OpenClaw之父推荐最佳龙虾适配模型

OpenClaw 的热度持续攀升，吸引了众多开发者跃跃欲试。然而，当真正着手实践时，第一个关键问题便浮现出来：面对琳琅满目的大语言模型，究竟该如何选择，才能与 OpenClaw 实现最佳搭配？

不必焦虑，这个问题连 OpenClaw 的创始人本人也注意到了，并亲自为大家指明了一个方向：不妨多关注一个极具参考价值的专业榜单。

这个名为 PinchBench 的榜单，是专为评估大模型与 OpenClaw 智能体框架的适配度而设计的。它从任务成功率、执行速度和推理成本等多个核心维度，对全球主流大模型进行实时排名与综合评估。

该榜单其实早在今年2月底就已上线，但近期的讨论热度却陡然升高。这背后，除了“龙虾之父”的推荐效应，一个更重要的原因在于，榜单上中国模型的表现确实令人瞩目，其竞争力甚至让海外同行感到有些意外。

前排席位，国产模型含量不低

熟悉 OpenClaw 开发的开发者都清楚，模型选择是一个需要综合权衡的决策。一方面，智能体任务执行会消耗大量 Token，API 调用成本不容忽视；另一方面，模型的响应速度又直接影响终端用户的体验。可以说，开发者们一直在成本与效率之间寻找最佳平衡点。

而 PinchBench 的核心价值，就在于它试图用客观数据为这一决策提供直接参考。通过成功率、速度和价格这三个关键指标的独立与综合排名，哪个模型在特定维度上更具优势，可以一目了然。

从最新一期数据来看，中国模型在成功率和速度两个维度上表现尤为突出，不过在成本控制方面，与国际顶尖模型相比仍存在一定的优化空间。

首先看任务成功率。 排名榜首的是谷歌的 Gemini 3 Flash，成功率达到 95.1%。而紧随其后的第二、三名均来自国内：MiniMax 的 M2.1 模型以 93.6% 的成功率位居第二，Kimi 的 K2.5 模型以 93.4% 位列第三。一个值得注意的细节是，MiniMax 排名靠前的仍是其上一代 M2.1 模型，而非春节期间最新发布的、主打“让无限运行复杂 Agent 在经济上可行”的 M2.5 模型。

其次看执行速度。 国产模型的表现更为抢眼。MiniMax M2.5 在速度排行榜上超越了 Gemini、Llama 等一众强劲对手，成功登顶第一。根据其官方发布数据，M2.5 在 SWE-Bench Verified 测试中，任务完成速度较 M2.1 提升了 37%，端到端运行时间缩短至 22.8 分钟，与 Claude Opus 4.6 持平。而后者在 PinchBench 的综合排名是第 30 位（M2.1 排名第 22）。

然而在价格成本维度上，国产模型目前的优势尚不明显。排名第一的 GPT-5-nano（专为轻量高性价比场景设计），输入价格低至每百万 Token 0.05 美元，输出价格为 0.40 美元。相比之下，国产模型中定价较有竞争力的 MiniMax M2.1，输入价格约为每百万 Token 0.3 美元，输出价格约为 1.2 美元，平均成本接近前者的三倍。

如果综合考量成功率与成本的平衡性，下面这张散点图提供了更直观的参考。图中左上角方框圈出的区域，代表了“高成功率、相对合理成本”的优质模型区间，共计有 8 个模型入选，其中一半来自中国。

总体而言，在这份专为评估智能体（Agent）实际能力而设计的评测榜上，国产模型不仅占据了相当多的席位，而且在单项能力上展现出强劲的竞争力。那么，这个榜单本身的权威性如何？其背后的评测机制又是怎样的？

PinchBench：一个怎样的评测工具？

简而言之，PinchBench 并非来自某家科技巨头的标准评测集，而是出自一个专注于 Agent 基础设施的创业团队——Kilo AI。该团队由 GitLab 前联合创始人兼 CEO Sid Sijbrandij 投资并参与创立，此前因推出“氛围编程”工具 Kilo Code 而受到业界关注。

今年 OpenClaw 爆火后，他们顺势推出了基于 OpenClaw 构建的全托管智能体平台 KiloClaw。而 PinchBench，正是随 KiloClaw 一同发布的、用于评估智能体框架性能的工具。

PinchBench 的核心定位是测试大模型在真实工作流中的任务执行能力。这与传统侧重知识问答或数学推理的评测基准有本质不同，它更接近于“智能体能力实战测试”——重点不在于模型能否回答对问题，而在于它能否理解指令、规划步骤并完整地完成一项具体任务。

目前，其测试集包含了大约 23 个真实任务场景，例如：查询并整理特定资料、撰写结构清晰的邮件或报告、调用外部 API 完成特定操作等。

在评分机制上，PinchBench 采用了自动化检查与大模型评审相结合的方式：对于有明确输出标准的任务（如是否生成了指定格式的正确文件），使用预设脚本进行自动化校验；对于需要评估结果质量的任务，则交由一个作为裁判的 LLM Judge 进行判断。最终，综合统计出任务完成率、平均执行速度和单次任务成本这三项核心指标。

正是由于其评测方式更贴近真实的任务流程，PinchBench 的排行榜呈现出一个有趣的现象：并非参数规模更大、通用能力更强的模型就一定领先。那些针对 Agent 场景进行过专门优化、或在推理效率上表现更佳的模型，其排名往往比一些传统的通用大模型更为靠前。这一点，也是近期它引发人工智能领域广泛讨论的重要原因之一。

另外值得一提的是，PinchBench 目前是一个完全开源的项目。用户不仅可以随时查看最新的模型排名，还可以在平台上自行配置并运行测试，甚至添加新的评测任务。下次再为你的 OpenClaw 智能体项目挑选核心模型时，或许可以亲手用它测一测，让客观数据为你提供最直接的决策参考。