OpenClaw火了,养龙虾也火了,哪个AI最适合养虾?

admin 2026-03-10 02:05:37 网络安全文章 来源:ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

文章总结: 本文基于PinchBench基准测试评测AI模型在OpenClaw框架下的任务执行能力。测试结果显示MiniMax-M2.1和KimiK2.5两个国产模型表现优异,成功率均超93%,成本低于0.20美元,综合性价比领先。文章从成功率、速度、成本三维度分析各模型优劣,并给出针对性选型建议,指出国产模型在Agent任务中已具备较强竞争力。 综合评分: 72 文章分类: 产品介绍


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OpenClaw火了,养龙虾也火了,哪个AI最适合养虾?

原创

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AI员工上线

2026年3月9日 11:58 北京

OpenClaw火了,养龙虾也火了,哪个AI最适合养虾?

说实话,看到这个标题你可能以为我疯了。

OpenClaw跟养龙虾有啥关系?

别急,听我慢慢道来。最近AI圈有个新梗——”养虾”。不是真让你去池塘里养小龙虾,而是用OpenClaw这个AI Agent框架干活,俗称”养虾”。为啥?因为OpenClaw的logo是只龙虾(其实是螯虾,但谁管呢)。

那么问题来了:市面上几十个AI模型,到底哪个最适合”养虾”?

好在有人做了专门测试。PinchBench——一个专门测AI Agent干活能力的基准测试工具——刚刚发布了最新排行榜。不看不知道,一看吓一跳:MiniMax和Kimi,双双杀进全球前三


一、啥是PinchBench?为啥它说了算?

你可能听过MMLU、HumanEval这些学术 benchmark,但PinchBench不一样。

它测的是真实干活能力——AI能不能帮你订机票、整理邮件、写周报、调度日历、多步骤推理。简单说,就是OpenClaw用户每天让AI干的那些脏活累活。

测试维度就三个:成功率(能不能干成)、速度(多快干完)、成本(花多少钱)。

没有花里胡哨的理论分数,只看三个字:能干活


二、成功率排行榜:MiniMax、Kimi杀入前三

先看大家最关心的——这活能不能干成。

| 排名 | 模型 | 成功率 | | — | — | — | | 🥇 | Gemini 3 Flash Preview | 95.1% | | 🥈 | MiniMax-M2.1 | 93.6% | | 🥉 | Kimi K2.5 | 93.4% | | 4 | Claude Sonnet 4.5 | 92.7% | | 5 | Gemini 3 Pro Preview | 91.7% | | 8 | Claude Opus 4.6 | 90.6% | | 10 | GPT-4o | 85.2% | | 16 | DeepSeek-V3.2 | 82.1% | | 20 | Grok-4.1-fast | 70.0% | | 21 | GPT-5.2 | 65.6% |

看到没?第一梯队(90%+)基本是Google、MiniMax、Kimi、Anthropic的天下。

MiniMax-M2.1以93.6%排第二,Kimi K2.5以93.4%紧随其后。这俩国产模型,直接把Claude Sonnet 4.5(92.7%)甩在了身后。

更扎心的是OpenAI——GPT-4o只有85.2%,连DeepSeek-V3.2(82.1%)都比它低不了多少。而最新的GPT-5.2居然只有65.6%,连及格线都没到。

一句话总结: 养虾这活,国产模型真不输老外。


三、速度排行榜:快不一定好,慢肯定不行

成功率再高,半天憋不出个屁也不行。

| 排名 | 模型 | 平均耗时 | | — | — | — | | 🥇 | MiniMax-M2.5 | 105.96秒 | | 🥈 | Gemini 2.0 Flash | 106.05秒 | | 🥉 | Llama 3.1-70B | 106.14秒 | | 5 | Mistral Large | 107.72秒 | | 13 | Gemini 2.5 Flash-Lite | ~110秒 | | 16 | GPT-5-Nano | ~115秒 | | 22 | MiniMax-M2.1 | ~118秒 | | 27 | Kimi K2.5 | ~125秒 | | 30 | Claude Opus 4.6 | ~130秒 |

MiniMax的M2.5版本确实是速度之王,105.96秒完成全套任务。Google的Flash系列也很快。

但注意一个现象:Kimi和MiniMax的旗舰版本(M2.1和K2.5)速度并不快,都在120秒以上。Claude Opus 4.6更是慢到130秒。

这说明啥?高成功率和快速度,目前还是个trade-off

如果你想要”又快又好”,MiniMax-M2.5可能是最佳平衡点。


四、成本排行榜:便宜和好用,只能选一个?

聊完成绩和速度,该聊点现实的了——钱。

| 排名 | 模型 | 每百万Token成本 | | — | — | — | | 🥇 | GPT-5-Nano | $0.03 | | 🥈 | Gemini 2.5 Flash-Lite | $0.05 | | 🥉 | Devstral-2512 | $0.10 | | 4 | GPT-4o-Mini | $0.13 | | 5 | MiniMax-M2.1 | $0.14 | | 8 | Kimi K2.5 | $0.20 | | 10 | DeepSeek-V3.2 | $0.25 | | 15 | GPT-4o | $0.75 | | 20 | Claude Opus 4.6 | $5.89 |

看到Claude Opus 4.6的$5.89,我差点把键盘扔了。

这是GPT-5-Nano的近200倍!而它的成功率只有90.6%,比MiniMax-M2.1(93.6%,)和(0.20)都低。

性价比之王是谁?

  • 极致便宜:GPT-5-Nano($0.03)——但成功率只有85.8%,适合简单任务
  • 极致性价比:MiniMax-M2.1($0.14,成功率93.6%)
  • 平衡之选:Kimi K2.5($0.20,成功率93.4%,256K超长上下文)
  • 土豪随意:Claude Opus 4.6($5.89)——成功率高但贵得离谱

五、综合排名:怎么选?

把三个维度拉通看,结论就很清晰了:

| 模型 | 成功率排名 | 成本排名 | 速度排名 | 综合评价 | | — | — | — | — | — | | MiniMax-M2.1 | 第2 | 第5 | 第22 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 性价比之王 | | Kimi K2.5 | 第3 | 第8 | 第27 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 长上下文+高成功率 | | Gemini 3 Flash | 第1 | 中 | 中 | ⭐⭐⭐⭐ 全能选手 | | Claude Opus 4.6 | 第7 | 第20 | 第30 | ⭐⭐ 贵且慢,但稳定 | | GPT-5-Nano | 第9 | 第1 | 第16 | ⭐⭐⭐ 便宜但能力有限 |

选型建议:

选 MiniMax-M2.1,如果你:

  • 预算有限但要求高成功率
  • 能接受中等速度(2分钟左右)
  • 主要做代码生成、多步骤任务

选 Kimi K2.5,如果你:

  • 需要处理超长上下文(256K)
  • 做知识库问答、文档分析
  • 愿意多花几分钱换稳定性

选 Gemini 3 Flash,如果你:

  • 追求极致成功率(95.1%)
  • 不介意用Google的模型
  • 想要速度和质量的平衡

别选 Claude Opus 4.6,除非:

  • 你钱多得花不完
  • 对Anthropic有宗教般信仰
  • 其他模型都搞不定的极端复杂任务

六、写在最后

回到开头那个问题:OpenClaw火了,养龙虾也火了,哪个AI最适合养虾?

答案是:MiniMax-M2.1 或 Kimi K2.5

93%+的成功率、低于$0.20的成本、还有国产模型的服务稳定性——这对组合,已经足够让OpenClaw用户告别”选择困难症”。

当然,如果你的任务特别简单,GPT-5-Nano的$0.03也可以试试。反正失败了重来一遍,也花不了几个钱。

但记住一句话:养虾这事,便宜不是一切,能活着收成才重要

就像真正的养虾人不会因为饲料便宜就随便买一样——AI Agent这活,选错了模型,你的”虾塘”(工作流)可能全翻。


你平时用哪个模型跑OpenClaw?成功率咋样?评论区聊聊,咱们一起研究怎么养虾更省钱。


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