你现在养了几只龙虾？
这就是现在打招呼最常见的问题，上周腾讯深圳总部排起龙等着免费装 OpenClaw，真是一代人有一代人的鸡蛋。
连黄仁勋也盛赞 OpenClaw 为「有史以来最重要的软件发布」，认为它已经证明了 AI 在高度个性化环境中，能够完美复刻人类的复杂工作流。
养龙虾太过火爆，也终于出现专门针对 OpenClaw 的基准测试 PinchBench，用于评估大语言模型在 OpenClaw 任务中的表现。
PinchBench 评分方式也很硬核，有的任务看代码能不能跑通（自动化检查），有的看写得好不好（Claude Opus 当评委），还有的是两者结合。所有题目和答案都开源在 GitHub 上，谁都可以去验货。
今天，OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 分享这个龙虾基准测试排行榜。
PinchBench 一口气测了 32 款主流大模型，从成功率、速度、费用三个维度，看看哪个模型最适合养龙虾。
PinchBench 官网：https://pinchbench.com/
Gemini 3 Flash 成功率最高，国产模型也杀疯了来看最重磅的成功率排名。
Google 的 Gemini 3 Flash Preview 以 95.1% 的成功率夺冠，这个成绩说实话让我有点意外。因为 Flash 系列一直是 Gemini 的「轻量版」，主打快和便宜，没想到这次在准确率上直接把自家 Pro 老大哥和 Claude、GPT 系列全超了。
这说明Google 在模型效率优化上是真的下了功夫。轻量模型不代表能力弱，关键看怎么调。
第二名是 MiniMax M2.1，成功率 93.6%。国产模型真的站起来了，MiniMax 的表现相当亮眼，成功压过了 Claude Sonnet 4.5（92.7%）和 GPT-4o（85.2%）。
Kimi K2.5 紧随其后，成功率 93.4%。Kimi 的长文本能力一直很强，这次在编程任务上也证明了自己。和 MiniMax 一起，国产双雄直接占据了 TOP3 的两个席位。
再往后看，Claude Sonnet 4.5 排第四（92.7%），Gemini 3 Pro 第五（91.7%），Claude Haiku 4.5 第六（90.8%）。
有意思的是，Claude Opus 4.6 作为 Anthropic 的旗舰大模型，成功率只有 90.6%，排在第七。
看来「大」不一定「强」，至少在编程这个场景下，中端模型反而更香。
唯快不破，MiniMax 赢麻了在开发这些重度任务中，谁都不想对着屏幕干等。速度接影响干活的心情。
MiniMax M2.5 以 105.96 秒的成绩拿下速度冠军，完成全部测试任务。什么概念？比第二名 Gemini 2.0 Flash 只快了 0.09 秒，但第一就是第一。
第三名 Llama 3.1 70B（106.14 秒）、第四名 Gemini 1.5 Pro（106.85 秒）、第五名 Mistral Large（107.72 秒）——这几个差距都不大，基本在同一梯队。
但往下看就有意思了。
Claude Sonnet 4 用了 137.66 秒，比第一梯队慢了 30 秒。Gemini 3 Pro 更是用了 239.55 秒，是 MiniMax M2.5 的两倍多。
这说明一个规律：轻量级模型普遍更快。如果你做的是快速原型开发、需要频繁迭代，选轻量模型准没错。但如果是那种「跑一遍就行」的任务，等等大模型也无妨。
怎么养龙虾最划算养龙虾，精打细算很重要，毕竟很多OpenClaw 任务都是 Token 无底洞，稍不留神就能让你怀疑人生。
GPT-5 Nano 以 0.03 美元的成本成为全场最便宜的选择，成功率 85.8%。虽然准确率不算顶尖，但这个价格……还要什么自行车？适合预算有限、对错误容忍度高的场景。
Gemini 2.5 Flash Lite 排第二，只要 0.05 美元，成功率 83.2%。这个性价比就很能打了——成本是 GPT-5 Nano 的不到两倍，成功率只低了 2.6 个百分点。
MiniMax M2.1 排第五，成本 0.14 美元，但别忘了它的成功率是 93.6%。算下来每百分点的成本只有 0.0015 美元，性价比极高。
该知情人士称，伊朗方面以持续发动猛烈攻击回应美方这一提议。
那么，这对货币政策意味着什么？首先，就业增长本身不太可能成为衡量劳动力市场强弱的可靠指标。
再看高端模型的成本，就有点触目惊心了。
Claude Opus 4.6 完成测试要花 5.89 美元，是 GPT-5 Nano 的将近 200 倍。但它的成功率只有 90.6%，比 MiniMax M2.1 还低了 3 个百分点。
这账怎么算都不划算。除非你对 Claude 有特殊的品牌信仰，否则从纯性价比角度，中端模型显然是更理性的选择。
龙虾养殖怎么选看完三个维度的榜单，相信你已经有了自己的判断。这里 APPSO 再给大家几个场景化的建议：
如果你追求成功率，无脑选 Gemini 3 Flash
95.1% 的成功率 + 0.72 美元的成本，目前综合表现最优。适合对代码质量要求高的生产环境，出错的代价远大于模型成本的时候，选它准没错。
⚡ 如果你追求速度，选 MiniMax M2.5 或 Gemini 2.0 Flash
都在 106 秒左右完成全部任务，适合快速原型开发、需要频繁迭代的场景。时间就是金钱，这俩能帮你省下不少耐心。
如果你追求性价比，选 Gemini 2.5 Flash Lite
0.05 美元的成本，83.2% 的成功率，是入门「养龙虾」的最佳选择。个人项目、小团队、预算有限的场景，闭眼入。
如果想少折腾倾向国产模型，MiniMax M2.1 和 Kimi K2.5 都很能打
MiniMax M2.1 成功率 93.6% 排第二，Kimi K2.5 成功率 93.4% 排第三，两款国产模型都已经跻身第一梯队。而且 MiniMax 的速度还是冠军，性价比也极高，值得重点关注。
从这次 PinchBench 的榜单可以看出，Agent 已经进入了「百花齐放」的时代。Google 的 Gemini 系列在效率和成本上全面领先，国产模型 MiniMax 和 Kimi 紧随其后，OpenAI 和 Anthropic 则在高端市场保持竞争力。
对于开发者来说，好消息是选择越来越多了。坏消息是……选择困难症可能更严重了。
但没关系，记住一个原则：没有最好的模型，只有最适合你场景的模型。生产环境看成功率，原型开发看速度，个人项目看性价比，按需选择就好。
而且，APPSO 也想特别提醒大家，安装 OpenClaw 或许不用花费什么成本，但「养龙虾」消耗的 Token ，可比过去我们和 AI 对话要多得多。
元股证券:ygzq.hk前几天 OpenClaw 在纽约办的聚会上不少用户分享自己的龙虾养殖心得，有人每个月在 Token上的花费高达1000-2000美元，更有一位「土豪」玩家每天烧掉 10 亿 tokens，没有信仰可禁不起这么烧钱。
尝鲜 OpenClaw 可以，但它其实并不适合所有人，目前有很多任务用龙虾也并非最优解，更大的意义是可以感受 AI 带来全新的交互体验。
本文来源：APPSO杠杆股票交易
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