養(yǎng)蝦模型哪家強，誰才是真正的干活能手？

過去兩年，AI領域討論最多的話題很簡單：哪個模型更聰明。

誰的推理能力更強，誰的考試分數(shù)更高，誰又刷新了哪個榜單的紀錄。

但到了2026年，大家的關注點變了，不再執(zhí)著于模型的“聰明程度”，轉而關心一個更實際的問題：哪個模型更會干活？

隨著OpenClaw這類Agent框架的爆火，越來越多開發(fā)者不再滿足于和AI聊天，而是讓大模型真正接手各類任務。

寫代碼、查資料、處理郵件、整理文件、調(diào)用API，甚至能自己拆解復雜流程，一步步把事情完成。

在開發(fā)者圈子里，這件事有個很形象的說法：養(yǎng)龍蝦。

把模型接入Agent框架，就像往水箱里放一只龍蝦，讓它在里面自主運行任務、調(diào)用工具、調(diào)整工作流，看看它到底能不能把活干明白。

那么，到底哪款大模型最適合“養(yǎng)龍蝦”呢？

最近，OpenClaw創(chuàng)始人Peter Steinberger發(fā)布了一份名為PinchBench的基準測試榜單。

這份榜單一口氣實測了32個主流大模型，從成功率、速度和成本三個維度進行了全面對比。

它也成為了目前第一份專門針對Agent任務的“龍蝦大模型排行榜”。

榜單一公布，很多人的第一反應是：這個排名有點出乎意料。

從成功率來看，第一名并非大家常提及的“新模型”，而是Anthropic的旗艦模型Claude Opus 4.6。

它在PinchBench中的任務成功率達到了82.5%。

緊隨其后的是Claude Opus 4.5，成功率為81.3%；第三名是谷歌的Gemini 3.1 Pro Preview，成功率81.1%。

前三名的成功率都在80%以上，差距非常小。

更有意思的是后續(xù)排名：第四名是Claude Sonnet 4，成功率80.5%；第五名是國產(chǎn)模型Kimi K2.5，成功率80.1%；第六名是另一款國產(chǎn)模型MiniMax M2.1，成功率79.5%。

也就是說，在核心的成功率指標上，國產(chǎn)模型已穩(wěn)穩(wěn)進入第一梯隊。

不過有些模型的排名讓人意外，比如OpenAI的新模型GPT-5.4，成功率僅78%，排在第九位；不少開發(fā)者常用的GPT-4o，成功率甚至只有56.3%，處于榜單倒數(shù)位置。

這其實說明了一個關鍵問題：傳統(tǒng)的大模型排行榜，無法很好地預測AI在Agent任務中的表現(xiàn)。

過去的很多榜單本質是“考試模式”，比如知識問答、數(shù)學推理、代碼題，只要模型給出正確答案就算完成任務。

但在Agent系統(tǒng)中，AI要做的事情完全不同：它不僅要理解指令，還要自主拆解任務、調(diào)用工具、讀取文件、生成中間結果、執(zhí)行多步驟操作。

中間任何一步出錯，整個任務都可能失敗。

換句話說，Agent任務測試的不是模型“會不會答題”，而是它能否像數(shù)字員工一樣，一步步把事情做完。

從PinchBench的結果還能看出一個明顯趨勢：在Agent場景中，模型并非越大越好。

很多中型模型反而更穩(wěn)定，因為它們推理速度快、思考路徑短，在多步驟工作流中不容易“迷路”。

比如排名靠前的Claude Sonnet 4和MiniMax M2.1，都不是各家公司體量最大的模型版本，但在真實任務中表現(xiàn)很穩(wěn)定。

這意味著大模型正出現(xiàn)新的分工：旗艦模型負責展示極限能力，中型模型則承擔實際的生產(chǎn)任務。

當然，“養(yǎng)龍蝦”還繞不開一個核心問題——成本。

Agent系統(tǒng)比普通聊天更消耗Token，模型需要反復思考、生成中間步驟、調(diào)用工具，一次完整任務的Token消耗可能是普通對話的幾倍甚至十幾倍。

之前在OpenClaw開發(fā)者聚會上，有人分享過自己的使用賬單：每個月光Token費用就要1000到2000美元，還有更夸張的玩家每天消耗10億Token。

所以開發(fā)者圈里流行一句玩笑：安裝OpenClaw很便宜，養(yǎng)龍蝦卻很貴。

不過PinchBench榜單的最大價值，不只是排名本身。

它第一次比較系統(tǒng)地回答了Agent時代的現(xiàn)實問題：當AI真的開始“打工”時，我們該給它配哪種“大腦”？

更值得關注的是，這背后反映了AI行業(yè)的變化：以前評價AI像看考試成績，比分數(shù)、比榜單排名；現(xiàn)在則更看重實際能力——它到底能不能把活干完。

換句話說，AI不再只是會聊天、會寫文字的工具，而是越來越像能被安排任務的數(shù)字員工。

現(xiàn)在開發(fā)者見面寒暄，常說的不再是“你用哪個模型”，而是更接地氣的一句：

你現(xiàn)在養(yǎng)了幾只龍蝦？U0001f99e

本文來自微信公眾號“科技狐”（ID：kejihutv），作者：老狐，36氪經(jīng)授權發(fā)布。

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