首个OpenClaw龙虾大模型排行榜来了!两个国产 AI 杀进全球前三,最省钱养虾方案来了。
总结:日常自动化用速度快、成本低的国产模型,关键高精度任务则用理解能力强但成本高的国外模型,平时以国产模型为主,必要时调用高端模型,这样既保证效率,又控制账单开支。其实很多 API 厂商都有一些免费的额度,或者说有一些免费的 API 可以使用的,我都写到了这个文档中,想领取文档的直接拉到文末。于是很多性价比高的,中国大模型API成为了大家的首选,在全球世界上也是这样子的,最新的排行榜也能证明。这可
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大家好,我是微笑哥。
龙虾(OpenClaw)好用,Token 太贵!
这可不是我一个人的感觉,这是全世界人民的普遍体验,这两天有很多朋友让我推荐一些免费的模型。
其实很多 API 厂商都有一些免费的额度,或者说有一些免费的 API 可以使用的,我都写到了这个文档中,想领取文档的直接拉到文末。

大家都知道 Claude、ChatGpt 的 API 是最好用的,但是实在是太贵了,龙虾又非常消耗 Token。
在群里很多深度玩小龙虾的朋友,一天消耗几百刀是太普遍了,这普通人谁玩得起,国外用户也消耗不起呀。
于是很多性价比高的,中国大模型API成为了大家的首选,在全球世界上也是这样子的,最新的排行榜也能证明。
这两天,OpenClaw 的创始人,发布了一个最适合 OpenClaw 的大模型排行榜。

专门针对 OpenClaw 的基准测试 PinchBench,用于评估大语言模型在 OpenClaw 任务中的表现。

它通过一系列真实任务(如工具调用、内容生成、文件操作、多步骤任务执行、记忆能力),评估不同大模型在 自动化任务和 Agent 执行能力上的表现。
简单说:
PinchBench 就是给 OpenClaw AI Agent “跑分”的测试,用来比较不同模型谁更适合做 Agent。
从新的跑分成绩来看MiniMax-m2.1 和 kimi-k2.5 进入了前三

第一名:Gemini 3 Flash (Google)
没错,又是那个主打“又快又便宜”的 Flash。它以 95.1% 的成功率拿下了冠军。
这说明在 Agent(智能体)赛道,模型不需要很大,但脑子必须灵光。
第二、三名:MiniMax M2.1 & Kimi K2.5
这是最让我热血沸腾的地方!国产大模型 MiniMax 和 月之暗面(Kimi) 直接包揽了全球前三的剩下两个席位。
什么 GPT-4o、Claude 4.5,在这次的“龙虾”任务实测中,居然都被咱们国产模型甩在了身后。
说实话这个成绩比我想象中要好太多了。完整的排名可以从这里看:https://pinchbench.com/
在 OpenClaw 的 Agent 任务中,模型需要频繁进行“思考-执行-反馈”的循环,所以首字延迟(TTFT)和生成速度(TPS)至关重要。
在模型速度 minimax-m2.5 排第一;谷歌排名第二;Meta 排名第三。

在花钱这个指标上面,我估计大家关注最多了。
如果你打算让“小龙虾”帮你挂机干活,API 的花费可能直接劝退。这次国产模型表现出了极高的性价比。
最省钱:gpt-5-nano和Gemini 3 Flash (谷歌的轻量版也很能打呀), 输入约 $0.1/1M tokens,输出约 $0.4/1M tokens。
谷歌在打价格战,目前的单价几乎是所有大厂里最低的。如果你是重度使用者,它是首选。
高性价比(国产):MiniMax M2.1 / 2.5;价格: 输入约 ¥0.2/1M tokens(约 $0.03)。
MiniMax 的 M2 系列采用了更小规模的参数优化,价格比 GPT-4o 便宜了接近 90%,但任务成功率却能进全球前三,简直是“性价比狂魔”。
最贵的是:Claude 4.5 Opus价格: 高达 $15/1M tokens 以上,虽然聪明,但成本是 Flash 模型的 150 倍。
在“养虾”圈,一般只把它当成“大脑”处理极难的问题,日常跑腿(比如搜网页、点外卖)用它简直是烧钱。

在“养虾”圈,一般只把它当成“大脑”处理极难的问题,日常跑腿(比如搜网页、点外卖)用它简直是烧钱。
总和对比下来:
国外来看Gemini 3 Flash 是综合赢家,不管是能力、速度、价格,都排在第一梯队,养虾首选。
国内来看 miniMax 成为最大赢家,不管是能力、还是速度、价格都不差,国内用户养虾首选。
综合对比,怎么养虾最划算?
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高频任务 → minimax 或 z-ai,速度快+成本低
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批量非实时任务 → Gemini 3 Flash 或 gpt-5-nano,成本更低,耐心等待即可
总结:日常自动化用速度快、成本低的国产模型,关键高精度任务则用理解能力强但成本高的国外模型,平时以国产模型为主,必要时调用高端模型,这样既保证效率,又控制账单开支。
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