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PinchBench发布OpenClaw专用大模型排行榜，国产MiniMax与Kimi跻身前三

发表于 2026-3-10 10:52:36 | 查看: 279| 回复: 0

2026年开年至今，AI领域最引人瞩目的现象级项目无疑是OpenClaw。它不仅以惊人的速度在GitHub上登顶，更是催生了一个奇特的新兴市场——OpenClaw上门安装服务。

这让人不禁回想起早年为电脑上门安装操作系统的时代。如今，围绕着这款开源AI智能体的部署服务，报价从几百元一路攀升至上万元，部分服务提供者甚至在短短数日内实现了可观的收入，被不少人戏称为2026年的第一个“技术淘金”风口。

随后，更有志愿者在深圳腾讯大厦外组织了公益装机活动，吸引了大量开发者与爱好者排队参与，场面一度非常火热。

随着OpenClaw的爆火，其安全性与可靠性也引发了官方关注。工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台发布提示，指出OpenClaw在默认或不当配置下可能存在较高安全风险，开发者需谨慎对待。

那么，对于已经决定使用OpenClaw的开发者而言，一个核心问题随之浮现：究竟选择哪个大语言模型作为其智能体的“大脑”，才能获得最佳的性能与性价比？

近期，一个名为PinchBench的开源AI Agent基准测试系统进入了大家的视野，并专门发布了针对OpenClaw的大语言模型排行榜。该榜单旨在通过一系列真实任务，客观评估不同模型在充当OpenClaw智能体核心时的表现。

从最新的榜单数据来看，在衡量任务完成能力的成功率（Success Rate） 排名中，国产模型表现亮眼。MiniMax的MiniMax-m2.1与Moonshot AI的Kimi-k2.5成功跻身前列，与Google的Gemini-3-flash-preview等国际顶级模型同处第一梯队。

OpenClaw模型成功率排行榜截图

除了成功率，在实际应用中，模型的响应速度和推理成本同样关键。在速度（Speed） 榜单上，MiniMax的另一款模型MiniMax-m2.5位居榜首。而在成本（Cost） 方面，OpenAI的GPT-5-nano以极低的单次任务成本排名第一，国产模型MiniMax-m2.1也进入了成本效益的前列。

OpenClaw模型速度排行榜截图
OpenClaw模型成本排行榜截图

开发者可以访问 PinchBench 官方网站 (https://pinchbench.com/) 查看实时更新的完整排行榜。

PinchBench：如何测评AI Agent？

PinchBench并非简单的模拟测试。它是一个开源的AI Agent基准测试系统，其核心设计理念是让被测试的AI智能体去处理真实的、跨场景的任务，从而更贴近实际应用效果。

评测维度：

成功率（Success Rate）：智能体成功完成给定任务的比例。
速度（Speed）：智能体完成整套测试任务所需的最短时间。
成本（Cost）：运行测试所消耗的模型API费用。

测试任务覆盖：
PinchBench内置了23个真实任务，涵盖多个日常生活与工作场景，具体分类与考核重点如下：

类别	典型任务示例	考核重点
生产力	日历调度、每日总结	时间解析、事件创建
研究	股票价格、会议信息、市场分析	网页搜索、数据提取、信息综合
写作	写博客、写邮件、人性化润色	语气控制、格式排版
编程	天气脚本、文件结构搭建	代码生成与文件操作
分析	Excel处理、PDF总结	数据处理、文档理解
邮件	收件箱分类、搜索过滤	邮件管理能力
记忆	上下文召回、知识管理	长时记忆能力
技能	ClawHub技能发现与集成	OpenClaw生态融合能力

每个任务的最终得分由 自动化脚本检查 和 LLM法官（通常使用Claude Opus） 共同评定，确保了评估的客观性与准确性。

快速上手PinchBench

如果你也想测试自己常用的模型，或者为开源社区贡献自己模型的基准数据，可以按照以下步骤快速开始。

环境要求：Python 3.10+、uv包管理器、一个正在运行的OpenClaw实例。

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/pinchbench/skill.git
cd skill

# 2. 运行测试（支持任意模型）
./scripts/run.sh --model anthropic/claude-sonnet-4

# 或者指定特定任务套件进行测试
./scripts/run.sh --model openai/gpt-4o --suite task_01_calendar,task_02_stock

若想将自己的模型测试结果提交到PinchBench官方排行榜，只需先运行以下命令注册令牌，后续测试结果便会自动上传：