作者｜沙丘智库研究团队
来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）
2026年开年，开源智能体框架 OpenClaw 以 “小龙虾” 之名席卷科技圈，热度持续攀升。项目开源数月，GitHub星标已达到33.7万，刷新开源增速纪录，其轻量化、易部署、本地运行、自主执行任务的特性引发全民 “养虾” 热潮，科技大厂纷纷跟进布局，成为AI时代标志性现象级项目。
想要让 “小龙虾” 更聪明、执行更稳定、任务完成率更高，选择适配的大模型至关重要。不同场景、不同需求，对应的最优模型也各有侧重，究竟哪款大模型才是“养虾”的最佳搭档？
近期，LLM Agent权威评测榜单ClawBench对国内外40个大模型适配OpenCalw框架的综合性能进行了深度评测，覆盖办公协作、信息检索与研究、内容创作、数据处理与分析、代码工程五个方向的30个任务。表现最好的是谁？性价比最高的又是谁？沙丘智库带来对榜单结果的详细解读。
01
Claw Score结果分析
ClawBench评测的40个模型几乎覆盖了当前所有大模型厂商的主力模型，其中国内模型21个、国外模型19个。
注：图上仅展示TOP 10的模型评测结果。
图片来源：https://github.com/clawbench
从总成绩（问题解决率）上看，核心结论如下：
第一，智谱GLM-5-Turbo登顶，头部技术代差趋零。智谱最新发布的针对OpenClaw深度优化的GLM-5-Turbo凭借极高的任务执行能力摘得桂冠。但头部模型阵营的综合得分咬合极紧，第一梯队之间的绝对分数差异较小，底层基础模型的技术壁垒正在被迅速抹平。
第二，国产模型全面领跑，小米Mimo-V2系列模型成为最大黑马。在 Top 10 的模型评测结果中，中国大模型强势占据 8 席，呈现出绝对的“霸榜”态势。这打破了以往海外巨头（如 OpenAI、Anthropic）垄断复杂Agent推理场景的刻板印象。上榜的国产力量中，除阿里、字节跳动、智谱、MiniMax等头部模型厂商表现稳健外，小米最新发布的 Mimo-V2 系列表现突出。这意味着对于国内企业而言，在考量数据安全与合规的前提下，全面拥抱国产大模型已不存在实质性的能力代差风险。
第三，闭源商业模型展现更高“隐性性价比”。整体来看，闭源大模型的任务完成度显著优于开源模型，在 Top 10 的模型评测结果中，闭源模型占据7席。部分开源模型虽然单次 Token 价格便宜，但在复杂任务中容易陷入“死循环”或多轮重试。在真实的企业生产环境中，闭源模型反而能通过“一把过”的超高效率，提供更低的隐性算力成本和更优的用户体验。
02
模型性价比与效能分析
性价比是模型表现与成本之间的权衡。从结果上看，国产模型依旧表现抢眼，阿里巴巴（Qwen 3.5系列）、字节跳动（Doubao-Seed系列）、智谱（GLM-5系列）的大量模型密集分布在性价比较高的左上角区域。
图片来源：https://github.com/clawbench
效能是模型表现与运行速度之间的权衡。左上角代表了又快又强的模型，更加适合于延迟敏感的实时交互场景。智谱（GLM-5-Turbo）、字节跳动（Doubao系列）、阿里巴巴（Qwen 3.5 系列）的多个模型密集分布在 1500s 左右甚至更短的时间区间内，且分数稳定在 90 分以上。GPT-5.4 Nano、Gemini 3 Flash Preview等模型表现出了极短的运行时间，虽然分数略低于顶级旗舰模型，但其推理速度是其他模型的数倍。
03
细分能力分析
ClawBench评测覆盖办公协作、信息检索与研究、内容创作、数据处理与分析、代码工程五个方向。
在办公协作能力上，GLM-5-Turbo (98分) 展现了极强的办公环境适配能力，在指令遵循、日程管理和多任务协调上略领先于 Claude Opus 4.6 (97分) 和 GPT-5.4 (96分)。这表明在标准化程度高的办公场景下，顶级国产模型已具备完全替代国外模型的能力。
Office Collaboration
图片来源：https://github.com/clawbench
在信息检索与研究能力上，Claude Opus 4.5 (100分)、GLM-5-Turbo (99分) 和 GPT-5.4 (98分) 构成了该领域的第一梯队，在处理海量事实信息、减少“幻觉”以及进行深度知识关联分析方面表现优秀。
Information Retrieval and Research
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在内容创作能力上，Qwen3.5-397B (98分)力压群雄，甚至超过了以文笔著称的 Claude 系列模型。这说明大参数量的混合专家模型（MoE）在理解文化隐喻、情感修辞和多样化文体生成方面具有显著优势。对于营销、社交媒体等行业，国产大参数模型在灵感爆发力上更具性价比。
Content Creation
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在数据处理与分析能力上，在需要深度逻辑推导和复杂数据关系处理的场景下，Claude Opus 4.5 (99分) 和 Claude Haiku 4.5 (98分) 表现异常稳健。相比之下，部分国产模型在该项出现了较明显的分值梯度下降，说明在“纯硬逻辑”推演上，Anthropic 的模型优化依然是行业标杆。
Data Processing and Analysis
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在代码工程能力上，GPT-5.4 (100分) 在编程能力、架构理解和 Bug 修复上依然维持着满分表现。紧随其后的 GLM-5-Turbo (97分) 和 Claude Opus 4.5 (97分) 证明了其他厂商在代码生成这一关键高价值领域的快速追赶。对于开发者而言，虽然 GPT、Claude仍是首选，但国产模型已足以胜任复杂的工程化开发任务。
Software Engineering
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