AI 開始打工了：最新“龍蝦排行榜”，誰最會干活？

過去兩年，AI 圈討論最多的一件事，其實很簡單：哪個模型更聰明。

誰的推理更強，誰的考試分數更高，誰又刷新了哪個榜單。

但到了 2026 年，大家不太關心誰更聰明了，反而開始問一個更現實的問題：哪個模型更會干活？

隨著OpenClaw這類 Agent 框架開始爆火，越來越多開發者不再只是和 AI 聊天，而是讓大模型真正接管任務。

寫代碼、查資料、處理郵件、整理文件、調用 API，甚至自己拆解復雜流程，一步一步把事情做完。

在開發者圈子里，這事還有個特別形象的說法：養龍蝦。

把模型接進 Agent 框架，就像往水箱里放一只龍蝦，讓它自己在里面跑任務、調工具、折騰工作流，看它到底能不能把活干明白。

那到底哪款大模型，最適合拿來“養龍蝦”？

最近，OpenClaw創始人Peter Steinberger發布了一份名為PinchBench的基準測試榜單。

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做了完整對比。

這也成了目前第一份專門針對 Agent 任務的，“龍蝦大模型排行榜”。

而榜單一出來，很多人第一反應都是：這排名，好像有點出乎意料。

從成功率來看，榜單第一名并不是大家常提到的“新模型”，而是 Anthropic 的旗艦模型Claude Opus 4.6。

它在 PinchBench 里的任務成功率達到了82.5%。

緊隨其后的，是Claude Opus 4.5，成功率81.3%。第三名則是谷歌的Gemini 3.1 Pro Preview，成功率81.1%。

前三名基本都處在80% 以上的成功率區間，差距非常小。

但更有意思的是接下來的排名，第四名是Claude Sonnet 4，成功率80.5%。

第五名則是國產模型Kimi K2.5，成功率80.1%。第六名是另一款國產模型 MiniMax M2.1，成功率79.5%。

換句話說，在最核心的成功率指標里，國產模型已經穩穩進入第一梯隊。

但有些模型的排名就有點出人意料了。例如 OpenAI 的新模型 GPT-5.4，成功率只有78%，排在榜單第九。

而不少開發者平時常用的 GPT-4o，成功率甚至只有56.3%，排在榜單倒數。

這其實說明了一件很重要的事情：傳統的大模型排行榜，并不能很好預測 AI 在 Agent 任務里的表現。

過去很多榜單本質上是“考試模式”，比如知識問答、數學推理、代碼題，只要模型給出正確答案就算完成任務。

但在 Agent 系統里，AI 要做的事情完全不同，它不僅要理解指令，還要自己拆解任務、調用工具、讀取文件、生成中間結果、執行多步驟操作。

如果中間任何一步出錯，整個任務就可能失敗。

換句話說，Agent 任務測試的不是模型“會不會答題”，而是它能不能真的像一個數字員工一樣把事情一步一步做完。

從 PinchBench 的結果來看，還有一個非常明顯的趨勢：在 Agent 場景里，模型越大并不一定越好。

很多中型模型反而更穩定，因為它們推理速度更快、思考路徑更短，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，其實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非常穩。

這也意味著大模型正在出現一種新的分工：旗艦模型負責展示極限能力，而中型模型開始承擔真正的生產任務。

當然，說到養龍蝦，還有一個所有開發者都繞不開的問題“成本”。

因為 Agent 系統遠比普通聊天更燒 Token，模型需要反復思考、生成中間步驟、調用工具，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。

之前在一次 OpenClaw 開發者聚會上，就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，還有一位更夸張的玩家每天消耗 10 億 Token。

所以現在開發者圈里流行一句玩笑話：安裝 OpenClaw 很便宜，養龍蝦很貴。

不過說到底，PinchBench 這份榜單最大的價值，其實也不只是排個名次。

它等于是第一次比較系統地回答了一個 Agent 時代很現實的問題：當AI真的開始出來打工了，我們到底該給它配哪種“大腦”？

更有意思的是，這背后其實反映出 AI 行業正在發生的一點小變化。以前大家評價 AI，很像在看考試成績，誰分數高、誰榜單第一、誰又刷新紀錄。

但現在慢慢不一樣了，大家開始看的是另一件事：它到底能不能把活干完。

換句話說，AI 不再只是一個會聊天、會寫幾段文字的工具，而是越來越像一個可以被安排任務的數字員工。

所以現在開發者見面寒暄，很多時候都不是在問“你用哪個模型”，而是換成了一句更接地氣的話：

你現在養了幾只龍蝦？