Openclaw与deepseek有什么区别？

DeepSeek：高性能的底层大语言模型（LLM），提供强大的自然语言理解、生成、编程及逻辑推理能力（类似于“大脑”）。

OpenClaw：开源的自主 AI 智能体框架（Agent Framework），通过调用各类 AI 模型来执行具体任务，如操作电脑、管理日程或控制智能家居（类似于“执行肢体”）。

本文大纲

🤖 定位差异：模型引擎 vs. 任务执行器

🛠️ 交互方式：对话问答 vs. 自动化代理

🌍 运行环境：云端 API vs. 本地/私有化部署

🔗 生态连接：知识库 vs. 技能插件系统

1. 定位差异：引擎与载体 🚗

DeepSeek 和 OpenClaw 并不属于同类竞争产品，而是上下游合作关系。

DeepSeek 专注于模型的参数架构（如 MoE 架构）和训练质量，旨在提供极高性价比的推理服务。

OpenClaw（原名 Clawdbot）是一个开源项目，它不生产模型，而是作为一个“网关”，将用户发送的指令转化为具体的系统操作。

简言之：DeepSeek 是你使用的“语言能力”，而 OpenClaw 是帮你点外卖、改代码、发邮件的“助理”。

2. 交互方式：静态对话 vs. 动态执行 ⚡

DeepSeek：主要通过网页或 API 进行单轮或多轮对话。你提问，它回答。

OpenClaw：支持通过 WhatsApp、Telegram、Discord 或终端进行交互。它具备主动性，能够根据一条指令执行一系列动作（如“帮我汇总昨天的 GitHub Issue 并发到 Slack”）。

3. 运行与部署环境 💻

维度	DeepSeek	OpenClaw
主要形式	云端 API / 本地权重文件	本地运行的 Gateway（网关）程序
数据流向	数据发送至 DeepSeek 服务器进行处理	数据保留在本地，仅将脱敏指令发给模型
硬件需求	消耗 GPU（取决于模型大小）	消耗极低 CPU/内存（仅作为调度器）

4. 技能与扩展性 🧩

DeepSeek：其能力主要体现在模型内置的知识库中。

OpenClaw：拥有 Skill（技能）系统。目前社区已有 3,000+ 技能，可以通过命令直接安装：

openclaw skills install github-helper

这些技能让 AI 具备了操作 Shell、浏览器、Apple Notes 或 Home Assistant 的权限。

总结

DeepSeek 是优秀的对话者，OpenClaw 是高效的执行者。

在实际应用中，技术人员通常会将二者结合：在 OpenClaw 的配置文件中填入 DeepSeek 的 API Key，从而获得一个既懂中文语境又能在本地执行复杂任务的智能助理。

如果你想使用Deepseek作为大模型，使用手机钉钉/飞书调度电脑，不妨尝试一下实在Agent，它也拥有相同的功能。

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