往日两年，AI 圈盘问最多的一件事，其实很粗造：哪个模子更灵巧。

谁的推理更强，谁的磨砺分数更高，谁又刷新了哪个榜单。

但到了 2026 年，全球不太温雅谁更灵巧了，反而初始问一个更试验的问题：哪个模子更会干活？

跟着 OpenClaw 这类 Agent 框架初始爆火，越来越多建筑者不再仅仅和 AI 聊天，而是让大模子真谨慎受任务。

写代码、查尊府、惩办邮件、整理文献、调用 API，以致我方拆解复杂经由，一步一步把事情作念完。

在建筑者圈子里，这事还有个高出形象的说法：养龙虾。

把模子接进 Agent 框架，就像往水箱里放一只龙虾，让它我方在内部跑任务、调器具、折腾责任流，看它到底能弗成把活干理会。

那到底哪款大模子，最相宜拿来“养龙虾”？

最近，OpenClaw 首创东谈主 Peter Steinberger 发布了一份名为 PinchBench 的基准测试榜单。

连气儿实测了 32 个主流大模子，从收遵守、速率和老本三个维度作念了圆善对比。

这也成了目下第一份挑升针对 Agent 任务的，“龙虾大模子排行榜”。

而榜单一出来，许多东谈主第一响应皆是：这排名，大略有点出乎预料。

从收遵守来看，榜单第别称并不是全球常提到的“新模子”，而是 Anthropic 的旗舰模子 Claude Opus 4.6。

它在 PinchBench 里的任务收遵守达到了 82.5%。

紧随自后的，是 Claude Opus 4.5，收遵守 81.3%。第三名则是谷歌的 Gemini 3.1 Pro Preview，收遵守 81.1%。

前三名基本皆处在 80% 以上的收遵守区间，差距十分小。

但更有酷爱的是接下来的排名，第四名是 Claude Sonnet 4，收遵守 80.5%。

第五名则是国产模子 Kimi K2.5，收遵守 80.1%。第六名是另一款国产模子 MiniMax M2.1，收遵守 79.5%。

换句话说，在最中枢的收遵守见地里，国产模子仍是稳稳插足第一梯队。

但有些模子的排名就有点出东谈主料到了。举例 OpenAI 的新模子 GPT-5.4，收遵守只消 78%，排在榜单第九。

而不少建筑者平庸俗用的 GPT-4o，收遵守以致只消 56.3%，排在榜单倒数。

这其实证据了一件很难题的事情：传统的大模子排行榜，并弗成很好展望 AI 在 Agent 任务里的阐明。

往日许多榜单实质上是“磨砺方式”，比如常识问答、数学推理、代码题，只消模子给出正确谜底就算完成任务。

但在 Agent 系统里，AI 要作念的事情彻底不同，它不仅要领略提示，还要我方拆革职务、调用器具、读取文献、生成中间成果、实施多手脚操作。

若是中间任何一步出错，所有这个词这个词任务就可能失败。

换句话说，Agent 任务测试的不是模子“会不会答题”，而是它能弗成简直像一个数字职工相同把事情一步一步作念完。

从 PinchBench 的成果来看，还有一个十分显着的趋势：在 Agent 场景里，模子越大并不一定越好。

许多中型模子反而更褂讪，因为它们推理速率更快、想考旅途更短，在多手脚责任流中难题易“迷途”。

比如排名靠前的 Claude Sonnet 4 和 MiniMax M2.1，其实皆不是各家公司体量最大的模子版块，但在确凿任务中阐明十分稳。

这也意味着大模子正在出现一种新的单干：旗舰模子认真展示极限能力，而中型模子初始承担真确的出产任务。

虽然，说到养龙虾，还有一个所有这个词建筑者皆绕不开的问题“老本”。

因为 Agent 系统远比泛泛聊天更烧 Token，模子需要反复想考、生成中间手脚、调用器具，一次圆善任务的 Token 亏本可能是泛泛对话的几倍以致十几倍。

之前在一次 OpenClaw 建筑者约会上，就有东谈主共享过我方的使用账单：每个蟾光 Token 用度就要 1000 到 2000 好意思元，还有一位更夸张的玩家每天亏本 10 亿 Token。

是以目下建筑者圈里流行一句打妙语：安设 OpenClaw 很低廉，养龙虾很贵。

不外说到底，PinchBench 这份榜单最大的价值，其实也不仅仅排个排名。

它便是是第一次比拟系统地复兴了一个 Agent 时期很试验的问题：当 AI 简直初始出来打工了开yun体育网，咱们到底该给它配哪种“大脑”？