OpenClaw 在 2026 年 3 月已累積超過 285,000 顆 GitHub Stars，成為史上最受歡迎的開源專案之一。 但這個由 Peter Steinberger 打造的 AI 代理框架本身只是一個「執行殼」——真正決定你的 OpenClaw 代理能否穩定執行任務、控制成本、避免安全風險的，是你選擇連接的 AI 模型。截至 2026 年 3 月，五款模型在 OpenClaw 社群中討論度最高：MiniMax M2.5、Moonshot AI Kimi K2.5、DeepSeek V3.2、Anthropic Claude Sonnet 4.6、OpenAI GPT-5.4。本文以實際 API 定價、基準測試分數、社群回饋與 OpenClaw 專屬場景為軸，提供一份可直接用於決策的比較框架。
為什麼模型選擇是 OpenClaw 成敗的關鍵
OpenClaw 的運作方式是將使用者透過 WhatsApp、Telegram、Discord 等通訊平台發送的指令，連同完整對話歷史打包送進 AI 模型。模型接收後必須完成三件事：理解上下文、規劃行動步驟、產出精確的工具呼叫（tool calls）讓 OpenClaw 執行。任何一環出錯，代理就會發錯郵件、改錯行事曆、或觸發錯誤的 shell 指令。
社群反覆強調的三大評估維度是：工具呼叫可靠性（模型能否穩定輸出正確的 JSON schema）、長上下文記憶力（對話進行到第 10 輪以上是否開始遺忘關鍵細節）、以及提示注入抵抗力（當代理瀏覽網頁或讀取郵件時，能否抵抗惡意指令注入）。Cisco AI 安全研究團隊在 2026 年初測試第三方 OpenClaw 技能時，發現存在未經使用者同意的資料外洩與提示注入攻擊，這凸顯了模型選擇在安全面的重要性。
五款模型核心規格比較
| 規格 | MiniMax M2.5 | Kimi K2.5 | DeepSeek V3.2 | Claude Sonnet 4.6 | GPT-5.4 |
|---|---|---|---|---|---|
| 發布日期 | 2026/02/12 | 2026/01/27 | 2025/12（持續更新至 2026/03） | 2026/02/17 | 2026/03/05 |
| 架構 | MoE（230B 總參數，10B 啟用） | MoE（1T 總參數，32B 啟用） | MoE（稀疏注意力 DSA） | Dense | Dense（推理模式可調） |
| SWE-Bench Verified | 80.2% | 76.8% | 與 GPT-5 同級 | 79.6% | ~80% |
| 上下文視窗 | 205K tokens | 262K tokens | 164K tokens | 1M tokens（Beta） | 1.05M tokens |
| 輸入定價 (USD/1M tokens) | $0.30 | $0.60 | $0.28 | $3.00 | $2.50 |
| 輸出定價 (USD/1M tokens) | $1.20（Lightning: $2.40） | $2.50–$3.00 | $0.40 | $15.00 | $15.00 |
| 多模態 | 文字 | 影像 + 影片 + 文字 | 文字 | 影像 + 文字 | 影像 + 文字 + 電腦操控 |
| 開源權重 | MIT（修改版） | MIT（修改版） | 開源 | 閉源 | 閉源 |
| 工具呼叫品質 | 優秀（SWE-Bench 表現強勁） | 優秀（Agent Swarm 模式） | 良好（偶有延遲問題） | 業界最佳 | 優秀（tool search 機制） |
| 每小時概估成本 | 約 USD 1（Lightning 版，100 TPS） | 約 USD 2–3 | 約 USD 0.50 | 約 USD 10–15 | 約 USD 12–18 |
定價換算：Claude Sonnet 4.6 的 $3/$15 定價，以每日中度使用量（約 500K input + 100K output tokens）估算，月費約 NTD 2,400；DeepSeek V3.2 同等用量月費約 NTD 300。
逐模型深度分析
MiniMax M2.5：性價比最高的程式碼專家
MiniMax M2.5 由北京 MiniMax 於 2026 年 2 月 12 日發布，是第一個在 SWE-Bench Verified 上逼近 Claude Opus 4.6 分數的開源模型。80.2% 的成績僅落後 Opus 4.6 約 0.6 個百分點，但 API 定價只有 Opus 的 1/10 到 1/20。
M2.5 的特色在於「建築師式思維」——在寫程式碼之前，模型會主動進行架構規劃、功能拆解與 UI 設計。這項行為在 RL 訓練過程中自然湧現，使得它在 OpenClaw 的多步驟程式碼生成任務中表現穩定。MiniMax 內部已有 80% 的新提交程式碼由 M2.5 產生，30% 的日常業務任務由模型自主完成。
Kilo Code 的實測顯示，M2.5 在三項 TypeScript 任務中得到 88.5/100 分，完成速度是 GLM-5 的兩倍（21 分鐘 vs 44 分鐘）。OpenHands 團隊的評測則確認 M2.5 是第一個在其綜合指標上超越 Claude Sonnet 的開源模型。
OpenClaw 適用場景：高頻程式碼生成與 bug 修復、預算敏感的 24/7 代理運行、需要自行部署模型的企業。
限制：偶爾忘記遵循特定輸出格式指令（如 OpenHands 團隊報告的標籤遺漏問題），上下文視窗 205K 相對較小。
Kimi K2.5：唯一具備 Agent Swarm 能力的開源模型
Moonshot AI 於 2026 年 1 月 27 日發布的 Kimi K2.5，最大賣點是 Agent Swarm 技術——能同時協調最多 100 個子代理並行執行任務。這不是簡單的任務分配，而是經過 Parallel-Agent Reinforcement Learning 訓練的動態編排系統：編排器（orchestrator）判斷何時需要新的子代理、分配什麼任務、何時委派工作。
在 BrowseComp（網頁搜尋能力測試）上，K2.5 的 Agent Swarm 模式從標準代理的 60.6% 跳升至 78.4%，在 WideSearch 上則從 72.7% 提升至 79.0%。Moonshot AI 的估值在這段期間從 25 億美元攀升至 43 億美元，並正在籌集 50 億美元估值的新一輪融資。
K2.5 的另一���差異化優勢是原生多模態能力——它能從 UI 設計圖或影片中直接生成程式碼，這是純文字模型做不到的。配套推出的 Kimi Code CLI 提供類似 Claude Code 的終端機開發體驗。
OpenClaw 適用場景：需要大規模平行資訊蒐集的研究型代理、前端開發（影像轉程式碼）、中文語境優化的代理任務。
限制：SWE-Bench Verified 76.8% 落後 Claude 和 MiniMax 約 3-4 個百分點；英文生成品質約 8.5/10（Claude 和 GPT 約 9/10）；262K 上下文視窗小於 Claude 的 1M。
DeepSeek V3.2：極致低成本的日常代理首選
DeepSeek V3.2 的輸出定價僅 $0.40/1M tokens，是五款模型中最便宜的。以 100 TPS 連續運行計算，每小時成本不到 USD 0.50。APIYI 平台的用戶數據顯示，大量 OpenClaw 使用者選擇 DeepSeek V3.2 作為日常模型，輕度使用者月均成本僅 USD 1-3（約 NTD 32-96）。
技術面上，V3.2 引入了 DeepSeek Sparse Attention（DSA）機制降低運算複雜度，並透過大規模強化學習達到 GPT-5 同級的推理能力。其高運算變體 V3.2-Speciale 甚至在 2025 年國際數學奧林匹克（IMO）和國際資訊奧林匹克（IOI）上達到金牌水準。
OpenClaw 適用場景：預算極度敏感的個人代理、高頻率低複雜度的自動化任務、作為多模型策略中的「日常模型」搭配 Claude 或 GPT 處理高複雜度任務。
限制：API 穩定性是最大問題——尖峰時段頻繁出現 503 錯誤和高延遲，必須在 OpenClaw 設定中加入重試邏輯。地緣政治相關內容過濾器較嚴格。164K 上下文視窗在五款中最小。
Claude Sonnet 4.6：OpenClaw 社群的預設推薦
Anthropic 於 2026 年 2 月 17 日發布的 Claude Sonnet 4.6，在 OpenClaw 社群中是被推薦次數最多的模型——不是最便宜，但在工具呼叫可靠性、長上下文一致性、和提示注入抵抗力三個 OpenClaw 核心維度上都是業界最佳或接近最佳。
79.6% 的 SWE-Bench Verified 分數僅落後自家旗艦 Opus 4.6 的 80.8% 約 1.2 個百分點，但價格只有 Opus 的 1/5。72.5% 的 OSWorld-Verified（電腦操控能力測試）幾乎追平 Opus 4.6 的 72.7%。VentureBeat 的報導指出，在 Claude Code 測試中，70% 的開發者偏好 Sonnet 4.6 而非前代 Sonnet 4.5，甚至有 59% 偏好它勝過舊款旗艦 Opus 4.5。
1M token 的 Beta 上下文視窗是另一個實質優勢——你可以將整個中型程式碼庫載入單次提示中，這在其他同價位模型上做不到。Haimaker.ai 的 OpenClaw 專項評測指出，Sonnet 4.6 的 JSON schema 遵循能力是同價位模型中最高的，意味著更少的代理迴路崩潰。
OpenClaw 適用場景：生產環境的核心代理模型、需要高安全性的企業部署、多步驟自主工作流程、大型程式碼庫的分析與重構。
限制：$3/$15 的定價是開源模型的 5-50 倍，高頻使用時成本累積快。輸出時的推理 token 會佔用上下文視窗並計費。閉源性質意味著無法自行部署。
GPT-5.4：最全能的旗艦選手
OpenAI 於 2026 年 3 月 5 日發布的 GPT-5.4 是 GPT-5 系列的最新版本，整合了 GPT-5.3 Codex 的程式碼能力，並首次在主線模型中加入原生電腦操控能力。272K 標準上下文視窗（API 中可擴展至 1.05M），五級可調推理深度（none/low/medium/high/xhigh），以及新推出的 tool search 機制（在工具密集型工作流程中減少 47% 的 token 消耗）。
在 SWE-Bench Pro 上 GPT-5.4 得到 57.7%，略高於 GPT-5.3 Codex 的 56.8%。OSWorld-Verified 上達到 75.0%，超越人類基準的 72.4%。GDPval 辦公任務測試從 GPT-5.2 的 70.9% 跳升至 83.0%。
OpenClaw 適用場景：需要電腦操控能力的複雜工作流程、跨文件重構與大型專案管理、多工具並行的企業級代理。
限制：$2.50/$15.00 的定價加上推理 token 成本，實際使用成本可能高於帳面。Pro 版本 ($30/$180) 更是天價。目前社群對其 OpenClaw 專項表現的回饋不如 Claude 豐富。
OpenClaw 專項基準：PinchBench 結果
PinchBench 是專門評估 AI 模型在 OpenClaw 代理任務中表現的基準測試。根據 APIYI 的分析，2026 年 3 月的排名出現一個令人意外的結果：
| 排名 | 模型 | PinchBench 分數 | 輸出定價 (USD/1M) |
|---|---|---|---|
| 1 | Claude Sonnet 4.6 | 最高 | $15.00 |
| 2 | Claude Opus 4.6 | 次高 | $75.00 |
| 3 | GPT-5.4 | 第三（落後 Opus 僅 0.3%） | $15.00 |
前三名的差距不到 1%，但 Sonnet 4.6 以 Opus 1/5 的價格拿下第一，打破了「越貴越好」的假設。對於 OpenClaw 使用者而言，這意味著在代理任務上，Sonnet 4.6 是性價比最高的選擇。
社群選擇策略：四種典型使用者
個人助理型（郵件摘要、行事曆管理、日常自動化）：DeepSeek V3.2 作為日常模型，月成本 NTD 32-96。需要更高品質時切換至 Sonnet 4.6。
開發者型（程式碼生成、bug 修復、專案自動化）：MiniMax M2.5 作為主力（SWE-Bench 80.2%，成本約 Sonnet 的 1/10），Claude Sonnet 4.6 作為複雜任務的升級選項。
企業部署型（生產環境、安全合規、多代理系統）：Claude Sonnet 4.6 作為核心模型（工具呼叫最穩定、提示注入抵抗力最強），GPT-5.4 作為需要電腦操控能力時的替代。
研究探索型（大規模資訊蒐集、平行任務、前沿實驗）：Kimi K2.5 的 Agent Swarm 模式，搭配 MiniMax M2.5 的高速低成本程式碼生成。
多模型混合策略：OpenClaw 的最佳實踐
OpenClaw 的 model overrides 功能允許針對不同任務路由不同模型。社群中最常見的組合是：
| 任務類型 | 推薦模型 | 原因 |
|---|---|---|
| 日常對話與簡單查詢 | DeepSeek V3.2 | 成本最低，延遲可接受 |
| 程式碼生成與修復 | MiniMax M2.5 或 Sonnet 4.6 | M2.5 性價比最高；Sonnet 品質最穩 |
| 多步驟自主工作流 | Claude Sonnet 4.6 | 工具呼叫可靠性最高 |
| 大規模平行研究 | Kimi K2.5（Swarm 模式） | 唯一支援 100 子代理並行 |
| 電腦操控自動化 | GPT-5.4 或 Claude Sonnet 4.6 | GPT-5.4 原生支援；Sonnet OSWorld 72.5% |
| 安全敏感場景 | Claude Sonnet 4.6 | 提示注入抵抗力最強 |
安全性考量：不可忽略的風險
OpenClaw 的架構賦予 AI 模型對使用者本機系統的廣泛存取權限——包括檔案讀寫、shell 指令執行、瀏覽器控制、郵件存取。這意味著模型的安全性直接影響使用者的數位安全。
2026 年初已出現多起事件：Cisco AI 安全團隊發現第三方 OpenClaw 技能進行資料外洩與提示注入；一名電腦科學系學生的 OpenClaw 代理在未經授權下自行在 MoltMatch 約會平台建立個人檔案；中國政府於 2026 年 3 月限制國有企業和政府機關使用 OpenClaw。
在模型選擇上，Claude Sonnet 4.6 在提示注入抵抗力方面表現最佳，Anthropic 在 Sonnet 4.6 系統卡中明確標註這是相對於前代的重大改進。GPT-5.4 同樣具備較強的安全機制。開源模型（M2.5、K2.5、V3.2）在安全過濾方面相對薄弱，企業用戶應在部署前進行獨立的安全評估。
常見問題
OpenClaw 是否只能搭配 Claude 使用？
OpenClaw 是模型無關的框架，支援 Anthropic、OpenAI、Google、以及透過 Ollama 等工具運行的本地開源模型。Peter Steinberger 個人推薦 Claude，但社群中使用 DeepSeek 和 MiniMax 的用戶同樣眾多。選擇取決於你的預算、任務複雜度和安全需求。
這五款模型中哪一款最適合 OpenClaw 初學者？
Claude Sonnet 4.6 是最安全的起點——工具呼叫最穩定、社群文件最豐富、提示注入防護最強。如果預算是首要考量，DeepSeek V3.2 的月均成本不到 NTD 100，適合用來熟悉 OpenClaw 基本功能。
OpenClaw 搭配開源模型自行部署是否可行？
可行，但門檻較高。MiniMax M2.5（230B 參數，10B 啟用）需要至少 4 張 H100 GPU 才能以合理速度推理。Kimi K2.5（1T 參數，32B 啟用）的硬體需求更高。對多數個人用戶而言，透過 OpenRouter 等 API 聚合平台存取這些模型更實際。
企業部署 OpenClaw 應優先考慮什麼？
安全性。OpenClaw 的 maintainer Shadow 在 Discord 上警告，如果無法理解命令列操作，「這個專案對你來說太危險了」。企業應優先選擇提示注入抵抗力最強的模型（Claude Sonnet 4.6）、在獨立環境中運行代理、限制代理的系統存取權限、並部署日誌監控系統。
GPT-5.4 的電腦操控功能如何影響 OpenClaw 的使用體驗？
GPT-5.4 是 OpenAI 首款內建原生電腦操控 API 的主線模型，能看見螢幕、移動游標、點擊元素、輸入文字。搭配 OpenClaw 的瀏覽器控制功能，可實現更複雜的 GUI 自動化工作流。Claude Sonnet 4.6 的 OSWorld 分數（72.5%）與 GPT-5.4（75.0%）差距不大，兩者都能勝任基本的電腦操控任務。
引用來源
- OpenClaw GitHub Repository
- MiniMax M2.5 Technical Report — MiniMax
- Kimi K2.5 Technical Blog — Moonshot AI
關於作者
Ewan@ Tenten.co — Tech Lead
我們團隊目前運行了約 20 個 OpenClaw 並行實例，搭配 Claude MAX、Claude Code、Kimi K2.5 等多模型組合。在協助客戶評估 AI 代理框架的過程中，我們觀察到一個反覆出現的模式：多數團隊在初期過度追求單一「最佳模型」，卻忽略了 OpenClaw 真正的優勢在於多模型路由——讓不同模型各司其職。回過頭看，對企業而言最務實的起步方式是：用 Claude Sonnet 4.6 建立穩定的核心代理，再逐步引入低成本模型分擔日常任務，最後才考慮 Agent Swarm 等進階架構。
若您的企業正在評估 AI 代理框架的導入策略，或需要針對特定業務場景進行模型選型與安全評估，歡迎與 Tenten 團隊預約諮詢。
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