OpenClaw 完全攻略 2026：從零建立你的 AI 數位分身
2026年3月，深圳騰訊大廈門口出現了令人驚訝的一幕：近千人排隊數小時，只為在電腦上安裝一個開源軟體。同一時間，北京兩會現場，AI「小龍蝦」成為代表委員熱議話題，360創始人周鴻禕宣布將推出「一鍵安裝版」。
更誇張的是 GitHub —— 這個名為 OpenClaw 的項目，以歷史罕見的速度衝破25萬星標，超越 Linux、React 等老牌項目，登頂星標歷史第一。
淘寶上，「OpenClaw 上門安裝」服務已超過600人下單，價格從50元到500元不等。就連 京東 也坐不住了——3月10日推出官方遠程部署服務，定價399元，標語是「養龍蝦上京東」。
這隻「小龍蝦」到底有什麼魔力？
簡單說：它不是一個「你問它答」的聊天機器人，而是一個能真正「動手幹活」的數位員工——瀏覽網頁、整理郵件、填寫表單、管理檔案，甚至在你睡覺時自動完成定期任務。你給它一個目標，它自己規劃步驟、選擇工具、執行到底。
但這股「養蝦」熱潮中，大多數人忽略了一個關鍵問題：你給龍蝦裝的「大腦」（大模型），到底夠不夠聰明？
3月12日，OpenClaw 生態的官方基準測試 PinchBench 給出了答案。結果出乎意料：兩個中國模型殺進全球前五，而你以為最強的那些「頂流模型」，性價比可能還不如國產。
這篇文章不僅教你怎麼安裝 OpenClaw，更重要的是告訴你：怎麼選擇最適合的「大腦」，讓你的龍蝦真正聰明又省錢。
一、OpenClaw 憑什麼成為 2026 最受關注的 AI Agent 框架？
1.1 一個奥地利程序員的周末實驗
2025年11月，奧地利程序員 Peter Steinberger 在一個周末做了個小工具，起初叫「WhatsApp Relay」。他的初衷很簡單：讓 AI 不只是聊天，而是真正替他幹活。
這個項目先後更名 Clawdbot、Moltbot，最終定名 OpenClaw（開源 + 龍蝦爪子）。從誕生到爆發，它經歷了 AI 歷史上最戲劇性的增長曲線：
- 48小時：GitHub 新增 34,000+ 星標
- 60天：星標突破 15萬
- 100天：超越 Linux、React，登頂 GitHub 軟件星標歷史第一
- 截至3月初：25萬+ 星標、4.7萬+ Fork
媒體形容這條增長曲線：「幾乎是一條垂直向上的線。」
2026年2月14日，Sam Altman 在 X 上宣布：Steinberger 將加入 OpenAI，領導下一代個人代理的研發。OpenClaw 項目則移交給獨立基金會，OpenAI 作為財務贊助方。
1.2 它和 ChatGPT 有什麼本質區別？
學者宋堯的說法最精準：「如果 ChatGPT 是一個只會說的數位顧問，那 OpenClaw 就是一個真正動手幹活的數位員工。」
OpenClaw 運行在你自己的電腦上，擁有系統級權限，能做到：
- 控制鍵盤滑鼠，操作任何軟體
- 讀寫本地檔案、管理郵件日曆
- 自動瀏覽網頁、執行程式碼
- 通過 WhatsApp、Telegram、Discord 等50+平台交互
- 24小時不間斷工作，跨會話保持長期記憶
- 開源、免費、本地部署——你的數據留在自己電腦，不上傳雲端
這就是 2026 年 AI 的分水嶺：從「聰明的助理」到「會動的員工」。
1.3 為什麼叫「AI 小龍蝦」？
這個外號源自 OpenClaw 的 Skills 技能系統——就像龍蝦的鉗子能抓、能夾、能操作各種東西，OpenClaw 的 Skills 能伸入不同軟體環境執行複雜任務。
更重要的是，龍蝦是一種很「韌」的生物：環境不好也能活，被切斷一條腿還能再長回來。OpenClaw 社群給人的感覺也是如此——開源、活躍、遇到問題大家一起解決，生命力強悍。
二、PinchBench：給龍蝦大腦的「高考」
OpenClaw 本身只是一個框架，就像一副沒有大腦的龍蝦殼。你需要給它接入 Claude、GPT、Kimi、MiniMax 等大模型作為「大腦」。
不同的大腦，直接決定了你的龍蝦能幹什麼活、幹得好不好、花多少錢。
這正是 PinchBench 要回答的問題。
2.1 什麼是 PinchBench？
PinchBench 是由 OpenClaw 生態核心貢獻者維護的開源基準測試平台，專門測試各大模型在 OpenClaw 框架下完成真實任務的能力。
接入建議：在 2026 年，最推薦透過 OpenRouter 終極指南：一站式掌握全球 500+ AI 模型 來調用這些模型。你只需要一個 API Key，就能在 MiniMax（性價比首選）、Kimi（中文最強）與 Claude（成功率最高）之間隨意切換，無需在各家官網重複綁定信用卡，是目前最省錢也最方便的「養蝦」方式。
它不考「做選擇題」，而是考「幹活」——測試涵蓋真實自動化任務：
- 工具調用（調用 API、操作資料庫）
- 內容生成（寫郵件、整理報告）
- 檔案操作（讀寫 Excel、PDF 解析）
- 多步驟流程（搜尋→整理→發送）
評分機制：自動化檢查 + LLM Judge 雙重評分。自動化部分檢查硬指標（檔案是否創建、代碼是否運行），LLM 評委評判軟實力（內容質量、完整性）。
所有測試邏輯完全開源，確保可復現、可審計。
2.2 榜單揭曉：誰是最強「龍蝦大腦」？
PinchBench 已測試 45 款模型、275 次運行。
🏆 成功率 TOP 12
| 排名 | 模型 | Provider | 成功率 | 特點 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 86.9% | 目前最穩，適合關鍵流程 |
| 2 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | 86.3% | 頂級推理，價格較高 |
| 3 | GPT-5.4 | OpenAI | 86.0% | OpenAI 旗艦，生態完整 |
| 4 | Nemotron-3-Super-120B | NVIDIA | 85.6% | 企業級穩定度 |
| 5 | Claude Opus 4.5 | Anthropic | 85.4% | 平衡效能與成本 |
| 6 | Kimi K2.5 | Moonshot AI | 84.8% | 中文最佳，性價比優秀 |
| 7 | Qwen3.5-122B | Alibaba | 84.5% | 開源最強視覺代理 |
| 8 | Qwen3.5-Plus | Alibaba | 84.1% | 長上下文支援 |
| 9 | GLM-5 | Zhipu AI | 84.1% | 國產大模型黑馬 |
| 10 | Claude Sonnet 4.5 | Anthropic | 83.1% | 前代旗艦仍強勁 |
| 11 | MiniMax M2.1 | MiniMax | 82.2% | 高頻首選，極致性價比 |
| 12 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 81.9% | 推理與工具均衡 |
重要發現：「輕量模型吊打高端」是迷思。實測中 Claude Sonnet 4.6、Opus 4.6、GPT-5.4 等頭部模型成功率（85–87%）明顯高於平價選項。
中國模型 Kimi K2.5（84.8%）、Qwen3.5-122B（84.5%）、GLM-5（84.1%）、MiniMax M2.1（82.2%） 殺進全球前列，力壓眾多國際大廠。
⚡ 速度排行榜
「快」與「準」是兩回事。以下模型單輪完成最快：
| 排名 | 模型 | 最佳耗時 | 注意事項 |
|---|---|---|---|
| 1 | Mistral Large | 253s | 快但成功率非頂級 |
| 2 | GPT-OSS-20B | 345s | 開源輕量 |
| 3 | Llama 3.1-70B | 373s | 開源可用 |
| 4 | Gemini 2.5 Flash-Lite | 450s | 極便宜但成功率僅 ~22% |
| 5 | GPT-4o | 507s | 日常平衡 |
| 6 | Gemini 3 Flash | 550s | 適合簡單任務 |
| 7 | GPT-5-Nano | 621s | 入門首選 |
| 8 | Claude Haiku 4.5 | 662s | Anthropic 輕量版 |
| 9 | GPT-5.4 | 959s | 慢但準確率最高 |
啟示：頭部模型（Sonnet 4.6、GPT-5.4）單輪常需 900–960s，屬「用時間換穩定度」。
💰 成本排行榜（USD／每 run）
PinchBench Cost 榜 單次最佳成本：
| 排名 | 模型 | 單次成本 | 適用場景 |
|---|---|---|---|
| 1 | Gemini 2.5 Flash-Lite | ~$0.01 | 極便宜但成功率 ~22%，僅適合試跑 |
| 2 | GPT-5-Nano | ~$0.03 | 入門實驗 |
| 3 | GPT-OSS-20B / 120B | ~$0.03 | 開源零成本 |
| 4 | DeepSeek-Chat | ~$0.08 | 性價比不錯 |
| 5 | GPT-4o-Mini | ~$0.12 | OpenAI 輕量 |
| 6 | MiniMax M2.1 | ~$0.14 | 高頻首選，成功率 82.2% |
| 7 | MiniMax M2.5 | ~$0.16 | 次選，成功率 80.5% |
| 8 | Gemini 2.5 Flash | ~$0.17 | Google 中階 |
| 9 | GPT-5-Mini | ~$0.19 | OpenAI 中階 |
| 頂級 | GPT-5.4 | ~$1.44 | 準確率 86% |
| 頂級 | Claude Sonnet 4.6 | ~$2.30 | 成功率 86.9% |
| 頂級 | Claude Opus 4.6 | ~$2.43 | 最強推理 |
💎 Value Score 排行榜（成功率 ÷ 成本）
Value Score 越高，代表「每花一塊錢能買到多少成功率」：
| 模型 | 成功率 | 單次成本 | Value Score | 推薦度 |
|---|---|---|---|---|
| MiniMax M2.1 | 82.2% | $0.14 | ~599 | 首選 |
| MiniMax M2.5 | 80.5% | $0.16 | ~519 | 次選 |
| GPT-5-Mini | 78.3% | $0.19 | ~419 | OpenAI 入門 |
| DeepSeek V3.2 | 81.9% | $0.22 | ~375 | 推理均衡 |
| Grok 4.1 Fast | 80.0% | $0.23 | ~352 | 速度優先 |
| Gemini 3 Flash | 74.9% | $0.23 | ~323 | 便宜但準度低 |
| Kimi K2.5 | 84.8% | $0.27 | ~310 | 中文最佳 |
| Qwen3.5-122B | 84.5% | $0.43 | ~197 | 開源最強 |
| GPT-5.4 | 86.0% | $1.44 | ~60 | 頂級準確率 |
| Claude Sonnet 4.6 | 86.9% | $2.30 | ~38 | 最貴但最準 |
預算策略：
- 每 run ≤ $0.50：MiniMax、DeepSeek、Kimi 等高 Value Score 模型
- 不限預算：Claude Sonnet 4.6 / Opus 4.6 / GPT-5.4 追求極致成功率
以下圖表為橫向長條，模型名在左側完整顯示；成功率拆成兩張（各 6 支），避免擠成一團。
成功率 · 頂規梯隊
PinchBench 類 Agent 套測（前 6 名）
成功率 · 次前列
同套測試第 7–12 名
單輪耗時 · 愈短愈快
best run（秒）— 快不等於準，僅供路由參考
選型對照 · 成功率（日常 vs 頂規）
左側偏省、右側偏穩；數值皆為同榜成功率 %
2.3 國產模型的「養蝦」逆襲
PinchBench 榜單的發布，直接引爆了中國 AI 模型的海外商業勢能。
根據 OpenRouter 數據（2026年2月），全球模型 Token 消耗前三名：
- MiniMax M2.5：每周約 4.55 萬億 Token，全球第一
- Kimi K2.5：約 4.02 萬億 Token，全球第二
- DeepSeek V3.2：緊隨其後
中國模型佔據全球 Top 10 模型 61% 的 Token 消耗量。
Kimi：發布不到 20 天，海外收入已超過去年全年總收入。支持「一鍵部署 OpenClaw」，讓普通用戶也能輕鬆「養蝦」。
MiniMax：2025 年前三季度，海外收入佔比超 70%，覆蓋 200 多個國家和地區，擁有 2.12 億個人用戶和 13 萬企業客戶。
OpenClaw 創始人 Peter Steinberger 親自在社交媒體推薦這兩款中國模型為「OpenClaw 最佳適配模型」。
2.4 本地模型部署建議
對於需要隱私保護或長期高頻運行的場景，本地部署是雲端 API 的替代方案：
🏆 Qwen 3.5 系列（首推） 雲端 qwen3.5-122b 在 PinchBench 測試達 84.5% 成功率，本地部署版本可省 API 費，且支援視覺與多語言。適合：隱私敏感任務、長期自動化、內部系統整合。
💡 專業用途 Qwen3-Coder-Next 專為程式碼任務優化，適合自動化腳本生成、資料庫維護、技術文檔撰寫等 Skill。
2.5 快速選型指南
根據預算與成功率需求：
| 預算區間 | 推薦模型 | 成功率 | 適用場景 |
|---|---|---|---|
| 極省（≤$0.05/run） | Gemini 2.5 Flash-Lite、GPT-5-Nano | 22–68% | 試驗、掃描、非生產 |
| 入門（$0.05–0.20/run） | MiniMax M2.1、M2.5、GPT-5-Mini | 78–82% | 日常自動化首選 |
| 平衡（$0.20–0.50/run） | DeepSeek V3.2、Kimi K2.5、Grok 4.1 | 80–85% | 高頻+品質兼顧 |
| 進階（$0.50–1.50/run） | Qwen3.5-122B、GLM-5、GPT-5.4 | 84–86% | 企業級關鍵流程 |
| 頂規（≥$1.50/run） | Claude Sonnet 4.6、Opus 4.6 | 86–87% | 零失敗容忍任務 |
最佳混合策略：
- 日常任務（70–80%）：MiniMax M2.1 / M2.5、DeepSeek V3.2、Kimi K2.5
- 重要任務（15–25%）：Claude Sonnet 4.6、GPT-5.4
- 備援/隱私（5%）：本地 Qwen 3.5
完整互動篩選與任務列表見 PinchBench。
三、環境搭建：從零開始養你的第一隻龍蝦
好，來到大家最期待的動手環節。但在開始之前，必須先潑一盆冷水——
3.1 硬體要求：你的電腦夠不夠格？
OpenClaw 不是一個輕量級工具。它需要：
最低配置：
- 記憶體：16GB RAM（8GB 能跑，但會很卡）
- 儲存：20GB 可用空間
- 網路：穩定的寬頻連線
建議配置：
- 記憶體：32GB+ RAM（同時跑多個 Skills 時非常吃記憶體）
- 處理器：M2 Pro / i7-13700 以上
- GPU：非必需，但加速視覺任務
為什麼需要這麼多記憶體？因為 OpenClaw 同時跑多個 Skills 時（例如一個監控 Twitter、另一個處理 Gmail、第三個生成報告），記憶體消耗非常可觀。8GB 跑一個任務沒問題，但想要發揮多工優勢，記憶體越多越好。
3.2 安裝步驟
步驟一：安裝 Node.js 環境
打開終端機（Mac）或命令提示字元（Windows），確認 Node.js 版本：
node -v # 需要 v18+
npm -v # 需要 v9+
如果版本不夠，去 nodejs.org 下載安裝 LTS 版本。
步驟二：全域安裝 OpenClaw
# 使用 pnpm（推薦）
pnpm add -g @openclaw/core @openclaw/cli
# 或使用 npm
npm install -g openclaw@latest
步驟三：執行初始化
openclaw onboard --install-daemon
--install-daemon 這個參數很重要——它會把 OpenClaw 安裝成系統後台服務，關掉終端機或重開電腦後，OpenClaw 都會自動重啟，讓自動化任務持續跑。
步驟四：Docker 部署（生產環境建議）
如果你打算長期使用，強烈建議用 Docker 容器化部署，避免 Skills 權限衝突污染主機：
docker pull openclaw/openclaw:latest
docker run -d \
--name openclaw \
-v ~/openclaw-data:/app/data \
-p 3000:3000 \
--restart unless-stopped \
openclaw/openclaw:latest
關鍵參數說明：
-v ~/openclaw-data:/app/data：把本機資料夾掛載進容器，設定和記憶不會隨容器重建消失--restart unless-stopped：確保 Docker 重啟時自動拉起 OpenClaw
3.3 設定記憶體後端（可選）
2026 版 OpenClaw 支援 Supabase 或 PostgreSQL 作為記憶體後端。單機使用用預設的 SQLite 就夠了，但若想讓記憶在電腦、手機、雲端伺服器之間同步，需要設定外部資料庫：
# 在 .env 檔案中加入
DATABASE_URL=postgresql://your-user:your-password@your-host:5432/openclaw
OPENROUTER_API_KEY=your_key_here # 推薦使用 OpenRouter 統一管理模型 API
# 執行遷移
openclaw migrate
四、給龍蝦一個靈魂：人格形塑與記憶系統
這章才是 OpenClaw 最迷人的地方。一台只會跑任務的 AI 很無聊——但一個說話方式讓你覺得「哎這很像我」的 AI，就完全是另一回事了。
4.1 SOUL.md：定義「它是誰」
OpenClaw 用 SOUL.md 來定義人格：
# 你是誰
你是一個專業但友善的 AI 助理，說話簡潔有力。
## 語氣風格
- 不用感嘆號，保持冷靜專業
- 遇到問題先給解決方案，不抱怨
- 適度使用幽默，但不過頭
## 價值觀
- 效率優先，但不忘記人性
- 犯錯時直接承認，不找藉口
為什麼要費心設計這個？因為當你的 OpenClaw 開始跟你的 Telegram 群組成員互動、或代理你回覆 Email，一個說話自然、不「AI 味」的回應，能大幅提高信任度。
4.2 三層記憶系統
OpenClaw 2026 把記憶分成三個層次：
情節記憶（Episodic）：具體事件
- 你說過的話、做過的事、碰到的錯誤
- 用來避免重複犯錯
語意記憶（Semantic）：抽象知識
- 你的偏好、原則、標準作業流程（SOP）
- 讓 OpenClaw 持續學習你的習慣
程序記憶（Procedural）：操作技能
- 你教過它的工作流程、指令組合
- 形成自動化腳本
實用技巧：把你自己過去寫過的 10-20 篇文章、貼文放進 memory.md，註記「這是我的寫作風格，請學習並模仿」。OpenClaw 會逐漸學會你的語氣。
五、通訊管道整合：讓龍蝦隨叫隨到
光有一個強大的 AI，不夠方便還是不夠用。OpenClaw 最爽的體驗，是當你在 Telegram 隨手傳一句「查一下今天台股成交量前十的股票幫我整理」，幾秒鐘後它就回來了。
5.1 原生支援的平台
OpenClaw 2026 原生支援：
5.2 Telegram 設定範例
# 在 Telegram 找 @BotFather 創建機器人，拿到 Token
# 填入設定
openclaw configure --section telegram
# 啟動網關
openclaw gateway start
安全提醒：務必設定「哪些人/群組有權限給 OpenClaw 下指令」。否則任何人發訊息都能操控你的系統。
5.3 Webhook 觸發範例
六、Skills 技能系統：賦予龍蝦手腳
如果說 SOUL.md 是 OpenClaw 的大腦性格，那 Skills 就是它的手腳。沒有 Skills，OpenClaw 只能說話；有了 Skills，它才真正能「做事」。
6.1 ClawHub：官方技能商店
ClawHub 是官方 Skills 註冊庫，已有超過 13,700 個社群製作的 Skills：
# 安裝 Skill
openclaw skill install @openclaw/agent-browser
# 搜尋 Skill
openclaw skill search "browser"
6.2 必裝 Skills 推薦
agent-browser：瀏覽器自動化
tavily-search：聯網搜尋
- 沒有聯網搜尋的 AI 只能依賴訓練截止日期前的舊知識
- 這個 Skill 讓 OpenClaw 能即時搜尋最新資訊
- 社群說：「沒裝這個，OpenClaw 就像個沒有網路的人」
find-skills：自動找技能
- 你說「我要自動整理 Google 文件」，它自動搜尋 ClawHub 推薦適合的 Skills
- 一鍵完成安裝
proactive-agent：主動模式
- 預設 OpenClaw 是「你說，它做」
- 裝了這個 Skill，它會主動「觀察」環境：監控網站更新、追蹤關鍵字、偵測行事曆衝突
- 適合想讓 OpenClaw 真正獨立運行的場景
6.3 Skill 安全檢查
⚠️ 警告：ClawHub 中約 7.7% 的 Skills 被發現含有惡意程式碼。安裝前務必：
- 檢查開發者信譽（GitHub 星數、貢獻者數）
- 閱讀
SKILL.md了解權限要求 - 到 VirusTotal 掃描
- 別給不必要的系統權限
七、RAG 與知識庫：讓龍蝦比你更懂你的業務
沒有 RAG 的 OpenClaw，只有它「出廠時知道的知識」。有了 RAG，它能查你的產品手冊、客戶資料、內部規範，給出準確回覆。
7.1 為什麼需要 RAG？
想像你在電商賣衣服。沒有 RAG 時，顧客問「這件外套防水嗎？」，OpenClaw 可能亂答。有了 RAG，它會去查你的產品資料庫，找到「防水係數 IPX4」再回覆。
7.2 建立知識庫流程
- 準備資料：產品手冊、FAQ、客戶紀錄、內部 SOP
- 分塊處理：把長文件切成 500-1000 字的小塊
- 生成向量：用嵌入模型（如 OpenAI
text-embedding-3）轉成向量 - 存入向量庫：Supabase pgvector、Pinecone、Chroma
- 設定 OpenClaw：指定 RAG 資料源
# config.yaml
knowledge_bases:
- name: "product_manuals"
type: "vector_store"
connection: "${SUPABASE_URL}"
embedding_model: "text-embedding-3-small"
八、商業變現：用 OpenClaw 創造被動收入
好了，來到最多人感興趣的部分：怎麼用 OpenClaw 賺錢？
8.1 自動化內容農場（低風險入門）
運作模式：
重點：OpenClaw 只做草稿，你做最終確認。既有速度，又保住人工判斷。
8.2 自動化電商套利
OpenClaw 能幫你把跨平台套利流程自動化：
⚠️ 風險提示：電商平台嚴打自動化操作，務必了解平台規則，避免帳號被封。
8.3 代部署服務（當下最熱門）
這正是目前最賺錢的商業模式——幫別人「養蝦」：
服務內容：
- 初始架設費：一次性收費（約 $950–3,100 USD，依複雜度）
- 月維護費：每月訂閱（約 $150–625 USD，含 Skills 更新、問題排查）
- 加功能費：每新增一個 Skills 整合（約 $150–625 USD）
定價參考：目前市場上淘寶個人代裝 50-500 元，京東 官方服務 399 元，專業工程師遠程一對一可達 600 元/小時。
8.4 企業客服代運營
為中小企業架設基於 OpenClaw 的客服系統：
- 處理 80% 常規諮詢（營業時間、退貨政策、庫存查詢）
- 複雜問題才轉接真人
- 月費約 $150–950 USD（依業務量與複雜度）
九、安全與風險：養蝦須知
熱潮之下，必須潑一盆冷水。OpenClaw 的風險遠超你的想像。
9.1 安全風險
OpenClaw 擁有系統級權限——它能讀寫檔案、執行終端命令、操作瀏覽器。一旦被惡意利用：
- 提示詞注入：攻擊者在網頁或郵件中隱藏惡意指令，OpenClaw 讀取後可能將你的 API 密鑰發給外部、刪除重要檔案
- 惡意 Skills：ClawHub 中約 7.7% 的 Skills 含有惡意程式碼
- 暴露實例：已發現超過 42,000 個公開暴露的 OpenClaw 實例，其中 5,194 個確認存在漏洞
安全底線：
- 在獨立設備或虛擬機/Docker 中運行，別裝在主力工作機上
- 別給 OpenClaw 銀行密碼、API 密鑰等敏感資訊
- 只安裝經過審核的 Skills，安裝前閱讀原始碼
- 別將網關暴露到公網
9.2 成本風險
OpenClaw 本身免費，但每次操作都消耗 API Token。有用戶反映「單日成本達數百元」。若沒做好模型路由控制，月底帳單可能讓你震驚。
成本控制公式：
- 80% 任務用 MiniMax M2.1（$0.14/run）
- 15% 用 Kimi K2.5（$0.27/run）
- 5% 用 Claude Sonnet 4.6（$2.30/run）
- 重度用戶月帳單約 $250–400，控制得當 vs 無腦用頂規可省 $2,000+/月
9.3 PinchBench 的局限
PinchBench 自己也聲明：「本排行榜僅供參考，不宜作為唯一決策依據。」
為什麼？
- 45 個測試任務遠不夠全面，真實世界任務無限多樣
- 用 Claude Opus 當評委，可能對 Anthropic 系模型更「友好」
- 結果只代表「OpenClaw 框架下的表現」，換個框架排名可能完全不同
延伸閱讀：從 OpenClaw 再往下，怎麼搭配模型、路由與自動化？
- OpenRouter 2026 終極指南：一站式掌握全球 500+ AI 模型（從入門到變現）
- 2026 本地 LLM 完整指南：LM Studio 上手、模型選擇與硬體配置一次看懂
- 自動化工作流：用 n8n 自架你的 AI 中控大腦
寫在最後
OpenClaw 的火爆不是偶然。它標誌著 AI 正在完成一次質的飛躍——從「會說話」到「會做事」。
而 PinchBench 的意義在於，它用一份透明、開源、可復現的實戰榜單，幫每一個「養蝦人」回答了那個最實際的問題：我的龍蝦，該裝哪顆大腦？
答案已經很清楚：
- 追求性價比，MiniMax M2.1（82.2% 成功率，$0.14/run）是當下最優解
- 追求極致成功率，Claude Sonnet 4.6（86.9%）是首選
- 需要中文最佳體驗，Kimi K2.5（84.8%）無可替代
但永遠記住——養蝦有風險，入坑需謹慎。這隻龍蝦能幫你幹活，也能在你不注意的時候闖禍。工信部的那句提醒值得每個人記住：它的安全風險已經從內容安全擴展到了真正的系統級威脅。
你的龍蝦，準備好了嗎？