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

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。

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。

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：

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：

./scripts/run.sh --register

通过PinchBench这样严谨的基准测试，开发者能够基于真实数据，而不仅仅是宣传参数，来为OpenClaw智能体选择最合适的“大脑”。这对于推动AI Agent技术的实际应用落地至关重要。在云栈社区的开发者广场，也常有关于AI工具选型与实战经验的深度讨论。