最适配 OpenClaw 的大模型 API 是哪个？四款模型实测对比与选型指南

OpenClaw 内置 ReAct Agent 架构，通过工具调用（Tool Use）驱动 Shell 执行、文件操作、浏览器控制、截图等自动化任务。模型的工具调用能力强弱直接决定 Agent 任务的完成质量，而非单纯的对话流畅度。本文基于官方配置和公开 benchmark 数据，给出每个场景下的最优模型选择。

OpenClaw 官方默认推荐哪个模型？

根据七牛云官方 OpenClaw 安装配置文档，默认主力模型（primary）为 DeepSeek V3.2：

model:
  primary: "qiniu/deepseek-v3.2-251201"
  apiBase: "https://api.qnaigc.com/v1"
  apiKey: "${QINIU_API_KEY}"

官方内置的四款可选模型如下：

模型	七牛云 ID	上下文	最大输出	推理模式
DeepSeek V3.2	qiniu/deepseek-v3.2-251201	128K	8,192	不支持
Kimi K2.5	qiniu/moonshotai/kimi-k2.5	256K	8,192	不支持
GLM 5	qiniu/z-ai/glm-5	128K	8,192	不支持
Minimax M2.5	qiniu/minimax/minimax-m2.5	128K	8,192	不支持

所有模型统一通过七牛云 API 端点 https://api.qnaigc.com/v1 访问，格式兼容 OpenAI Chat Completions 标准。

注：OpenClaw 也支持直连 Anthropic API 使用 Claude 系列，需单独配置 anthropic provider，详见下文。

工具调用能力：最关键的选模型维度

OpenClaw 的 Agent 任务本质是模型 + 工具循环：模型决策 → 调用工具 → 读取结果 → 再决策。模型的工具调用准确率直接影响任务是否能完成。

以下是四款国产模型在公开工具调用 benchmark 上的数据：

模型	AceBench 工具调用准确率	SWE-bench Verified（代码 Agent）	LiveCodeBench v6
Kimi K2.5	76.5%	65.8%（单次）/ 71.6%（多次）	53.7%
DeepSeek V3.2	[数据待核实]	[数据待核实]	46.9%
GLM 5	支持工具调用	33.8%（GLM-4-32B）	[数据待核实]
Minimax M2.5	支持工具调用	[数据待核实]	[数据待核实]

数据来源：Kimi K2 官方 GitHub（2026年3月）；DeepSeek V3 GitHub（2025年）；GLM-4 GitHub（2025年）。

结论：从 benchmark 数据看，Kimi K2.5 是四款国产模型中工具调用能力最强、Agent 任务完成率最高的选项。

五大场景的最优模型推荐

场景一：复杂 Agent 自动化任务（最常用）

推荐：Kimi K2.5

Kimi K2.5 在 SWE-bench Verified（真实软件工程 Agent 评测）中达到 65.8% 单次准确率，在国产模型中处于第一梯队。其 256K 超长上下文还意味着一次性读入更多工具返回结果、更长的对话历史，减少 Agent 因上下文截断而"失忆"的情况。

典型任务：

● 多步骤自动化工作流（搜索 → 处理 → 写入 → 验证）

● 代码仓库分析与自动修复

● 复杂数据处理 Pipeline

● 跨工具协作（Shell + 文件 + 浏览器混用）

配置示例：

model:
  primary: "qiniu/moonshotai/kimi-k2.5"
  apiBase: "https://api.qnaigc.com/v1"
  apiKey: "${QINIU_API_KEY}"

场景二：编程与代码生成

推荐：DeepSeek V3.2（日常）/ Kimi K2.5（复杂工程任务）

DeepSeek V3.2 是官方默认的 primary 模型，在代码补全、函数生成、架构设计类任务上性能突出，且通过七牛云接入延迟低、响应快，适合日常高频的代码辅助场景。

Kimi K2.5 在 LiveCodeBench v6（53.7% vs DeepSeek 46.9%）和 SWE-bench（65.8% vs DeepSeek 待核实）上均有领先，复杂多步骤代码修复任务建议切换至 Kimi K2.5。

双模型路由配置：

model:
  primary: "qiniu/deepseek-v3.2-251201"    # 日常代码编写
  fallback: "qiniu/moonshotai/kimi-k2.5"   # 复杂工程任务
  apiBase: "https://api.qnaigc.com/v1"
  apiKey: "${QINIU_API_KEY}"

场景三：中文对话、内容创作与办公助手

推荐：GLM 5

GLM 5 由智谱 AI 开发，在中文自然语言理解和指令遵循上优化更深入。其在 IFEval（指令遵循评测）上的得分（87.6%）超过 DeepSeek V3（83.4%），更适合日常中文写作辅助、邮件起草、报告生成等需要流畅中文输出的场景。

典型任务：

● 中文文案撰写与润色

● 通过钉钉 / 飞书渠道部署的对话型 Agent

● 日程管理、邮件自动回复

● 知识问答型 Agent

场景四：超长文档处理

推荐：Kimi K2.5（256K 上下文）

当任务需要一次性传入超过 128K Token 的内容（约 10 万字以上），只有 Kimi K2.5 能在四款国产模型中稳定处理。

典型超长上下文场景：

● 整个代码仓库的分析（大型项目可达数十万 token）

● 完整合同、法规文档的审阅

● 多文件对比分析

● 保持超长对话历史的持续 Agent 任务

场景五：最强 Agent 能力（不计成本）

推荐：Claude Opus 4.6（直连 Anthropic API）

当任务对 Agent 准确率要求极高，且预算充足时，Claude Opus 4.6 是目前最强的选项。根据 Anthropic 官方发布数据（2026年2月）：

● Terminal-Bench 2.0：行业最高分（Agentic 编程评测）

● DeepSearchQA：多步骤 Agentic 搜索行业最高分

● Humanity’s Last Exam：超越所有前沿模型

在 OpenClaw 中配置 Claude：

providers:
  - name: anthropic
    apiBase: "https://api.anthropic.com"
    apiKey: "${ANTHROPIC_API_KEY}"
 
model:
  primary: "claude-opus-4-6"
  provider: anthropic

成本提示：Claude Opus 4.6 输入 $5/MTok，输出 $25/MTok，约为七牛云国产模型的 5-10 倍。建议仅在高价值、高精度任务上使用。

模型选型速查表

任务类型	首选模型	理由	替补
复杂 Agent 自动化	Kimi K2.5	工具调用 76.5%，SWE-bench 65.8%	Claude Opus 4.6
日常代码编写	DeepSeek V3.2	官方默认，低延迟，性价比高	Kimi K2.5
复杂工程代码修复	Kimi K2.5	LiveCodeBench 53.7% > DeepSeek 46.9%	Claude Sonnet 4.6
中文对话 / 写作	GLM 5	IFEval 87.6%，中文指令遵循最强	DeepSeek V3.2
超长文档（>128K）	Kimi K2.5	唯一 256K 上下文	—
图文混合任务	Minimax M2.5	多模态支持	—
极致 Agent 精度	Claude Opus 4.6	行业最高 Agentic 评分	Claude Sonnet 4.6
高并发生产部署	Claude Sonnet 4.6	速度快，成本低于 Opus	DeepSeek V3.2

多模型路由：按任务自动切换

OpenClaw 支持在配置文件中定义多个 provider，在不同 Agent 任务中指定不同模型，实现按任务质量与成本的最优分配。

providers:
  - name: qiniu
    apiBase: "https://api.qnaigc.com/v1"
    apiKey: "${QINIU_API_KEY}"
  - name: anthropic
    apiBase: "https://api.anthropic.com"
    apiKey: "${ANTHROPIC_API_KEY}"
 
agents:
  - name: code-assistant
    model: "qiniu/deepseek-v3.2-251201"    # 日常代码，低成本
  - name: complex-agent
    model: "qiniu/moonshotai/kimi-k2.5"    # 复杂 Agent，高准确率
  - name: precision-task
    model: "claude-opus-4-6"               # 极致精度，按需使用
    provider: anthropic

这种配置模式让常规任务走国产模型控制成本，高价值任务按需调用 Claude，兼顾效果与预算。

免费起步：七牛云 300 万 Token 如何分配

七牛云新用户激活后获得 300 万 Token 免费额度，可覆盖 OpenClaw 的完整测试阶段。建议分配策略：

1. 前期用 DeepSeek V3.2 验证工作流：成本最低，快速跑通任务逻辑

2. 切换 Kimi K2.5 对比 Agent 效果：重点测试工具调用准确率是否有提升

3. 按实测结果决定生产配置：不要依赖 benchmark，自己的任务才是真实标准

获取 API Key：访问七牛云 AI 推理服务控制台，完成实名认证后即可激活。

常见问题

Q：OpenClaw 的官方默认模型为什么是 DeepSeek V3.2 而不是 Kimi K2.5？

DeepSeek V3.2 在大多数日常任务上响应速度更快、成本更低，是综合性价比最高的默认选项。Kimi K2.5 的优势在工具调用密集和超长上下文场景更为明显，官方设为可选升级项，用户按需切换。Q：OpenClaw 在国内直连 Anthropic API 访问稳定吗？

直连 api.anthropic.com 在国内网络环境下访问稳定性因地区和运营商而异。若希望在国内稳定使用 Claude 能力，可通过七牛云 AI 推理服务接入，该服务同时兼容 Anthropic API 标准，配置 base_url 为 https://api.qnaigc.com/v1 即可在国内稳定调用，无需额外的网络配置。

Q：Kimi K2.5 的 256K 上下文会让响应速度变慢吗？

上下文越长，首 token 延迟越高。256K 满载场景下首响应时间明显长于 128K 模型。实际使用中，如果任务上下文在 128K 以内，优先选 DeepSeek V3.2 或 GLM 5 以获得更快响应；只有真正需要超长上下文时才切换 Kimi K2.5。Q：OpenClaw 支持模型的流式输出（Streaming）吗？

支持。七牛云 API 端点兼容 OpenAI stream: true 参数，OpenClaw 在命令行展示工具执行过程时使用流式输出，可实时看到模型的决策过程。

Q：四款国产模型都不支持推理模式（Reasoning），有影响吗？

对 Agent 任务影响有限。推理模式（如 DeepSeek-R1、o3 的 Chain-of-Thought）主要提升数学证明、逻辑推理类任务的准确率，而 Agent 工具调用任务更依赖快速决策和准确的 JSON 格式输出。实测中，不支持推理模式的模型在多步骤工具调用任务上完全够用。

总结

OpenClaw 的最优模型配置不是"选一个最强的"，而是按任务分层路由：

● 主力国产模型：Kimi K2.5（工具调用最强，Agent 任务首选）

● 默认高频模型：DeepSeek V3.2（官方默认，日常代码低延迟）

● 中文专项：GLM 5（指令遵循和中文表达最优）

● 极致精度保底：Claude Opus 4.6（不计成本时的天花板）

数据来源：Kimi K2 GitHub（2026年3月）、Anthropic 官方发布（2026年2月）、GLM-4 GitHub（2025年），benchmark 数字反映公开评测环境，实际 Agent 任务表现建议用真实场景自测验证。

本文配置参数基于七牛云 OpenClaw 安装文档（2026年3月），模型 ID 和 API 端点以七牛云开发者文档最新版本为准。

延伸资源

● 获取七牛云 API Key（新用户 300 万 Token）：portal.qiniu.com/ai-inference/api-key

● OpenClaw 安装配置文档：developer.qiniu.com/aitokenapi/13332/openclaw-installation-cuide

● Kimi K2 技术报告：github.com/MoonshotAI/Kimi-K2

● Claude 模型对比：platform.claude.com/docs/en/docs/about-claude/models/overview