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read_when:
- 你想要針對 antirez/ds4 執行 OpenClaw
- 你想要一個支援工具呼叫的本機 DeepSeek V4 Flash 後端
- 你需要 ds4-server 的 OpenClaw 設定
summary: 透過 ds4 執行 OpenClaw，這是一個本機 DeepSeek V4 Flash OpenAI 相容伺服器
title: ds4
x-i18n:
generated_at: "2026-07-05T11:36:48Z"
model: gpt-5.5
postprocess_version: locale-links-v1
provider: openai
source_hash: be449813295648694625ef8003b3f4b12903535b74816916ca5af0695174fbf4
source_path: providers/ds4.md
workflow: 16
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[ds4](https://github.com/antirez/ds4) 透過本機 Metal 後端提供 DeepSeek V4 Flash，並具備 OpenAI 相容的 `/v1` API。OpenClaw 透過通用的 `openai-completions` 提供者系列連線到 ds4。
ds4 不是內建的 OpenClaw 提供者外掛。請在 `models.providers.ds4` 下設定，然後選取 `ds4/deepseek-v4-flash`。
| 屬性 | 值 |
| ----------- | --------------------------------------------------------- |
| 提供者 ID | `ds4` |
| 外掛 | 無（僅設定） |
| API | OpenAI 相容的 Chat Completions（`openai-completions`） |
| 基礎 URL | `http://127.0.0.1:18000/v1`（建議） |
| 模型 ID | `deepseek-v4-flash` |
| 工具呼叫 | OpenAI 風格的 `tools` / `tool_calls` |
| 推理 | DeepSeek 風格的 `thinking` 和 `reasoning_effort` |
## 需求
- 支援 Metal 的 macOS。
- 可正常運作的 ds4 checkout，包含 `ds4-server` 和 DeepSeek V4 Flash GGUF 檔案。
- 足夠支援你選擇內容的記憶體；較大的 `--ctx` 值會在伺服器啟動時配置更多 KV 記憶體。
OpenClaw agent 回合包含工具 schema 和工作區內容。像 `--ctx 4096` 這樣很小的內容可能通過直接 curl 測試，但在完整 agent 執行時因 `500 prompt exceeds context` 而失敗。agent 和工具煙霧測試請至少使用 `--ctx 32768`。只有在記憶體足夠且要啟用 ds4 Think Max 時，才使用 `--ctx 393216`。
## 快速開始
將 `` 替換為你的 ds4 checkout 路徑。
```bash
/ds4-server \
--model /ds4flash.gguf \
--host 127.0.0.1 \
--port 18000 \
--ctx 32768 \
--tokens 128
```
```bash
curl http://127.0.0.1:18000/v1/models
```
回應應包含 `deepseek-v4-flash`。
加入[完整設定](#full-config)中的設定，然後執行一次性模型檢查：
```bash
openclaw infer model run \
--local \
--model ds4/deepseek-v4-flash \
--thinking off \
--prompt "Reply with exactly: openclaw-ds4-ok" \
--json
```
## 完整設定
當 ds4 已在 `127.0.0.1:18000` 上執行時，使用此設定。
```json5
{
agents: {
defaults: {
model: { primary: "ds4/deepseek-v4-flash" },
models: {
"ds4/deepseek-v4-flash": {
alias: "DS4 local",
},
},
},
},
models: {
mode: "merge",
providers: {
ds4: {
baseUrl: "http://127.0.0.1:18000/v1",
apiKey: "ds4-local",
api: "openai-completions",
timeoutSeconds: 300,
models: [
{
id: "deepseek-v4-flash",
name: "DeepSeek V4 Flash (ds4)",
reasoning: true,
input: ["text"],
cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
contextWindow: 32768,
maxTokens: 128,
compat: {
supportsUsageInStreaming: true,
supportsReasoningEffort: true,
maxTokensField: "max_tokens",
supportsStrictMode: false,
thinkingFormat: "deepseek",
supportedReasoningEfforts: ["low", "medium", "high", "xhigh"],
},
},
],
},
},
},
}
```
讓 `contextWindow` 與 `ds4-server --ctx` 保持一致。除非你刻意想讓 OpenClaw 請求比伺服器預設值更少的輸出，否則讓 `maxTokens` 與 `--tokens` 保持一致。
## 隨需啟動
OpenClaw 可以只在選取 `ds4/...` 模型時啟動 ds4。將 `localService` 加到同一個提供者項目：
```json5
{
models: {
providers: {
ds4: {
baseUrl: "http://127.0.0.1:18000/v1",
apiKey: "ds4-local",
api: "openai-completions",
timeoutSeconds: 300,
localService: {
command: "/ds4-server",
args: [
"--model",
"/ds4flash.gguf",
"--host",
"127.0.0.1",
"--port",
"18000",
"--ctx",
"32768",
"--tokens",
"128",
],
cwd: "",
healthUrl: "http://127.0.0.1:18000/v1/models",
readyTimeoutMs: 300000,
idleStopMs: 0,
},
models: [
{
id: "deepseek-v4-flash",
name: "DeepSeek V4 Flash (ds4)",
reasoning: true,
input: ["text"],
cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
contextWindow: 32768,
maxTokens: 128,
compat: {
supportsUsageInStreaming: true,
supportsReasoningEffort: true,
maxTokensField: "max_tokens",
supportsStrictMode: false,
thinkingFormat: "deepseek",
supportedReasoningEfforts: ["low", "medium", "high", "xhigh"],
},
},
],
},
},
},
}
```
`command` 必須是絕對可執行檔路徑。不會使用 shell 查找和 `~` 展開。請參閱[本機模型服務](/zh-TW/gateway/local-model-services)以了解每個 `localService` 欄位。
## Think Max
ds4 只有在兩者皆為 true 時才會套用 Think Max：
- `ds4-server` 以 `--ctx 393216` 或更高值啟動。
- 請求使用 `reasoning_effort: "max"`（或等效的 ds4 effort 欄位）。
如果你執行這麼大的內容，請同時更新伺服器旗標和 OpenClaw 模型中繼資料：
```json5
{
contextWindow: 393216,
maxTokens: 384000,
compat: {
supportsUsageInStreaming: true,
supportsReasoningEffort: true,
maxTokensField: "max_tokens",
supportsStrictMode: false,
thinkingFormat: "deepseek",
supportedReasoningEfforts: ["low", "medium", "high", "xhigh", "max"],
},
}
```
## 測試
直接 HTTP 檢查，繞過 OpenClaw：
```bash
curl http://127.0.0.1:18000/v1/chat/completions \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{"model":"deepseek-v4-flash","messages":[{"role":"user","content":"Reply with exactly: ds4-ok"}],"max_tokens":16,"stream":false,"thinking":{"type":"disabled"}}'
```
OpenClaw 模型路由（與快速開始檢查相同）：
```bash
openclaw infer model run \
--local \
--model ds4/deepseek-v4-flash \
--thinking off \
--prompt "Reply with exactly: openclaw-ds4-ok" \
--json
```
完整 agent 和工具呼叫煙霧測試，內容至少為 32768：
```bash
openclaw agent \
--local \
--session-id ds4-tool-smoke \
--model ds4/deepseek-v4-flash \
--thinking off \
--message "Use the shell command pwd once, then reply exactly: tool-ok