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OpenClaw“小龙虾”能力排行榜发布

更新时间 2026-03-10 09:54:54

OpenClaw“小龙虾”能力排行榜发布

大家好，我是月半。

当大模型跑分榜上的数字越来越“卷”，真正决定AI能否为你干活的，是它在真实编码任务中“把事做成”的能力。

近日，一份名为“OpenClaw AI Agent 小龙虾能力排行榜”的最新评测结果在AI圈引发刷屏级讨论。

与那些依赖静态题库、考察知识记忆的传统基准测试不同，这份榜单只关注一件事：各大主流模型在OpenClaw框架下执行实际编码任务的成功率。

对于正在构建Agent应用的开发者而言，这份榜单可能是2026年以来最具参考价值的“购机指南”。

01 如何让AI在“同一赛场”公平竞技？

“小龙虾”排行榜的可信度，首先来自其严谨的评测方法。

本次评测采用一套统一的OpenClaw Agent任务集，所有模型在相同框架、相同任务难度下公平竞技。评测机制采用了“自动化代码检查 + LLM智能评审”的双重打分机制，确保结果客观、可复现、零人工干预。

这意味着，榜单上的每一个成功率数字，都不是某个评委的主观打分，而是AI在真实环境中“写出来、跑起来”的客观结果。这种“硬核编码实战”的测试思路，正在成为衡量模型Agent能力的黄金标准。

02 谁在“真干活”上遥遥领先？

根据最新发布的结果，Gemini 3 Flash Preview 以绝对优势登顶，成为Agent编码任务的“最强王者”。紧随其后的是MiniMax M2.1 和Kimi K2.5，分列二、三位。

这三款模型在复杂编码Agent任务中表现出色，成功率遥遥领先于其他竞品。它们的共同特点是：在多步推理、工具调用、长链路任务执行上展现出极强的稳定性和适应性。

对于开发者而言，这意味着如果你正在构建需要AI自主完成复杂编码工作的应用，这三款模型是目前最值得优先测试的选项。

03 长链路推理的“统治力”

如果说前三强是“尖兵突击”，那么Claude家族的表现则是一场“集团军作战”。

紧随前三名之后的是Claude Sonnet 4.5、Gemini 3 Pro Preview、Claude Haiku 4.5以及Claude Opus 4.6。其中最引人注目的是，Claude家族的三款模型成功率全部突破90%，成为本次评测的最大赢家。

这一结果绝非偶然。它充分证明了Claude系列在长链路、多步推理编码任务中的稳定统治力。无论是处理需要多轮工具调用的复杂任务，还是在保持上下文连贯性的同时执行分步操作，Claude的表现都堪称“教科书级别”。

对于企业级Agent应用而言，Claude家族的整体高水准意味着开发者可以在不同成本档位之间灵活选择，而无需担心核心能力的严重妥协。

04 GPT-5.2为何大幅落后？

与Claude家族的强势形成鲜明对比的是，GPT-5.2本次仅取得65.6%的成功率，排名大幅落后于预期。而另一款备受关注的中国模型DeepSeek V3.2则稳定在82%左右，处于中游水平。

这一结果向业界释放了一个清晰的信号：参数规模与实际Agent能力并非完全正相关。

GPT-5.2在传统知识问答和基准测试中的表现依然顶尖，但在“需要真正把代码写对、跑通”的Agent任务中，它的表现却远不及预期。这说明，框架适配、任务拆解能力、多步执行的稳定性——这些在跑分榜上无法体现的“软实力”，恰恰是决定Agent能否在实战中成功的关键。

DeepSeek V3.2的82%是一个值得关注的“中位数”。对于很多预算有限、但需要稳定性的开发者而言，这种“够用且不贵”的选项可能比盲目追逐顶尖模型更具性价比。

“小龙虾”排行榜的刷屏，本身就是一个行业信号：AI竞争正在从“谁更聪明”转向“谁更能干活”。

传统的基准测试依赖静态题库，考察的是模型的知识储备和记忆能力。但在Agent时代，模型的真正价值在于它能否在真实环境中完成真实任务——这需要多轮推理、工具调用、错误恢复、上下文保持等一系列复杂能力的协同。

评测的意义在于，它用最硬核的编码实战，揭开了当前大模型在Agent时代的真实实力差距。那些在知识问答中表现优异的模型，可能在需要“真正干活”时掉链子；而那些在传统榜单上不显山露水的模型，反而可能在Agent任务中脱颖而出。

对于开发者而言，这份榜单的价值不言而喻：别再只看跑分了，看看谁真的能干活。无论你是在构建AI编程助手、自动化测试工具，还是复杂的多步业务流，这份榜单都能帮你筛选出真正适合Agent场景的模型。

对于企业AI负责人而言，这份榜单也是一记警钟：选模型不是选参数，而是选适配度。GPT-5.2的意外滑落提醒我们，哪怕是最顶尖的通用模型，也可能在特定框架下“水土不服”。

当AI从“聊天”走向“干活”，我们需要的不是最多的欢呼，而是最真的结果。

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