龙虾太火，所有人都想一试。但真到了上手环节就会迎来第一道“拦路虎”——
急急急，究竟哪个模型最适合OpenClaw啊？？
知道你急，龙虾之父亲自赶来支招了：可以关注这个因吹斯汀的榜单。
榜单名为PinchBench，专为龙虾而生，从成功率、速度、价格等维度评估全球大模型对OpenClaw的适配程度。（划重点，还是实时更新那种）
这个榜单其实今年2月底就出现了，但现在却更火了——
这里面不止有龙虾之父推荐的功劳，更重要的原因是咱中国模型的表现确实出色。（老外一看，嗯？？）
前排国产模型含量好高啊
熟悉龙虾的朋友都知道，这选模型可是一件大事。
毕竟龙虾这玩意儿一吃token耗钱，二又不能太慢影响用户体验。
换言之，人人都在价格和速度之间艰难走钢丝。
而PinchBench要做的，就是直接告诉你答案——它按照成功率、速度、价格这三个基本维度对全球模型进行排名，所以哪个模型更擅长什么基本都一目了然。
截至本文发稿前，榜单具体情况如下——
整体而言，中国模型在成功率和速度方面都有不俗表现，价格方面则稍逊。
比成功率，除了第一名谷歌Gemini 3 Flash，第二、第三名都出自国内。
第一名（Gemini 3 Flash）：成功率95.1%第二名（MiniMax M2.1）：成功率93.6%第三名（Kimi K2.5）：成功率93.4%
而且注意没，MiniMax用的还不是它家最新模型MiniMax M2.5。
（注：MiniMax M2.5于春节期间上线，官方主打“让无限运行复杂Agent在经济上可行”。）
比速度，国产模型MiniMax M2.5更是一举超越Gemini、Llama等模型，登上榜首。
当时发布时，MiniMax M2.5就在SWE-Bench Verified测试中，完成任务的速度较上一代M2.1提升了37%，端到端运行时间缩短至22.8分钟，与Claude Opus 4.6持平。
而Claude Opus 4.6的最新排名是30（M2.1是第22）。
不过在价格方面，国产模型和OpenAI、谷歌模型相比则缺乏优势。
排第一的GPT-5-nano（专为轻量级、高性价比场景设计），输入价格低至0.05美元/百万tokens，输出价格低至0.40美元/百万tokens。
而国产模型中最便宜的MiniMax M2.1，输入价格为2.1元/百万tokens（约0.3美元/百万tokens），输出价格为8.4元/百万tokens（约1.2美元/百万tokens）。
平均下来，后者的价格几乎是前者的3倍。
综合来看，如果要在成功率和价格之间取得最佳平衡，下面这张图可以作为参考。
左上角的方框已经圈选出了还不错的模型——一共8个，其中有4个还都是中国模型。
Anyway，在这份专为龙虾而生的Benchmark中，国产模型的含量确实很高，而且在某些单项上表现出色。
那么问题来了，这榜单靠谱吗？背后的筛选机制又是什么？
来看PinchBench的介绍。
谁是PinchBench？
简单来说，PinchBench并不是某家大厂推出的标准Benchmark，而是来自一支做Agent基础设施的创业团队。
团队名为Kilo AI，由GitLab前联合创始人兼CEO Sid Sijbrandij投资并参与创立，曾推出爆火“氛围编程”工具Kilo Code。
年初龙虾爆火后，他们又顺势推出了基于OpenClaw构建的全托管智能体平台KiloClaw。
而随着KiloClaw一起发布的，就有PinchBench这个智能体框架评测工具。
PinchBench主要被用来测试不同大模型在真实工作流中的执行能力，和传统大模型Benchmark（比如知识问答、数学推理）不同，其定位更接近“Agent能力测试”——
不只看模型会不会回答问题，而是看模型能不能完成一整件事。
目前它大约包含23个真实任务的测试，包括但不限于：
查询并整理资料写邮件或生成报告调用API完成操作
在评分机制上，PinchBench采用的是自动化检查+LLM评审的组合方式：
一部分任务有明确的自动检查脚本，例如是否生成正确文件、是否完成指定操作等；另一部分任务则会由LLM Judge来判断结果质量。
最终统计的核心指标就是我们上面提到的Success Rate（任务完成率）、Speed（完成速度）、Cost（推理成本）。
由于评测方式偏向真实任务流程，值得注意的是，在PinchBench的排行榜上，你会看到一个有意思的现象——
更大的模型并非总是制胜之道。
换言之，那些偏Agent优化或推理效率更高的模型，排名反而比传统主流大模型更靠前。
这一点也是PinchBench最近在圈子里被频繁讨论的原因之一。
BTW，PinchBench目前还是完全开源的，用户也可以在平台上自行运行或添加新任务。
如果以后不知道怎么选模型，不妨自己动手一试。
PinchBench开源地址：https://github.com/pinchbench/skill
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