在刚刚过去的一周，“养龙虾 ”彻底火了！

　　腾讯总部门前大排长龙等着免费安装“龙虾
” ，闲鱼上代装“龙虾”服务几十到上百不等
，各大云厂商纷纷推出一键部署教程和服务 。而这里的“龙虾 ”可不是指我们吃的小龙虾，而是指“OpenClaw” ，“claw
”有爪和工具之意，正契合了它的工具属性
，并且OpenClaw的吉祥物就是一只可爱的龙虾
。

　　OpenClaw官网给出的官方定义为“The AI that actually does things”，可以直译为“真正干活的AI ”。它可以帮你清理收件箱 ，发送邮件
，管理日程，办理航班值机等 ，而你只需发送指令到WhatsApp 、Telegram
、飞书、钉钉等与它连接过的聊天软件 。

　　事实上
，OpenClaw并不能直接使用，而是需要完成部署配置 ，并且在日常使用中逐渐给它添加技能
，因此称为“养龙虾
”。在部署OpenClaw时，第一个需要解决的问题就是选哪个大模型来当它的“大脑”
。为了回答这一问题 ，PinchBench网站应运而生。

　　PinchBench专门针对OpenClaw对大模型进行基准测试
，从而评估大语言模型在 OpenClaw 任务中的表现 。目前官网显示测试了全球主流的33个大模型
。

　　数据显示，在成功率方面 ，谷歌的gemini-3-flash-preview位居榜首，为95.1%。国产大模型minimax-m2.1和kimi-k2.5闯进前三
，测试成功率分别为93.6%和93.4%，力压一众claude大模型 。

　　完成测试费用方面 ，minimax-m2.1和kimi-k2.5也表现不俗
，在兼顾了成功率的同时，费用低于gemini-3-flash-preview
。前者费用分别是0.14和0.20美元 ，后者费用为0.72美元。

　　另外
，在任务完成的速度上，minimax-m2.1和kimi-k2.5在7个成功率高于90%的大模型中也能达到平均水平 。

　　也难怪OpenClaw的创始人Peter Steinberger在接受一档播客访谈时曾直言 ，他认为Minimax 2.1是当前最好的开源模型（彼时他还没有测试过Minimax和Kimi的最新模型）
。

（文章来源：东方财富研究中心）