OpenClaw 模型选型指南:成功率与速度如何取舍?

💡 一句话结论：在 OpenClaw 上，MiniMax M2.1、Kimi K2.5、Gemini 3 Flash 是综合表现最好的三款：成功率 >93%、速度在可接受范围、中文/生态友好。

🔵 Gemini 系列（Google）

Gemini 3 Flash	成功率 95.1%（第一），速度 ≈25 秒/轮，轻量稳定
Gemini 3 Pro	成功率 ≈94%，速度 ≈240 秒，适合复杂推理

✅ 适合：日常 Agent、系统操作、多步流程

🟢 MiniMax 系列（国产）

MiniMax M2.1	成功率 93.6%（第二），速度 ≈22 秒/轮，中文强、性价比极高
MiniMax M2.5	成功率 ≈35.5%（低），速度 105.96 秒（全场最快）

✅ 适合：中文办公、系统操作、多任务并行

🟠 Kimi K2.5（月之暗面）

成功率 93.4%（第三），速度 ≈291 秒（慢）

优势：200 万 token 上下文、长文本处理极强、免费额度友好

✅ 适合：超长文档、知识库、多轮复杂对话

🟣 Claude 系列（Anthropic）

Claude Sonnet 4.5

成功率 92.7%，速度 ≈137 秒，稳定可靠

✅ 适合：企业级、高可靠性场景

🔴 DeepSeek V3

成功率 ≈80%（推理强但 Agent 适配一般），速度 622 秒（最慢）

优势：代码、数学、长推理强

✅ 适合：本地部署、重度推理、不追求实时性

🔵 GPT‑4o

成功率 85.2%（低于国产双雄），速度 ≈190 秒

✅ 适合：通用场景，但在 OpenClaw 上表现一般

在 OpenClaw 上，MiniMax M2.1、Kimi K2.5、Gemini 3 Flash 是综合表现最好的三款：成功率 >93%、速度在可接受范围、中文/生态友好。

选模型不是选"最强"的，而是选"最适合"的。
知道你要什么，比知道哪个最强更重要。