AI 开始打工了：最新“龙虾排行榜”，谁最会干活?
过去两年，AI 圈讨论最多的一件事，其实很简单：哪个模型更聪明。
谁的推理更强，谁的考试分数更高，谁又刷新了哪个榜单。
但到了 2026 年，大家不太关心谁更聪明了，反而开始问一个更现实的问题：哪个模型更会干活？
AI 开始打工了：最新“龙虾排行榜”，谁最会干活？
随着 OpenClaw 这类 Agent 框架开始爆火，越来越多开发者不再只是和 AI 聊天，而是让大模型真正接管任务。
写代码、查资料、处理邮件、整理文件、调用 API，甚至自己拆解复杂流程，一步一步把事情做完。
在开发者圈子里，这事还有个特别形象的说法：养龙虾。
把模型接进 Agent 框架，就像往水箱里放一只龙虾，让它自己在里面跑任务、调工具、折腾工作流，看它到底能不能把活干明白。
AI 开始打工了：最新“龙虾排行榜”，谁最会干活？
那到底哪款大模型，最适合拿来“养龙虾”？
最近，OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 发布了一份名为 PinchBench 的基准测试榜单。
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一口气实测了 32 个主流大模型，从成功率、速度和成本三个维度做了完整对比。
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这也成了目前第一份专门针对 Agent 任务的，“龙虾大模型排行榜”。
而榜单一出来，很多人第一反应都是：这排名，好像有点出乎意料。
从成功率来看，榜单第一名并不是大家常提到的“新模型”，而是 Anthropic 的旗舰模型 Claude Opus 4.6。
它在 PinchBench 里的任务成功率达到了 82.5%。
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紧随其后的，是 Claude Opus 4.5，成功率 81.3%。第三名则是谷歌的 Gemini 3.1 Pro Preview，成功率 81.1%。
前三名基本都处在 80% 以上的成功率区间，差距非常小。
但更有意思的是接下来的排名，第四名是 Claude Sonnet 4，成功率 80.5%。
第五名则是国产模型 Kimi K2.5，成功率 80.1%。第六名是另一款国产模型 MiniMax M2.1，成功率 79.5%。
换句话说，在最核心的成功率指标里，国产模型已经稳稳进入第一梯队。
但有些模型的排名就有点出人意料了。例如 OpenAI 的新模型 GPT-5.4，成功率只有 78%，排在榜单第九。
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而不少开发者平时常用的 GPT-4o，成功率甚至只有 56.3%，排在榜单倒数。
这其实说明了一件很重要的事情：传统的大模型排行榜，并不能很好预测 AI 在 Agent 任务里的表现。
过去很多榜单本质上是“考试模式”，比如知识问答、数学推理、代码题，只要模型给出正确答案就算完成任务。
但在 Agent 系统里，AI 要做的事情完全不同，它不仅要理解指令，还要自己拆解任务、调用工具、读取文件、生成中间结果、执行多步骤操作。
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如果中间任何一步出错，整个任务就可能失败。
换句话说，Agent 任务测试的不是模型“会不会答题”，而是它能不能真的像一个数字员工一样把事情一步一步做完。
从 PinchBench 的结果来看，还有一个非常明显的趋势：在 Agent 场景里，模型越大并不一定越好。
很多中型模型反而更稳定，因为它们推理速度更快、思考路径更短，在多步骤工作流中不容易“迷路”。
比如排名靠前的 Claude Sonnet 4 和 MiniMax M2.1，其实都不是各家公司体量最大的模型版本，但在真实任务中表现非常稳。
这也意味着大模型正在出现一种新的分工：旗舰模型负责展示极限能力，而中型模型开始承担真正的生产任务。
当然，说到养龙虾，还有一个所有开发者都绕不开的问题“成本”。
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因为 Agent 系统远比普通聊天更烧 Token，模型需要反复思考、生成中间步骤、调用工具，一次完整任务的 Token 消耗可能是普通对话的几倍甚至十几倍。
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之前在一次 OpenClaw 开发者聚会上，就有人分享过自己的使用账单：每个月光 Token 费用就要 1000 到 2000 美元，还有一位更夸张的玩家每天消耗 10 亿 Token。
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所以现在开发者圈里流行一句玩笑话：安装 OpenClaw 很便宜，养龙虾很贵。
不过说到底，PinchBench 这份榜单最大的价值，其实也不只是排个名次。
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它等于是第一次比较系统地回答了一个 Agent 时代很现实的问题：当 AI 真的开始出来打工了，我们到底该给它配哪种“大脑”？
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