OpenClaw 8 大模型实测对比：GPT-5/Claude/Gemini/DeepSeek 谁最强？（2026）

测试方法论

每个维度准备了 30+ 个测试 case，覆盖简单、中等、困难三个档次。不用公开 benchmark（那些早被模型训练数据污染了），用的是实际业务场景构造的测试题。

推理能力决定了模型能不能”想明白”复杂问题。我们测了数学计算、逻辑推理、因果分析、多步骤规划四类题目。

8 大模型速览

OpenClaw 最常见的用途之一是写代码。测试涵盖函数生成、Bug 修复、代码重构、测试用例编写。

工具调用（Function Calling）是 AI Agent 的核心能力——模型能不能正确理解该调哪个工具、传什么参数、处理返回结果。

维度一：推理能力

OpenClaw 执行任务时会多轮调用模型，每一轮的延迟都会累积。我们测了首 token 延迟（TTFT）和生成吞吐量（tokens/s）。

注：以上数据基于 Ofox 国内加速节点测试，直连海外 API 延迟会更高。

维度二：代码生成

成本直接影响 OpenClaw 的长期使用意愿。统一换算为 $/百万 token（参考各平台官方定价）。

注：价格参考各厂商 2026 年 3 月官方定价，实际使用中会因缓存命中、批量折扣等有所变化。通过 Ofox 接入时价格与官方基本一致。

维度三：工具调用

性价比 = 综合能力 / 成本。以下排名考虑了”每花一块钱能买到多少能力”：

DeepSeek V3.2 和 Gemini 3 Flash 的性价比领先，80% 的日常任务用它们就够了。旗舰模型留给真正需要的时刻。

维度四：响应速度

取决于场景。综合能力最强是 Claude Opus 4.6 和 GPT-5.4，性价比最高是 DeepSeek V3.2，速度最快是 Gemini 3 Flash。建议参考本文的场景推荐矩阵选择。

GPT-5.4 在数学推理、多模态理解和工具调用上更强；Claude Opus 4.6 在代码生成、长文本理解、中文处理上更优。建议根据主要任务类型决定。

维度五：成本

对于 80% 的日常任务完全够用。综合能力接近 GPT-4o，中文理解甚至更好，价格只有 GPT-4o 的六分之一。短板在复杂工具调用和超长推理链，这些场景建议升级旗舰模型。

取决于使用频率和模型选择。全用旗舰模型约 300-800 元/月；混合策略（日常 Sonnet + 复杂任务 Opus）约 100-250 元/月；以 DeepSeek 为主约 30-80 元/月。

五维度大横评总表

在 OpenClaw 的配置文件中设置 primary model 和 fallback model。通过聚合平台只需修改模型名称参数即可切换，不用改 API Key 和 base_url。也可以通过 /model 命令在运行时动态切换。

GPT / Claude / Gemini 低延迟专线接入，3 分钟跑通第一个调用

场景推荐矩阵

性价比排名

OpenClaw 最佳模型配置方案

常见问题（FAQ）

📰 来源：OfoxAI | 作者：OfoxAI

🔗 原文链接：https://ofox.ai/zh/blog/openclaw-8-models-benchmark-comparison-2026/

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