在openclaw里，模型常见的工作不是单次聊天，而是多步执行：拆解任务、按约束输出、调用工具（浏览器/文件/命令行/消息推送）、提交后核对结果。很多模型在聊天里很强，但在多步骤里会出现漏步骤、格式漂移或自作主张。选模型时最重要的指标不是“写得多好”，而是“闭环成功率”。
更实用的搭法是分层：主控模型负责规划与关键判断；执行模型负责批量文本工作；本地模型负责低风险、离线或超低成本环节。分层的好处是：成功率靠主控兜底，成本靠执行层控制。
当你的流程包含“多约束+多步骤+真实工具执行”（例如发布后台发文、抓取并整理、写入文件并回传链接），主控模型应优先选综合能力强、指令跟随稳定的类型。常见选择包括：
OpenAI GPT 系列：综合能力与工程配合度强，适合做主控来拆步骤、控格式、处理反馈。
Anthropic Claude 系列：长文本理解与写作结构能力突出，适合做主控来写长文、做复核与规范化输出。
Google Gemini 系列：长上下文与多模态优势明显，适合资料很长、需要图文理解或跨文档汇总的主控场景。
批量环节通常不需要最强推理，但需要“按模板稳定输出”。适合执行层的工作包括：扩写、改写、摘要、分类、生成列表、把要点整理成统一格式。常见选择包括：
DeepSeek 系列：性价比高，适合把大量重复的文本处理交给它做。
通义千问 Qwen 系列：中文表现较好，适合中文内容批量生产与结构化整理。
执行层的关键不是“更聪明”，而是“模板稳定、返工少”。把执行层输出限制在固定格式里，整体稳定性会明显提升。
本地模型更适合做低风险环节：摘要、分类、格式化、模板填充。优势是隐私与成本可控；边界是复杂规划与长链路一致性通常不如云端强模型。比较稳的做法是：主控输出清晰模板与约束，本地模型只负责模板中的可变部分。
你可以用同一条任务做对比：例如“生成并发布一篇文章，回传ID与链接”。用不同模型各跑一次，重点看三件事：是否一次成功、是否漏步骤、你需要人工介入多少分钟。对openclaw来说，能稳定一次跑通的模型，通常就是更好的选择。
模型推荐最终落在系统结构：主控负责关键步骤与复核，执行层负责批量文本，本地模型负责低风险离线。按这个结构搭起来，你会同时得到稳定性与成本控制。
