OpenClaw最佳适配模型有哪些? 适合OpenClaw的模型一览

小编：小蝶更新时间：2026-03-11 17:30

最近，OpenClaw的模型适配问题再次成为开发者社区的热门话题。

项目创始人Peter Steinberger在官方PinchBench基准测试榜单中，公开推荐两款来自中国的大模型作为OpenClaw的优选方案：MiniMax M2.1（含更新版本M2.5）与Kimi K2.5。

在这份测试榜单中，两款模型在全球32款主流大模型的评测中分别位列第二和第三名。第一名为Gemini 3 Flash。

测试结果显示MiniMax M2.1成功率：93.6%，Kimi K2.5成功率：93.5%

MiniMax在测试时使用的还不是最新版本M2.5，其实际潜力仍有提升空间。

在OpenClaw的核心任务测试中，包括系统操作、工具调用、多任务调度、长文本处理等场景，两款模型表现稳定。成功率仅比谷歌旗舰模型低1.5%，1.7%，但整体表现明显领先于Claude Opus 4.6与GPT-4o等海外模型。

在PinchBench测试中，MiniMax M2.1的成功率排名仅次于Gemini系列，整体表现非常均衡。

其优势主要体现在以下几个方面。

MiniMax M2.1在复杂Agent任务中的成功率达到93.6%，是当前OpenClaw适配度最高的模型之一。

模型可以在国内环境直接访问，网络延迟更低，同时在中文语境下表现自然，能够更好适配常见办公软件生态，如WPS、飞书、本土SaaS工具

支持约20万tokens上下文，适合处理长文档分析、多任务并行执行、长流程自动化

这类任务正是OpenClaw Agent的典型使用场景。

在自动编程、复杂逻辑推理和任务拆解方面表现突出，适合开发者用于自动化开发流程。

调用成本约为Claude Sonnet 4.5的1/25，长期运行成本非常低。这使得普通用户或小型团队也能长期运行自己的AI Agent。

另一款被推荐的模型是Kimi K2.5。它在OpenClaw生态中的使用量非常高。

在OpenRouter平台统计中，Kimi K2.5已成为OpenClaw调用量最高的模型。

Kimi K2.5在以下类型任务中表现稳定。

1、多步骤任务执行

2、工具调用

3、自动化流程管理

这类能力对AI Agent至关重要。

Kimi K2.5的调用价格较低，非常适合：

1、个人项目

2、小团队开发

3、自动化办公场景

在PinchBench测试中，Kimi K2.5能在107秒以内完成全部测试任务，速度位于第一梯队。

在处理中文内容时表现自然，适合国内业务流程、文档处理、自动化办公

本次排名来自PinchBench基准测试。

PinchBench并不是传统的大模型能力测试平台，它并不关注知识问答或数学推理，而是专门评估AI Agent的实际执行能力。

该测试由Kilo AI团队开发，目标是模拟真实的OpenClaw工作流程，如系统文件操作、多步骤任务规划、API与工具调用、自动化执行流程

这种测试方式更贴近Agent真实使用场景，更能反映模型在OpenClaw框架中的实际表现。

随着AI Agent应用逐渐成为大模型的重要方向，模型性能评估的标准也在发生变化。从PinchBench的结果来看，国产模型在Agent执行能力、成本控制、中文环境适配等方面已经具备明显竞争力。

在OpenClaw生态中，MiniMax M系列与Kimi K系列很可能会成为未来一段时间内最常见的模型选择。