前两个礼拜，一直在使用DeepseekV4pro和DeepseekV4flash这两个模型在开发，调试，结果有些问题总是循环出错。

前天在朋友那里交流，他说现在如果做开发，使用DeepseekV4很多时候还不如GLM5.0，于是昨天晚上我使用GLM5.0，很快就直接将前面搞了一个多礼拜的问题给解决了。

一个多礼拜时间，调试系统UI界面和架构，就花了我差不多60元的token，昨天使用免费额度GLM5.0很快就直接搞定。今天我又充值了GLM5.1的套餐，我觉得使用起来比DeepseekV4Pro要更流畅，理解能力更强。

后来我搜索了相关的资料，智谱新一代旗舰模型GLM-5已上线， 在推理、代码、智能体综合能力达到开源模型 SOTA 水平。前段时间看到我朋友使用GPT5.5，开发金融相关的数据模型，确实牛。但在国内来讲，使用GPT配置时间还是会比较麻烦。

后来我把DeepseekV4和GLM5.1这两个模型搭配起来使用，既省token，又能达到自己增强使用能力。

现在我做最优混合配置方案，OpenClaw 支持主模型 + 备用降级模型双配置（config.yaml 双模型路由）：

主模型：DeepSeek-V4-Flash：负责 80% 日常批量、文档处理、常规自动化，控成本；备用 / 复杂任务路由：GLM5.1：代码开发、长时自主 Agent、终端深度运维任务触发时自动切换 GLM5.1。

得出结论：写代码、长期自主干活、系统自动化 → GLM5.1；海量文档 / 全项目源码、大批量任务、控成本 → DeepSeek-V4。使用过你就会发现，智谱的GLM5.1模型比DeepSeek-V4Pro在开发系统方面更聪明。

配置完成后，我自己也用来测试解决问题，结果确实如此。下面我整理了两个模型的参数对比，大家可以根据自己的需求来配置。

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这两款都是国产 MoE 旗舰，核心区别：GLM5.1 主打长时自主 Agent + 工程编码；DeepSeek-V4 主打百万超长上下文 + 低成本批量任务 + 全场景均衡。

GLM5.1虽然好用，但也它的短板，比如超过 200K 超大源码 / 百万文档批量解析乏力、长文本易逻辑漂移、大批量跑任务 token 成本更高。使用DeepSeek，日常轻量自动化使用DeepSeekV4-Flash；深度推理 / 复杂架构设计使用DeepSeekV4-Pro。

当然，在选择模型这上面，没有好与坏，只有你使用环境有关。在不同的使用环境，需要使用不同的模型。不要想高版本的模型就一定好，并非如此。

到今天为止，咱们的数智AI工坊上线了30款智能体，已经可以解决日常的文案创作需求。不同的智能体，解决的问题不一样，这和你自己使用豆包AI写出来的内容完全不一样。

每个智能体，都尽可能让使用的朋友，像做填空题一样简单。后续也会陆续开放些智能体给大家使用，为副业AI工具库的朋友们提供方便。

当下的环境，只你会使用AI，让AI为你创造，才会让你更高效，更轻松。你现在有想要解决什么样的效率问题，或者你对使用Openclaw有些什么心得，欢迎来留言交流。