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
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AI员工上线
2026年3月9日 11:58
北京
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。
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。
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。
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**平衡点。
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
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 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
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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GPT plus 代充 只需 145 AI员工1号《OpenClaw火了，养龙虾也火了，哪个AI最适合养虾？》
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