<p data-vmark="471e" style="text-align: left;">龙虾太火，所有人都想一试。但真到了上手环节就会迎来第一道“拦路虎”—— 急急急，究竟哪个模型最适合 OpenClaw 啊？？</p><p data-vmark="58dc" style="text-align: left;">知道你急，龙虾之父亲自赶来支招了：<strong>可以关注这个因吹斯汀的榜单</strong>。</p><p data-vmark="e1c1" style="text-align: center;"><img src="https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/3/d9ed51fb-b487-4c7b-bbea-fbbd1.png?x-bce-process=image/format,f_auto" w="1080" h="1007" data-type="png" data-vmark="db10" class="lazy" title="龙虾**适配模型，OpenClaw 之父给出了推荐" data-original="https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/3/d9ed51fb-b487-4c7b-bbea-fbbd1.png?x-bce-process=image/format,f_auto" width="1080" height="765"></p><p data-vmark="ac5c" style="text-align: left;">榜单名为 <strong>PinchBench</strong>，专为龙虾而生，从<strong>成功率、速度、价格</strong>等维度评估全球大模型对 OpenClaw 的适配程度。（划重点，还是实时更新那种）</p><p data-vmark="f70f" style="text-align: left;">这个榜单其实今年 2 月底就出现了，但现在却更火了 ——</p><p data-vmark="6ce0" style="text-align: left;">这里面不止有龙虾之父推荐的功劳，更重要的原因是咱中国模型的表现确实出色。（老外一看，嗯？？）</p><p data-vmark="b9bc" style="text-align: center;"><img src="https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/3/76bf53a2-6059-4601-bc81-be5b7c3f9179.png?x-bce-process=image/format,f_auto" w="215" h="222" data-type="png" data-vmark="f5ce" class="lazy" title="龙虾**适配模型，OpenClaw 之父给出了推荐" data-original="https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/3/76bf53a2-6059-4601-bc81-be5b7c3f9179.png?x-bce-process=image/format,f_auto" width="215" height="222"></p><p data-vmark="85f5" style="text-align: left;">熟悉龙虾的朋友都知道，这选模型可是一件大事。毕竟龙虾这玩意儿一吃 token 耗钱，二又不能太慢影响用户体验。</p><p data-vmark="b722" style="text-align: left;">换言之，人人都在价格和速度之间艰难走钢丝。</p><p data-vmark="f468" style="text-align: left;">而 PinchBench 要做的，就是直接告诉你答案 —— 它按照成功率、速度、价格这三个基本维度对全球模型进行排名，所以哪个模型更擅长什么基本都一目了然。</p><p data-vmark="e2d6" style="text-align: left;">截至本文发稿前，榜单具体情况如下 —— <strong>整体而言，中国模型在成功率和速度方面都有不俗表现，价格方面则稍逊</strong>。</p><p data-vmark="5e1d" style="text-align: left;">比成功率，除了第一名谷歌 Gemini 3 Flash，第二、第三名都出自国内。</p><p data-vmark="e230" style="text-align: left;">而且注意没，MiniMax 用的还不是它家最新模型 MiniMax M2.5。</p><p data-vmark="2a43" style="text-align: left;">（注：MiniMax M2.5 于春节期间上线，官方主打“让无限运行复杂 Agent 在经济上可行”。）</p><p data-vmark="07b2" style="text-align: center;"><img src="https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/3/789a5fbb-7b73-46ef-852a-09be105d73b1.png?x-bce-process=image/format,f_auto" w="1080" h="550" data-type="png" data-vmark="611b" class="lazy" title="龙虾**适配模型，OpenClaw 之父给出了推荐" data-original="https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/3/789a5fbb-7b73-46ef-852a-09be105d73b1.png?x-bce-process=image/format,f_auto" width="1080" height="418"></p><p data-vmark="084a" style="text-align: left;">比速度，国产模型 MiniMax M2.5 更是一举超越 Gemini、Llama 等模型，登上榜首。</p><p data-vmark="8181" style="text-align: center;"><img src="https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/3/1b767edf-3d22-488f-9732-4e102bd868dd.png?x-bce-process=image/format,f_auto" w="1080" h="471" data-type="png" data-vmark="3583" class="lazy" title="龙虾**适配模型，OpenClaw 之父给出了推荐" data-original="https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/3/1b767edf-3d22-488f-9732-4e102bd868dd.png?x-bce-process=image/format,f_auto" width="1080" height="358"></p><p data-vmark="1b19" style="text-align: left;">当时发布时，MiniMax M2.5 就在 SWE-Bench Verified 测试中，完成任务的速度较上一代 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。</p><p data-vmark="39d0" style="text-align: left;">而 Claude Opus 4.6 的最新排名是 30（M2.1 是第 22）。</p><p data-vmark="19e5" style="text-align: center;"><img src="https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/3/06fb1e9e-079e-4535-aef4-1aadbed3452b.png?x-bce-process=image/format,f_auto" w="1080" h="297" data-type="png" data-vmark="8b60" class="lazy" title="龙虾**适配模型，OpenClaw 之父给出了推荐" data-original="https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/3/06fb1e9e-079e-4535-aef4-1aadbed3452b.png?x-bce-process=image/format,f_auto" width="1080" height="226"></p><p data-vmark="3a7a" style="text-align: left;"><strong>不过在价格方面，国产模型和 OpenAI、谷歌模型相比则缺乏优势</strong>。</p><p data-vmark="4af1" style="text-align: left;">排第一的 GPT-5-nano（专为轻量级、高性价比场景设计），输入价格低至 0.05 美元 / 百万 tokens，输出价格低至 0.40 美元 / 百万 tokens。</p><p data-vmark="106f" style="text-align: left;">而国产模型中最便宜的 MiniMax M2.1，输入价格为 2.1 元 / 百万 tokens（约 0.3 美元 / 百万 tokens），输出价格为 8.4 元 / 百万 tokens（约 1.2 美元 / 百万 tokens）。</p><p data-vmark="06ca" style="text-align: left;">平均下来，后者的价格几乎是前者的 3 倍。</p><p data-vmark="9dbd" style="text-align: center;"><img src="https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/3/a4bf989a-2c47-4600-b57d-7fcbea4d70b3.png?x-bce-process=image/format,f_auto" w="1080" h="505" data-type="png" data-vmark="c465" class="lazy" title="龙虾**适配模型，OpenClaw 之父给出了推荐" data-original="https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/3/a4bf989a-2c47-4600-b57d-7fcbea4d70b3.png?x-bce-process=image/format,f_auto" width="1080" height="383"></p><p data-vmark="df5d" style="text-align: left;">综合来看，如果要在成功率和价格之间取得**平衡，下面这张图可以作为参考。</p><p data-vmark="c02b" style="text-align: left;">左上角的方框已经圈选出了还不错的模型 —— 一共 8 个，其中有 4 个还都是中国模型。</p><p data-vmark="a352" style="text-align: center;"><img src="https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/3/cc260afa-7d42-4ed8-a691-1c34d739f99e.png?x-bce-process=image/format,f_auto" w="1080" h="573" data-type="png" data-vmark="743c" class="lazy" title="龙虾**适配模型，OpenClaw 之父给出了推荐" data-original="https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/3/cc260afa-7d42-4ed8-a691-1c34d739f99e.png?x-bce-process=image/format,f_auto" width="1080" height="435"></p><p data-vmark="70e3" style="text-align: left;">Anyway，在这份专为龙虾而生的 Benchmark 中，国产模型的含量确实很高，而且在某些单项上表现出色。</p><p data-vmark="5e0b" style="text-align: left;">那么问题来了，这榜单靠谱吗？背后的筛选机制又是什么？</p><p data-vmark="ab14" style="text-align: left;">来看 PinchBench 的介绍。</p><p data-vmark="7f0c" style="text-align: left;">简单来说，PinchBench 并不是某家大厂推出的标准 Benchmark，而是来自一支做 Agent 基础设施的创业团队。</p><p data-vmark="33a2" style="text-align: left;">团队名为 <strong>Kilo AI</strong>，由 GitLab 前联合创始人兼 CEO Sid Sijbrandij 投资并参与创立，曾推出爆火“氛围编程”工具 Kilo Code。</p><p data-vmark="5764" style="text-align: left;">年初龙虾爆火后，他们又顺势推出了基于 OpenClaw 构建的全托管智能体平台 KiloClaw。</p><p data-vmark="62b5" style="text-align: left;">而随着 KiloClaw 一起发布的，就有 PinchBench 这个智能体框架评测工具。</p><p data-vmark="60ba" style="text-align: center;"><img src="https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/3/e0-b10b-4e75-a0dd-da1708.png?x-bce-process=image/format,f_auto" w="1080" h="546" data-type="png" data-vmark="2ae8" class="lazy" title="龙虾**适配模型，OpenClaw 之父给出了推荐" data-original="https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/3/e0-b10b-4e75-a0dd-da1708.png?x-bce-process=image/format,f_auto" width="1080" height="415"></p><p data-vmark="150e" style="text-align: left;">PinchBench 主要被用来测试不同大模型在真实工作流中的执行能力，和传统大模型 Benchmark（比如知识问答、数学推理）不同，其定位更接近<strong>“Agent 能力测试”</strong>—— 不只看模型会不会回答问题，而是看模型能不能完成一整件事。</p><p data-vmark="f1de" style="text-align: left;">目前它大约包含 23 个真实任务的测试，包括但不限于：</p><p data-vmark="1004" style="text-align: center;"><img src="https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/3/4189d545-033d-4870-a60e-aa30df41ab25.png?x-bce-process=image/format,f_auto" w="1080" h="577" data-type="png" data-vmark="f799" class="lazy" title="龙虾**适配模型，OpenClaw 之父给出了推荐" data-original="https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/3/4189d545-033d-4870-a60e-aa30df41ab25.png?x-bce-process=image/format,f_auto" width="1080" height="438"></p><p data-vmark="15ec" style="text-align: left;">在评分机制上，PinchBench 采用的是<strong>自动化检查 +LLM 评审</strong>的组合方式：</p><p data-vmark="5575" style="text-align: left;">一部分任务有明确的自动检查脚本，例如是否生成正确文件、是否完成指定操作等；另一部分任务则会由 LLM Judge 来判断结果质量。</p><p data-vmark="2306" style="text-align: left;">最终统计的核心指标就是我们上面提到的 Success Rate（任务完成率）、Speed（完成速度）、Cost（推理成本）。</p><p data-vmark="414a" style="text-align: left;">由于评测方式偏向真实任务流程，值得注意的是，在 PinchBench 的排行榜上，你会看到一个有意思的现象 ——</p><p data-vmark="e1f2" style="text-align: left;"><strong>更大的模型并非总是制胜之道</strong>。</p><p data-vmark="670f" style="text-align: left;">换言之，那些偏 Agent 优化或推理效率更高的模型，排名反而比传统主流大模型更靠前。</p><p data-vmark="85af" style="text-align: left;">这一点也是 PinchBench 最近在圈子里被频繁讨论的原因之一。</p><p data-vmark="4c35" style="text-align: center;"><img src="https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/3/0b-67dd-436e-b17a-a6cd01c4bee9.png?x-bce-process=image/format,f_auto" w="1080" h="566" data-type="png" data-vmark="e0cf" class="lazy" title="龙虾**适配模型，OpenClaw 之父给出了推荐" data-original="https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/3/0b-67dd-436e-b17a-a6cd01c4bee9.png?x-bce-process=image/format,f_auto" width="1080" height="430"></p><p data-vmark="8e9c" style="text-align: left;">BTW，PinchBench 目前还是<strong>完全开源</strong>的，用户也可以在平台上自行运行或添加新任务。</p><p data-vmark="7cf4" style="text-align: left;">如果以后不知道怎么选模型，不妨自己动手一试。</p><p data-vmark="54fa" style="text-align: left;"><strong>PinchBench 开源地址：</strong></p><p data-vmark="ece3"><span class="link-text-start-with-http">https://github.com/pinchbench/skill</span></p>