综合这四个维度，可以看到大模型在养“龙虾”方面的一些特点。
作为用户而言，通过评测结果大概可有的结论是：MiniMax-M2.1或Kimi K2.5 极致性价比（成功率93%+，成本<$0.20，只是速度不太快）；Claude Opus系列贵；GPT-5-Nano适合预算极低的简单任务。
评测结果也能看到大模型的一些分化局面。
比如，谷歌的Gemini和 Anthropic的Claude系列整体表现稳定，一如既往的靠谱。
OpenAI 则比较让人意外
。比如在成功率上，中低端版本成绩尚可，高端的gpt-5.2却意外拉胯，未能达到预期。
。比如在成功率上，中低端版本成绩尚可，高端的gpt-5.2却意外拉胯，未能达到预期。
当然，其
再如，
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还有就是，同品牌不同系列模型的适配效果差异显著，选择时需格外注意版本区别，丰俭由君。
需要注意的是，本次评测的成绩均基于标准化测试，实际部署时还会受硬件配置、部署环境、任务类型等因素影响。
此外，在部署OpenClaw的过程中，还需要关注官方提示的安全风险，做好权限配置、数据加密等安全防护。
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