随着 OpenClaw 的爆火，如何为其挑选一个既聪明又省钱的“大脑”（大模型）成了最让开发者头疼的问题。
近日，OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 亲自推荐了专为龙虾打造的基准测试榜单 PinchBench。
该榜单由 Kilo AI 团队推出，包含23个真实任务，从成功率、速度、费用openclaw 龙虾三个维度对全球32款主流大模型进行了全面大横测。
结果出人意料：“大”模型并非总是制胜之道，国产模型在这次横测中表现极其亮眼！
一、成功率榜单：Gemini 夺冠，国产双雄包揽亚季军
在最核心的任务成功率指标上，排名第一的是谷歌的轻量版模型 Gemini 3 Flash Preview，平均成功率高达 95.1%。
紧随其后的则是真正的“国产骄傲”：
第二名：MiniMax M2.1，成功率 93.6%。
第三名：Kimi K2.5，成功率 93.4%。
这两款国产模型不仅稳居全球前三，更是直接在自动化任务执行能力上超越了 Anthropic 的 Claude Sonnet 4.5（92.7%）和 OpenAI 的 GPT-4o（85.2%）。
事实证明，在真实复杂任务中，中端模型和偏 Agent 优化的模型往往比传统的超大模型更香。
不仅是在评测中，在真实的 OpenClaw 部署应用中，“国产龙虾三剑客”也已经成型。
根据 OpenRouter 统计，过去30天内，阶跃星辰的 Step 3.5 Flash、Kimi K2.5、MiniMax M2.5 已经包揽了 OpenClaw 的日榜与月榜前三甲。
其中 Step 3.5 Flash 的 tokens 调用总量更是位居全球第一。
二、速度榜单：唯快不破，MiniMax M2.5 拿下全场第一
在需要频繁迭代和重度操作的任务中，干等 AI 响应极其影响体验。
在完成一次标准任务的速度上，国产模型再次发力：MiniMax M2.5 以 105.96 秒的成绩夺得全场速度冠军。
谷歌 Gemini 2.0 Flash（106.05秒）和 Meta 的 Llama 3.1 70B（106.14秒）以微弱差距分列二三位。
相比之下，一些性能更强、推理更复杂的大模型明显更慢。
例如 Claude Sonnet 4 用了约 137 秒，Gemini 3 Pro 用了近 240 秒，而 DeepSeek V3 跑完大约需要 622 秒。
这印证了一个规律：轻量级模型在速度上具有绝对优势。
三、成本警示：“养虾”Token是碎钞机，选对模型省大钱！
虽然 OpenClaw 是免费的，但“养龙虾”消耗的 Token 量是个无底洞。
在纽约的聚会上，有用户分享自己每月在 Token 上的花费高达 1000-2000 美元，更有“土豪”玩家每天烧掉 10 亿 tokens！
在成本控制上，各家模型分化严重：
极致省钱：GPT-5 Nano。完成一次标准任务仅需约 0.03 美元，是全场最便宜的模型（成功率85.8%），适合预算极低的简单任务。
入门性价比：Gemini 2.5 Flash Lite。成本约 0.05 美元，成功率 83.2%。
兼顾性能与成本：MiniMax M2.1。成本约 0.14 美元，但成功率高达 93.6%，性价比极高。
避坑预警：Claude Opus 4.6。完成测试需要花费 5.89 美元，成本是将近 GPT-5 Nano 的 200 倍！而且其成功率（90.6%）反不如前排的中端模型，性价比极低。
四、如何为你的“龙虾”挑选最佳饲料？
Agent 已经进入了“百花齐放”的时代，没有最好的模型，只有最适合你场景的模型。
追求极致成功率（生产环境）：无脑选 Gemini 3 Flash。
追求极限速度（快速原型开发）：首选 MiniMax M2.5 或 Gemini 2.0 Flash。
追求综合性价比与少折腾（日常项目）：强烈推荐国产双雄 MiniMax M2.1 和 Kimi K2.5，或者预算极低时选用 Gemini 2.5 Flash Lite。
国产模型在 Agent 时代的崛起已经是不争的事实。
你目前在用哪款大模型“养龙虾”？体验如何？欢迎在评论区留言分享你的实测心得！
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