主流大模型作为OpenClaw智能体谁更强

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主流大模型作为OpenClaw智能体谁更强

随着AI智能体概念持续火热，越来越多用户开始把大模型接入OpenClaw打造私人助手。但面对市面上五花八门的大模型，究竟哪款最适合作为OpenClaw的"大脑"？今天从三个维度来聊聊。

一、推理速度：响应快才是真的好

从实际使用感受来看，DeepSeek-V3.2 和 Qwen3.5-plus 在响应速度上表现较为突出，往往能在3-5秒内给出首字反馈。GLM-4.7 紧随其后，中等长度的问题基本10秒内能完成。Minimax-2.5 和 kimi K2.5 相对慢一些，尤其是复杂推理任务时需要等待稍久，但也在可接受范围内。

速度这个事跟网络、服务器负载都有关系，以上仅供参考。

二、代码编写能力：谁才是真正的Coding助手

既然是智能体，代码能力肯定是核心指标之一。

Qwen3.5-plus 在代码补全和简单脚本生成上表现稳定，风格偏工程化，适合快速出MVP。DeepSeek-V3.2 的代码理解能力很强，尤其是对复杂逻辑的把控，有时候能给出让眼前一亮的设计方案。GLM-4.7 代码质量中规中矩，但胜在上下文记忆好，长文件处理不容易断片。

kimi K2.5 在中文注释和中文变量名的处理上更有优势，适合国内开发者。Minimax-2.5 代码能力相对基础，但胜在轻量，适合简单任务。

三、多模态能力：不止于文字

现在的AI早已不只是聊天工具，多模态能力决定了它能帮你处理多少实际问题。

kimi K2.5 是这里面多模态能力最全面的，支持文本、图片、视频理解，适合做内容分析类任务。GLM-4.7 和 Minimax-2.5 也都支持图片理解，DeepSeek-V3.2 目前以文本处理为主。Qwen3.5-plus 在图片理解方面持续迭代中。

如果你的智能体需要经常看图、分析视频，kimi K2.5 是首选；如果是纯文字对话为主，各有千秋。

总结

没有绝对的强者，只有更适合的场景。如果非要推荐一个万金油选择，Qwen3.5-plus 和 DeepSeek-V3.2 在综合表现上更稳一些。

当然，选模型这事，甲之蜜糖乙之砒霜，最重要的是根据自己的使用习惯和主要场景来选。



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—— 宗式讲义智能实验室