是专用呃 a 技能做设计，那它和最强的付费的 a 技能模型呢？那其实是是也各有胜负。对， 那我们看到我这边的 status 状态呢，其实是呃它的上下文，你看我新的窗口采用了百分之四，非常的充裕。 嗯，和那个呃 sleep 三点五 flash 的 对比呢，相当于可以看到 a 技能的能力，然后呃 超文档处理是远远超过的。然后中文能力呢，它其实是属于待验证。因为呃， steve 三点五阶跃星辰呢，他知道是中国公司模型，亨特尔法也知道是中国公司的，所以说中文能力呢，其实属于一个待验证的状态。 然后推理速度呢，因为它有 a t 的 参数，呃，相当于是呃那个参数更大，然后推理说会更慢。呃，但其实是呢，呃，我们其实是等待时间，没有强，很强要求的话，那其实还是这种 a 级的能力上还是远远超过的。 那我们现在可以看到，就是我这边用了那个接近一千万的脱贫去做了验证和测试。对，呃，九九点六百万。 那亨特尔法啊，他现在在那个小龙虾的登陆排行榜上是，呃排名第八。对，然后我之前推荐的 super 三六 flash， 现在是远远排名第一。那，那我觉得后续的话就是亨特尔法，呃，他不管是更，嗯，就是正式发布他名称之后还是怎么样，那我觉得还是一个很大的竞争空间的。对， 然后这是我之前跑了一个测试，用它去跑的一个呃哆啦 a 梦的图像，因为它是纯文本的模型呢，它只能靠文本里面简介和想象，这是用 svg 来绘制的，相比于它的上半部分，其实是已经绘制的非常接近了。 然后整体上的话呢，其实是在呃 log 里面，比如说，呃，或者说我们看到 a p i k 对， 它其实都是免费的，对，都是一直已经切到了那个呃，对，你可以看到我的小龙虾都已经切到了亨特尔反应在用，对。

想用 deepseek kimi？ 别再傻傻充钱了，今天教你一个骚操作，直接免费调用，实现真正的小龙虾自由。第一步，登录新流开放平台，注册并实名认证，一分钟搞定。在 apikey 管理创建新 key， 复制保存好。 第二步，配置 openclaw， 找到 openclaw 配置文件，把下面这段代码复制进去，记得替换成你的 apikey。 第三步，重启 openclaw， 在 终端执行 openclaw gateway restart。 第四步，开测问一句，你好，你现在是什么模型？看他用 deep seek 回复你，点赞收藏，需要时直接抄作业。

你们说等三六零 pro 出来了，电脑同时安装三六零 pro 和腾讯的 qq 会怎么样？ qq 呢？我是昨天拿到了内测邀请码，然后试用了一下，说一下自己的一个使用感受。首先第一个就是它部署真的很简单，有数就行， 所以它大大降低了普通人使用龙虾的一个门槛，但是它目前还只支持 mac 系统， windows 系统暂不支持。第二个就是内置的 kimi 啊， deepsea 啊， mini max 大 模型，都是免费使用的，不仅可以直接连接微信，随时随地远程让 ai 干活，同时它还支持五千加的一个 skills。 第三个就是这个 skills 生态最近不是很混乱吗？所以呢，腾讯也推出了一个面向国内的 skillhop 技能社区，然后这个技能社区呢，已经聚合了来自官方生态的一点三万多个 skills。 所以以后你安装 skills 真的 特别简单，因为你安装的时候，它就直接给了你信息，你只需要复制粘贴到 qq 里面就行了。 第四个就是这个安全疑虑了，所以腾讯也做了一个 ai 安全生态，主打一个全面。所以最后呢，就看这个推出来的一个反响了。然后大模型厂家以及云服务商，我相信他们也终于看到了大模型的一个落地商机了。

很多人都在问全网爆火的小龙虾， openclaw 和 deepsea 到底有啥区别？不都是跟 ai 发消息吗？今天一分钟给你讲清楚。这就好比你们公司来了两个人，第一个人绝顶聪明，你问他怎么整理月度销售数据， 他立马给你写出一份逻辑清晰、步骤详细的完美方案，专业度直接拉满。但说完拍拍屁股就走，剩下的活还得你自己亲手干。 这个人就是 deepsea 这类传统大语言模型，核心能力是输出文字，给你出主意，没法替你动手落地。而第二个人，你直接告诉他，把月度销售数据整理好发给老板， 他直接坐下，打开电脑，找文件，筛数据，做表格，发邮件，全流程自己干完。这个人就是 openclaw 小 龙虾。说白了，他不是 ai， 它是给 ai 装上了手脚的执行框架，能获取电脑权限，操控鼠标键盘，跨软件完成操作，真正让 ai 从指挥对话走进了能动手办事的执行时代。这意味着，一个人人都有机会拥有 ai 员工的时代，真的开始了。 所以，别再问 ai 会不会取代，你去试试它，去用它，训化它，让它为你干活，未来的餐桌上，你也可以是点菜的人。

曾经那个火爆全网的 deepsea 好 像销声匿迹了，现在大家怎么又开始跟风去云端养什么小龙虾了？ 朋友，如果你也这么想，那对现在的科技圈误解可太大了。我今天必须来辟个谣哈， deepsea 不 但没有量，反而是整个 ar 领域都在排队等它的下一次大更新，你以为它消失了，其实它是潜入了更深的技术底层。就算现在全网疯传让大肠程序员连夜排队的这只小龙虾，他想要精准的听懂你说的人话， 也得老老实实地站在 deepsea 这些大模型的肩膀上。既然集到了这只爆火的小龙虾，也就是 open klo， 今天咱们就用非常接地气的大白话，把这两神仙打在了上，一次性说透，让你看完就明白为什么这只虾能搅动整个科技圈。 先回答大家最关心的第一个问题，小龙虾到底是什么？一句话总结，他不是聊天机器人，他是能直接操控你电脑的数字打工人。 以前你用的普通 a r 只能回答问题，给个方案，但小龙虾能听懂你的大白话指令，然后直接操作你的电脑，帮你打开软件、处理文件、跑数据，完成一整套的流程，相当于你凭空多了一个二十四小时不休息、不用发工资，随叫随到的私人助理。那第二个问题来了， 这么高科技的东西，为什么被大家叫做小龙虾呢？很多人以为是网络端子，其实这个名字跟他的核心功能简直绝配。首先，他的官方图标就是一只红色的龙虾，网友，看顺眼了，慢慢就成了小龙虾。但更神的是它的寓意，你看， 龙虾有坚硬的外壳，这就代表了小龙虾的本地部署，你的所有工作数据、隐私文件全在自己电脑里，不联网也能用， 隐私极度安全。龙虾有灵活的大钳子，代表了他抓取任务的能力，他能像长了手一样帮你点鼠标、敲键盘。龙虾还会蜕壳成长，代表了他可以安装各种插件，技能不断进化。 所以现在全网都在抢着部署小龙虾，大家相互碰头，第一句话就是，今天你养虾了吗？好，接下来是最核心的问题。小龙虾和我们平时用的 ai 到底有什么本质区别呢？ 这两个差距啊，就像是光东嘴的顾问和真下场干活的员工，你让普通人啊帮你整理本月的工作报表，他会干嘛呢？他会洋洋洒洒的给你写个一二三四步的攻略告诉你，第一步建表格，第二步填数据， 方法全给你，活还得你自己干。但如果你把同样的任务交给小龙虾，划分就完全变了。 他会自己打开你的电脑文件夹，把散落的文件一个个归类重命名，然后自动新建一个表格，把数据提取出来，填好，最后生成一份汇总清单。整个过程，你连鼠标都不用碰一下， 直接端杯茶在旁边当监工就行。发现没有？这就是科技圈现在最兴奋的焦点。像 deepsea 这样的顶级语言模型，是超级大脑负责理解和思考。而小龙虾是给这个大脑装上了灵活的手脚，负责执行和落地。 以前的 ar 解决的是信息和灵感的问题，帮你省的是脑力。现在的 ar 解决的是自动化超多的问题，直接解放你的双手和时间。那些你要花两三个小时机械填表、整理材料的枯燥工作，交给小龙虾几分钟就搞定。不管是央视发生点赞， 还是大家在社群里面疯狂讨论，背后都印证了一个趋势，大家需要的早就不只是一个会聊天的机器人了。我们需要的是真正能帮我们分担工作的使用工具。 对咱们普通人来说，不用去纠结底层他还有多复杂。你只需要知道， ar 从对话时代跨入了执行时代的这扇大门 已经彻底打开了。懂得拥抱这些新工具，让人工智能化生成你桌面上的那只小龙虾，你就能在职场上每天少加两小时的班。这场效率革命已经来了，就准备好做那个养虾人了吗？

hello， 大家好久不见，最近 ai 圈里呢，火了好一阵子的小龙虾，它叫 openflaw， 它能帮你清理收件箱，发邮件、管理日历或者订机票等等等。类似现实世界里面的 贾维斯，你只要给他去发送一条消息，他就能够自己去把事情搞定。但他和我们平常使用的豆包啊， deepsea 或者是千问，到底差别在哪里呢？今天我就想通过一个视频跟你通俗易懂的讲清楚这件事情。 我啊，之前呢，也被这些名词搞得很晕，什么大模型啊， agent 呀， l l m 呀，感觉每隔一段时间就有不停的有新词去冒出来，根本跟不上。但其实呢，只要搞懂一个核心的区别，你就能看懂现在 ai 圈到底在讲什么，也能知道自己该用哪个工具。 首先，什么是大模型？我们先说豆包， deepsea， kimi 啊，或者以及海外的，像是 chat gpt 啊， jamina， grog 这一类，它们呢，统一叫做大语言模型。或者你咬文嚼字，我们再精细一点，它们叫做基于大语言模型的聊天机器人。那大语言模型它的英文缩写是 l l m， 全称呢，就是 large language model， 我喜欢把它理解成公司里那个什么都懂，随叫随到的聪明人。比如你问他这封邮件，帮我润色一下，他马上能给你办到。你问他，哎，这份数据，帮我分析一下趋势呗，他也能立马给你一个非常清晰的答案。但是有一点，他呢，不会主动帮你做任何事情，你只要不开口，他就安静的坐在那里，你问一句，他答一句。 所以呢，你看，无论是网页端呢，或者是手机端，他们都是通过对话框的形式来展现，这就是大模型，一个极其强大的对话工具，需要你全程参与，主动发问，那 ai agent 是 什么呢？ agent 这个词，它的本意就是代理人、执行者的意思，我们还是用刚才那个聪明人来打比方，大模型是你问他才答， 而 ai agent 它是那种你说完目标，它自己把整件事情跑完的助理。举个最直接的例子是我们刚才提到的那只小龙虾，呃，就是 openclaw。 那 openclaw 它其实是今年非常火的开元 ai agent 之一，因为它的这个呃表现，它的类似于吉祥物，是一只就红色的小龙虾，就长这个样子。那这个 ai agent 它能干什么呢？ 你可以直接在 whatsapp 或者是 telegram 上跟它发消息，呃，后面现在已接入到非书，你也可以直接跟在非书上跟它去沟通。呃，比如说，你帮我把这周收件箱里所有未读的重要邮件整理一下，然后总结发给我， 他就能自己去读，自己去整理，然后把结果发给你。或者比如说，你告诉他，我下周三有个会议哎，帮我提前一天设定一个提醒，然后顺便查一下那天的天气情况怎么样，哎，他就会自己设好提醒，然后到时候主动去找你。甚至呢，有人让他去。比如说 啊，发现需要这个 apikey 的 时候，它自己也可以去浏览器里面去申请，就它真的会自己打开浏览器，然后把整个的这个 api 配置好了。它和豆包最本质的区别是什么呢？我们可以根据刚才的描述来看出来，豆包是你主动去问哎，问完它就结束了，但 opencloud 呢，它是，它会一直在后台运行着，就是随时可以主动找你，也可以按照你设定的任务自动去执行。 就像 deepsea 啊豆包，它是你桌子上的一本百科全书，你想问什么，它就能答什么。而 opencloud 呢，它是一个住在你电脑里二十四小时不下班的私人助理。 好，我来做一个总结。所谓大模型呢，像是刚才提到的 deepsea、 豆包、 kimi 呀叉、 g p t 啊， gemina 啊 rock 这种，它适合随时问答、写作、分析，需要你主动地去跟它交互，然后主动地去使用它。免费 啊，基本上上手也很快。那对于用户来说，日常工作是完全够用的。但是 ai agent 呢？就像刚才提到的 opencl 这一类，它非常适合去执行自动化、流程化的任务，它可以在后台持续的运转，它不只是回答你，而是替你把事情做完。 对于一般的用户来说，县级段，其实，呃，在国内用 d c k 啊豆包呀，或者是这种千问日常就够用了，它真的能够帮你省去非常多的时间。你有任何的问题，只要对着 app 去说一句或者提个问题，它就能帮你解决。但是呢，如果你想往前走一步，想让某些事情真正的自动化，那像 open call 这类 agent 的 工具就值得你去了解。而且其实这不是技术人员的专利，它正在变得越来越容易上手。 好，那今天这期的内容就到这里，如果你觉得有收获，可以点个收藏，之后后还能翻出来再看一看。另外，你也可以在评论区告诉我，你现在在用哪个 ai 工具，或者你有没有什么特别想自动化但一直没空搞定的事情？那我们下期再见。

最近网络流行养小龙虾，我也参与了其中，为了安全起见，我的小龙虾放在了虚拟机里面的开利系统里， 现在我们来看看小龙虾能干什么事。桌面上我放了一个二零二五年至二零二六年的三月份的销售数据， 要求他帮我统计前三十名的存货名称，并根据这前三十名的存货名称做一份三个月的月度生产计划，然后把生成的结果保存到桌面上，看能不能完成，让我们拭目以待吧。 现在打开 open cloud 的 聊天终端，使用的模型是 deepsea， 然后把我们的要求放到这里面，然后点发送， 现在模型开始运行 好了，结果应该出来了，生成了一个，生成了一个文件好了，已经执行完了。 然后我们打开这个文件看一下结果， 前三十名的销售数据已经统计出来了， 总销售数据，月均销量建议月产量三个月的生产计划，安全库存全部销售汇总， 分期栽药， 还是挺不错的。

全网爆火的小龙虾是什么？又该如何养龙虾？今天咱就用人话一分钟讲明白。首先说清楚，这里说的小龙虾是一款叫 opencloud ai 智能主物体，因为它的 logo 是 卡通龙虾形象，所以大家戏称它叫小龙虾。 那可能就有人要问了，它和我们平时用的豆包、 dipstick、 千万等 ai 有 啥区别呢？那区别可大了，普通 ai 顶多算是最强王者，你让他写个方案，他能给你分分钟整的明明白白， 但最后打开软件，整理文件，发送邮件，这些实操活还得你自己来干。而这只小龙虾是实打实的赛博打工人， 你把它部署到电脑上，就像给他安了个窝，平时稍微喂点蒜粒调调参数，相当于给他喂点饲料训习性。等他养熟了授权之后，他就能直接操控你的电脑，写代码， 等你客户资料，抓取行业数据，甚至帮你运营社区，替你聊天，监控价格，触发提醒，二十四小时默默地干活，完全不用你盯着 我的乖乖听完之后，是不是后背开始发凉了？以后就不是我们三五好友聚一起吃龙虾了，搞不好我们都要被龙虾给吃掉。 最关键的是，养它的门槛还特别的低，小白也能轻松上手，不想遮灯，部署的用 ecclo 一 键安装，两分钟就能搞定，全程不用写一行代码。屏幕前的你是不是开始担心你的老板不再养人了，而是开始养龙虾了？