PinchBench

PinchBench是由Kilo AI团队打造的AI大模型Agent能力专业评测平台，也是业内首个聚焦OpenClaw智能体框架适配性的实时评测基准工具，核心定位为大模型在真实工作流中执行能力的“试金石”。区别于传统大模型仅测试知识问答、数学推理的评测方式，PinchBench专注于验证模型能否完成端到端的实际任务，从成功率、速度、成本三大核心维度对全球主流大模型进行量化排名，为开发者、企业选择适配OpenClaw的大模型提供精准参考，平台数据实时更新且完全开源，是AI智能体开发领域的重要参考工具。

平台背景与开发团队

PinchBench并非大厂推出的通用评测工具，而是由Kilo AI（一家专注于Agent基础设施的创业公司）开发，该团队由GitLab前联合创始人兼CEO Sid Sijbrandij投资并参与创立，曾推出爆款“氛围编程”工具Kilo Code，以及基于OpenClaw的全托管智能体平台KiloClaw。

随着OpenClaw（龙虾）智能体框架的爆火，开发者面临“选哪个大模型适配”的核心难题——大模型调用既耗Token成本，又要求速度不影响体验，且不同模型的实际执行能力差异显著。Kilo AI顺势推出PinchBench，作为KiloClaw的配套评测工具，解决智能体开发的模型选型痛点，也成为全球首个针对OpenClaw的专属评测基准。

核心定位与核心价值

核心定位

AI智能体（Agent）专属能力评测基准，聚焦大模型在OpenClaw框架下的实际任务执行能力，而非单纯的模型推理能力，是连接大模型与智能体落地的“选型指南针”。

核心价值

1. 解决选型痛点：从成功率、速度、成本三维度量化排名，让开发者无需自行测试，直接找到适配OpenClaw的高性价比大模型；
2. 评测贴近实际：基于真实工作流设计测试任务，结果能直接反映模型在实际智能体开发中的表现，而非理论数值；
3. 实时更新数据：评测榜单随模型迭代、测试优化实时更新，保证参考性；
4. 完全开源可定制：用户可在平台自行运行测试、添加新任务，适配个性化的智能体开发需求；
5. 国产模型参考：榜单中国产大模型表现亮眼，为国内开发者选择本土模型提供权威依据。

核心评测体系：区别于传统的Agent能力测试

PinchBench的核心优势在于评测逻辑贴近智能体的实际落地场景，与传统大模型评测形成本质区别，其评测体系包含测试任务、评分机制、核心指标三大核心部分。

一、测试任务：基于真实工作流的端到端任务

摒弃传统的“单一问题问答”，设计约23个贴近实际的端到端任务，模拟智能体在实际工作中的真实操作，所有任务均基于OpenClaw框架的标准化测试，包括但不限于：

• 信息类：查询并整理多源资料、提取文档核心信息；
• 创作类：写商务邮件、生成数据报告、撰写操作说明；
• 操作类：调用第三方API完成指定操作、生成并执行简单脚本、处理跨平台数据同步。

所有任务均要求模型完成完整的工作流，而非仅给出答案，真正考验模型的“行动能力”——这也是智能体与普通聊天机器人的核心区别。

二、评分机制：自动化检查+LLM评审，客观量化

采用双重评分体系，兼顾结果的客观性和质量性，避免单一评分的片面性，最终分数为模型的任务完成成功率（Success Rate）：

1. 自动化检查：针对有明确结果的任务（如生成指定格式文件、调用API返回正确结果），通过脚本自动验证结果是否符合要求，直接判定“完成/未完成”；
2. LLM Judge评审：针对无固定答案的创意/分析类任务（如写邮件、生成报告），由专业大模型作为评审，从内容质量、贴合需求、逻辑性等维度打分，判定任务完成度。

三、核心评测指标：三维度量化，兼顾性能与成本

PinchBench围绕智能体开发的实际需求，设置三大核心评测指标，而非单一的“得分”，让开发者可根据自身需求（如追求性能/控制成本）选择模型：

1. 成功率（Success Rate）：平台核心展示指标，即模型完成标准化测试任务的百分比，直接反映模型的实际执行能力；
2. 速度（Speed）：模型完成任务的平均耗时，影响智能体的用户体验，避免因模型推理慢导致操作卡顿；
3. 成本（Cost）：模型完成任务的平均Token消耗成本，帮助开发者控制智能体的运营成本。

此外，平台还提供预算筛选功能，可按“单次运行最大成本”过滤模型，适配不同预算的开发需求。

平台核心功能与展示形式

一、核心功能

1. 实时评测榜单：展示全球主流大模型的OpenClaw适配性排名，按成功率从高到低排序，数据实时更新；
2. 多维度筛选：支持按预算、模型提供商、模型版本等条件筛选，精准定位目标模型；
3. 开源测试能力：用户可自行运行平台的标准化测试，也可添加自定义任务，适配个性化测试需求；
4. 模型详情展示：每个模型标注提供商、成功率、综合得分，部分优质模型附带特色标签（如🦞/🦀/🦐，代表不同维度的优势）。

二、可视化展示形式

平台以极简的榜单形式呈现评测结果，核心分为文字榜单和表格榜单，信息清晰易读：

1. 文字榜单：按成功率降序排列，标注模型完整名称、成功率，优质模型附带专属图标；
2. 表格榜单：包含模型名称、提供商、成功率、综合得分四列，便于开发者对比查看，也是平台的核心展示形式。

最新评测结果核心亮点（2026.03.11更新）

平台最新评测数据于2026年3月11日21:03更新，涵盖Anthropic、OpenAI、英伟达、月之暗面、通义千问、智谱AI等全球数十家厂商的大模型，核心亮点如下：

1. 头部模型被Anthropic垄断：anthropic/claude-sonnet-4.6以86.9%的成功率位居第一，anthropic/claude-opus-4.6以86.3%位列第二，Anthropic的4.6版本模型展现出对OpenClaw的超强适配性；
2. OpenAI高端模型表现优异：openai/gpt-5.4以86.0%的成功率排名第三，成为OpenAI系表现最好的模型；
3. 国产模型跻身第一梯队：月之暗面moonshotai/kimi-k2.5（84.8%）、通义千问qwen/qwen3.5-122b-a10b（84.5%）、智谱AIz-ai/glm-5（84.1%）均进入前十，成功率远超部分海外主流模型，展现出国产大模型在Agent能力上的优势；
4. 传统主流模型表现不及预期：OpenAI的gpt-4o（64.7%）、Google的gemini-2.5-pro（61.4%）等知名模型成功率偏低，反映出“模型名气大≠Agent能力强”；
5. 模型大小非决定因素：部分轻量、针对Agent优化的模型，成功率远超更大参数的传统模型，印证了PinchBench“适配性比参数更重要”的评测逻辑。

平台核心特色

1. 专属化：业内首个针对OpenClaw智能体框架的评测工具，而非通用大模型评测，精准匹配智能体开发需求；
2. 实战化：测试任务基于真实工作流，结果直接反映模型在实际开发中的表现，而非理论值；
3. 实时化：评测数据随模型迭代、测试优化实时更新，保证榜单的参考性和时效性；
4. 开源化：平台完全开源，用户可自行运行测试、添加自定义任务，支持个性化评测；
5. 轻量化：界面极简，以榜单为核心展示形式，无冗余功能，开发者可快速获取核心信息；
6. 本土化：国产大模型表现亮眼，为国内开发者选择本土模型提供权威、精准的参考。

目标用户

PinchBench的核心用户为AI智能体开发者、企业AI研发团队、OpenClaw框架使用者，具体包括：

1. 个人开发者：开发基于OpenClaw的智能体，需要选择高性价比的大模型，控制成本并保证体验；
2. 企业AI研发团队：落地智能体产品，需要批量测试模型适配性，找到符合业务需求的模型；
3. 大模型厂商：参考评测结果优化模型，提升对OpenClaw等智能体框架的适配性；
4. AI技术研究者：研究大模型的Agent能力，获取真实的任务执行数据。

平台核心优势：对比传统大模型评测工具

开源与拓展能力

PinchBench的核心测试代码完全开源，开源地址为https://github.com/pinchbench/skill，用户可实现两大拓展能力：

1. 本地运行测试：将开源代码部署到本地，对自有模型进行标准化测试，无需依赖平台；
2. 添加自定义任务：根据自身业务需求，添加个性化的测试任务，让评测结果更贴合实际开发场景。

此外，平台的评测逻辑可适配其他智能体框架，未来有望成为AI智能体领域的通用评测基准。

PinchBench的出现填补了“大模型Agent能力评测”的行业空白，让AI智能体开发从“凭经验选模型”走向“数据化选型”，不仅为OpenClaw开发者提供了精准参考，也推动了大模型厂商对Agent能力的优化，成为AI智能体落地过程中的重要基础设施。