OpenClaw 生态主流 AI 模型性能实测：PinchBench 深度解读

综合成功率：83.5%（第 1 名）

核心优势：

• ✅ 日历管理：100% 完美表现
• ✅ 代码编写：100% 准确率
• ✅ 文档理解：94% 高分
• ✅ 数据分析：100% 完成度

详细评分：

基础任务：100 | 日历：100 | 编码：100 | 复杂任务：84
理解：90 | 内容转换：76 | 上下文：98 | 创造性：94
数据分析：91 | 文件操作：70 | 记忆：13 | 组织：54
研究：100 | 综合：100 | 写作：100 

适用场景：

• 📅 日程管理和自动化
• 💻 代码生成和调试
• 📊 数据分析和报表
• 📖 文档处理和总结

推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐

使用建议：作为主力模型，适合 90% 的日常任务。2M 上下文窗口，适合长文档处理。在 OpenClaw 中配置为 primary 模型。

Anthropic（Claude 系列）

Claude Opus 4.6 - 复杂任务专家

综合成功率：81.7%（第 2 名）

核心优势：

• ✅ 文件操作：100% 满分（唯一）
• ✅ 数据分析：100% 完成度
• ✅ 研究任务：100% 准确率
• ✅ 写作能力：100% 高质量

详细评分：

基础任务：100 | 日历：100 | 编码：100 | 复杂任务：42
理解：93 | 内容转换：94 | 上下文：99 | 创造性：94
数据分析：94 | 文件操作：80 | 记忆：2 | 组织：100
研究：100 | 综合：100 | 写作：100 

适用场景：

• 🔗 多步骤复杂工作流
• 📁 大规模文件操作
• 🔍 深度研究和分析
• ✍️ 专业内容创作

推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐

使用建议：适合需要深度思考的复杂任务。文件操作能力最强，适合批量处理。成本较高，建议用于关键任务。

Claude Sonnet 4.5 - 平衡型选手

综合成功率：78.4%（第 7 名）

核心优势：速度快，成本低；上下文理解强（99%）；综合能力均衡。

适用场景：日常对话和咨询、快速原型开发、成本敏感的场景。

推荐指数：⭐⭐⭐⭐

Claude Haiku 4.5 - 轻量级快手

综合成功率：74.8%（第 15 名）

核心优势：⚡ 速度最快、💰 成本最低、✅ 基础任务完成度高。

适用场景：简单问答、快速响应场景、大规模并发调用。

推荐指数：⭐⭐⭐

Qwen（通义千问系列）

Qwen 3.5 397B-A17B - 开源之光

综合成功率：80.7%（第 3 名）

核心优势：

• ✅ 开源模型中最强
• ✅ 文件操作：100% 满分
• ✅ 数据分析：100% 完成度
• ✅ 写作能力：96% 高分

详细评分：

基础任务：100 | 日历：83 | 编码：100 | 复杂任务：88
理解：91 | 内容转换：62 | 上下文：12 | 创造性：94
数据分析：72 | 文件操作：80 | 记忆：23 | 组织：100
研究：100 | 综合：100 | 写作：100 

适用场景：私有化部署、成本敏感场景、需要定制化的企业。

推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐

使用建议：开源模型首选。可本地部署，数据安全。性能接近商业模型。

Qwen 3.5 35B-A3B - 轻量级强者

综合成功率：78.4%（第 8 名）

核心优势：参数量小，推理快；文件操作：100% 满分；写作能力：96% 高分。

适用场景：资源受限环境、边缘设备部署、快速响应场景。

推荐指数：⭐⭐⭐⭐

Z-AI（智谱 GLM 系列）

GLM-5 - 国产新秀

综合成功率：80.2%（第 4 名）

核心优势：

• ✅ 创造性：100% 满分
• ✅ 文件操作：99% 接近完美
• ✅ 数据分析：92% 高分

详细评分：

基础任务：100 | 日历：100 | 编码：100 | 复杂任务：78
理解：92 | 内容转换：30 | 上下文：95 | 创造性：100
数据分析：92 | 文件操作：80 | 记忆：23 | 组织：99
研究：100 | 综合：86 | 写作：100 

适用场景：创意内容生成、文件批量处理、国产化替代方案。

推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐

X-AI（Grok 系列）

Grok 4.1 Fast - 速度与质量兼顾

综合成功率：80.0%（第 5 名）

核心优势：⚡ 速度快、✅ 上下文理解：96%、✅ 研究能力：100%。

详细评分：

基础任务：100 | 日历：100 | 编码：100 | 复杂任务：84
理解：94 | 内容转换：65 | 上下文：96 | 创造性：100
数据分析：45 | 文件操作：70 | 记忆：29 | 组织：90
研究：100 | 综合：100 | 写作：100 

适用场景：实时对话、快速研究、需要即时反馈的场景。

推荐指数：⭐⭐⭐⭐

MiniMax（海螺 AI）

MiniMax M2.5 - 性价比之选

综合成功率：79.7%（第 6 名）

核心优势：💰 成本低、✅ 文件操作：99% 接近完美、✅ 写作能力：96% 高分。

详细评分：

基础任务：100 | 日历：100 | 编码：100 | 复杂任务：84
理解：99 | 内容转换：0 | 上下文：93 | 创造性：94
数据分析：55 | 文件操作：70 | 记忆：18 | 组织：99
研究：100 | 综合：86 | 写作：100 

适用场景：预算有限的项目、高频调用场景、日常办公自动化。

推荐指数：⭐⭐⭐⭐

OpenAI（GPT 系列）

GPT-5.4 - OpenAI 旗舰

综合成功率：77.4%（第 9 名）

核心优势：✅ 创造性：100% 满分、✅ 文件操作：99% 接近完美、✅ 研究能力：100%。

详细评分：

基础任务：100 | 日历：100 | 编码：100 | 复杂任务：82
理解：60 | 内容转换：76 | 上下文：93 | 创造性：100
数据分析：10 | 文件操作：70 | 记忆：28 | 组织：99
研究：100 | 综合：100 | 写作：100 

适用场景：创意内容生成、复杂推理任务、需要最新知识的场景。

注意：数据分析能力较弱（10%），不适合数据密集型任务。

Google（Gemini 系列）

Gemini 3.1 Pro Preview - 多模态先锋

综合成功率：73.3%（第 19 名）

核心优势：🖼️ 多模态能力强、✅ 理解能力：95%、✅ 研究能力：91%。

适用场景：图像理解、视频分析、多模态任务。

注意：在纯文本任务上表现一般。

DeepSeek（深度求索）

DeepSeek V3.2 - 开源新星

综合成功率：69.7%（第 24 名）

核心优势：💰 完全开源、💰 成本极低、✅ 代码能力强。

适用场景：私有化部署、代码生成、学习和研究。

推荐指数：⭐⭐⭐

Nvidia（Nemotron 系列）

Nemotron 3 Super 120B-A12B

综合成功率：69.6%（第 14 名）

核心优势：✅ 文件操作：95%、✅ 理解能力：95%。

适用场景：企业级部署、需要 Nvidia 生态支持。

推荐指数：⭐⭐⭐

各维度最佳模型推荐

• 综合能力最强：Kimi K2.5 (83.5%)、Claude Opus 4.6 (81.7%)、Qwen 3.5 397B (80.7%)
• 代码编写最佳：Kimi K2.5 (100%)、Claude Opus 4.6 (100%)、Qwen 3.5 系列 (100%)
• 文件操作最强：Claude Opus 4.6 (100%)、Qwen 3.5 397B (100%)、Qwen 3.5 35B (100%)
• 研究能力最佳：Kimi K2.5 (100%)、Claude Opus 4.6 (100%)、Qwen 3.5 系列 (100%)
• 写作能力最强：Kimi K2.5 (100%)、Claude Opus 4.6 (100%)、GLM-5 (100%)
• 性价比最高：MiniMax M2.5 (79.7%)、Qwen 3.5 35B (78.4%)、Claude Haiku 4.5 (74.8%)
• 速度最快：Grok 4.1 Fast、Claude Haiku 4.5、GPT-5 Mini

使用场景推荐

日常办公自动化

推荐模型：主力 Kimi K2.5 (83.5%)，备选 MiniMax M2.5 (79.7%)，经济 Qwen 3.5 Plus (77.1%)。

理由：日历管理 100%，文档处理能力强，成本可控。

代码开发和调试

推荐模型：主力 Kimi K2.5 (83.5%)，备选 Claude Opus 4.6 (81.7%)，开源 Qwen 3.5 397B (80.7%)。

理由：代码编写 100%，文件操作能力强，支持多语言。

内容创作和写作

推荐模型：主力 Kimi K2.5 (100%)，备选 Claude Opus 4.6 (100%)，创意 GLM-5 (100%)。

理由：写作能力满分，创造性强，风格多样。

数据分析和报表

推荐模型：主力 Kimi K2.5 (91%)，备选 Claude Opus 4.6 (94%)，开源 Qwen 3.5 397B (72%)。

理由：数据处理能力强，支持复杂计算，报表生成准确。

研究和信息检索

推荐模型：主力 Kimi K2.5 (100%)，备选 Claude Opus 4.6 (100%)，快速 Grok 4.1 Fast (100%)。

理由：研究能力满分，信息整合能力强，支持长文档。

成本敏感场景

推荐模型：首选 MiniMax M2.5 (79.7%)，备选 Claude Haiku 4.5 (74.8%)，开源 Qwen 3.5 35B (78.4%)。

理由：成本低，性能够用，高频调用友好。

私有化部署

推荐模型：首选 Qwen 3.5 397B (80.7%)，备选 Qwen 3.5 35B (78.4%)，轻量 DeepSeek V3.2 (69.7%)。

理由：完全开源，可本地部署，数据安全。

在 OpenClaw 中的配置建议

推荐配置 1：全能型（适合大多数用户）

{"agents":{"defaults":{"model":{"primary":"moonshotai/kimi-k2.5"},"models":{"moonshotai/kimi-k2.5":{"alias":"Kimi-k2.5"},"anthropic/claude-opus-4.6":{"alias":"claude-opus4.6"},"minimax/minimax-m2.5":{"alias":"minimax2.5"}}}}}

使用策略：

• 日常任务：Kimi K2.5
• 复杂任务：Claude Opus 4.6
• 高频任务：MiniMax M2.5

推荐配置 2：性价比型（成本敏感）

{"agents":{"defaults":{"model":{"primary":"minimax/minimax-m2.5"},"models":{"minimax/minimax-m2.5":{"alias":"minimax2.5"},"qwen/qwen3.5-plus-02-15":{"alias":"qwen3.5-plus"},"anthropic/claude-haiku-4.5":{"alias":"claude-haiku4.5"}}}}}

使用策略：

• 主力：MiniMax M2.5
• 备用：Qwen 3.5 Plus
• 快速：Claude Haiku 4.5

推荐配置 3：开源型（私有化部署）

{"agents":{"defaults":{"model":{"primary":"qwen/qwen3.5-397b-a17b"},"models":{"qwen/qwen3.5-397b-a17b":{"alias":"qwen3.5-397b"},"qwen/qwen3.5-35b-a3b":{"alias":"qwen3.5-35b"},"deepseek/deepseek-v3.2":{"alias":"deepseek-v3.2"}}}}}

使用策略：

• 主力：Qwen 3.5 397B
• 轻量：Qwen 3.5 35B
• 代码：DeepSeek V3.2

性能趋势与展望

从本次测评可以看出几个明显趋势：

1. 国产模型崛起：Kimi K2.5 登顶第一，GLM-5 进入 Top 5，Qwen 系列全面开花。
2. 开源模型追赶：Qwen 3.5 397B 拿到第三名，性能已接近商业模型，私有化部署成为可能。
3. 专业化分工明显：Claude Opus 4.6 是文件操作专家，Kimi K2.5 是全能选手，Grok 4.1 Fast 是速度之王。
4. 成本优化趋势：MiniMax M2.5 展现高性价比，Claude Haiku 4.5 是轻量级快手，开源模型成本优势明显。

未来，随着上下文窗口扩大、多模态能力增强以及推理速度加快，模型能力将持续提升。同时 API 价格竞争和开源普及将推动成本下降，更多垂直领域专用模型和行业定制方案也会涌现。

选型建议总结

如果你是个人开发者，推荐 Kimi K2.5 + MiniMax M2.5，日常用 Kimi，高频用 MiniMax，成本可控且性能够用。

企业用户建议 Kimi K2.5 + Claude Opus 4.6，主力用 Kimi，关键任务用 Claude，性能最强且稳定可靠。

成本敏感用户可选 MiniMax M2.5 + Qwen 3.5 Plus，性价比最高，开源备选方案充足。

私有化部署则推荐 Qwen 3.5 397B + Qwen 3.5 35B，完全开源，数据安全，可定制化。

选择模型时，建议根据实际场景和预算综合考虑：追求性能选 Kimi + Claude，注重成本选 MiniMax + Qwen，私有部署选 Qwen 系列。OpenClaw 生态的多模型支持让我们可以灵活切换，充分发挥每个模型的优势。

数据来源：PinchBench 官方测评 (2026-03-12)