想知道哪款大模型在 OpenClaw真实世界代理任务中真正最强？
MyToken基于测评网站整理了一套专注评估AI编码代理实际能力的透明基准，只看成功率这一个核心维度（速度和成本属于其他独立维度，后续再单独分析）。完全公开、可复现，只呈现严谨的测评标准 + 最新成功率Top 10排行。
一、测评维度：成功率
具体标准：AI代理完整准确地完成给定任务的数量占比。每项任务都采用高度标准化的流程：
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精准的用户提示词（Prompt））
发送给智能体完整来模拟真实的用户请求场景
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预期行为（Expected Behavior ）
均说明可接受的实现方式与关键决策要点
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评分标准（checklist）
列出可逐条核验的原子化成功判定清单
二、三种评分方式
此次测评主要采取3种评分方式
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自动化检查：Python脚本直接验证文件内容、执行记录、工具调用等客观结果
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LLM大模型裁判：Claude Opus按照详细量表打分（内容质量、合适度、完整性等）
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混合模式：自动化客观检查 + LLM裁判定性评估结合
所有任务定义、Prompt、评分逻辑全部公开，以便复测验证。
三、用于测评的任务
此次基准测试涵盖23 个不同类别的任务。覆盖基础交互、文件/代码操作、内容创作、研究分析、系统工具调用、记忆持久化等多个维度，高度贴近开发者日常使用OpenClaw的场景：
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Sanity Check（自动化）——处理简单指令并正确回复问候
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Calendar Event Creation（自动化）——自然语言生成标准ICS日历文件
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Stock Price Research（自动化）——实时查询股价并输出格式化报告
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Blog Post Writing（LLM裁判）——写一篇约500字结构化Markdown博客
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Weather Script Creation（自动化）——编写带错误处理的Python天气API脚本
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Document Summarization（LLM裁判）——3段式精炼总结核心主题
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Tech Conference Research（LLM裁判）——调研整理5场真实科技会议信息（名称、日期、地点、链接）
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Professional Email Drafting（LLM裁判）——礼貌拒绝会议并提出替代方案
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Memory Retrieval from Context（自动化）——从项目笔记中精准提取日期、成员、技术栈等
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File Structure Creation（自动化）——自动生成标准项目目录、README、.gitignore
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Multi-step API Workflow（混合）——读取配置 → 编写调用脚本 → 完整文档化
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Install ClawdHub Skill（自动化）——从技能仓库安装并验证可用性
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Search and Install Skill（自动化）——搜索天气类技能并正确安装
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AI Image Generation（混合）——按描述生成并保存图片
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Humanize AI-Generated Blog（LLM裁判）——把机器味内容改成自然口语
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Daily Research Summary（LLM裁判）——多份文档合成连贯每日摘要
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Email Inbox Triage（混合）——分析多封邮件并按紧急度整理报告
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Email Search and Summarization（混合）——搜索归档邮件并提炼关键信息
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Competitive Market Research（混合）——企业APM领域竞品分析
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CSV and Excel Summarization（混合）——分析表格文件并输出洞察
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ELI5 PDF Summarization（LLM裁判）——用5岁小孩能懂的语言解释技术PDF
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OpenClaw Report Comprehension（自动化）——从研究报告PDF中精准回答特定问题
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Second Brain Knowledge Persistence（混合）——跨会话存储并准确回忆信息
四、核心结论：成功率Top 10大模型排行 （Best %/Avg % )
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数据更新至2026年4月7日
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Best % 为单次最高成功率，Avg % 为多次平均成功率，更反映稳定性
以下是成功率最高的前十模型
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anthropic/claude-opus-4.6（Anthropic）——93.3% / 82.0%
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arcee-ai/trinity-large-thinking（Arcee AI）——91.9% / 91.9%
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openai/gpt-5.4（OpenAI）——90.5% / 81.7%
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qwen/qwen3.5-27b（Qwen）——90.0% / 78.5%
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minimax/minimax-m2.7（MiniMax）——89.8% / 83.2%
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anthropic/claude-haiku-4.5（Anthropic）——89.5% / 78.1%
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qwen/qwen3.5-397b-a17b（Qwen）——89.1% / 80.4%
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xiaomi/mimo-v2-flash（Xiaomi）——88.8% / 70.2%
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qwen/qwen3.6-plus-preview（Qwen）——88.6% / 84.0%
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nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b（NVIDIA）——88.6% / 75.5%
Claude Opus 4.6目前以93.3%的最高成功率领跑，但Arcee的Trinity在平均稳定性上表现亮眼，千问系列也有多款进入前十，展现出很强的性价比潜力。成功率是基础门槛，后续速度和成本维度会进一步影响实际体验。
这套23任务基准完全透明，强烈建议大家结合自身场景实际测试。更多其他模型排名，敬请期待MyToken即将推出的智能体排行榜功能。
（数据来源于PinchBench公开的OpenClaw代理基准测试，持续更新中。）
