openclaw用什么模型

先把问题换一种问法:你要模型做什么工作

“openclaw用什么模型”没有统一答案,因为不同任务对模型的要求完全不同。最实用的做法是先按任务类型分类:写作与总结、工具自动化、代码与脚本、低成本批量处理。你把任务分清楚,模型选择就不会纠结。

写作与总结:优先结构与表达能力

如果你的核心是写文章、写文案、整理长资料,建议优先选择长文本与结构更强的模型作为主控,让它负责大纲、段落结构与关键表述。写作质量稳定后,你再用性价比模型做扩写、改写或格式化,会更省钱。

工具自动化:优先指令跟随与步骤一致性

如果你的工作流包含浏览器填表、发布、写文件、推送消息,模型的一致性比文采重要得多。更推荐选择在多步骤执行中更稳定的模型做主控,确保少漏步骤、少自作主张。执行层可以用性价比模型,但关键提交与核对步骤建议由主控把关。

代码与脚本:优先工程理解与排错能力

当任务涉及改仓库、跑命令、看日志、修Bug,建议优先选代码能力强、能稳定解释差异的模型。一个实用分工是:主控负责定位问题与方案,执行侧负责按方案改文件与跑测试,最后由主控做一次复核与总结。

低成本批量:本地模型与高性价比模型更合适

摘要、改写、分类、模板化输出这类低风险任务,适合交给性价比模型或本地模型。你能把长期成本压下来,同时保持整体流程的稳定性。关键是给它固定模板与明确边界,不要让它承担复杂规划。

一套通用的分层组合(推荐)

更稳的结构通常是三层:主控模型负责规划与关键判断;执行层模型负责批量输出与低价值环节;本地模型负责低风险批量与离线场景。这样你把成本花在提升成功率的地方,把节省用在量大的环节,长期任务单价会更低。

怎么选得更快:用一个真实任务做对比

挑一个你每天都会用的任务当样例,比如“写并发布一篇文章,返回ID与链接”。用不同模型各跑一次,比较:一次成功率、是否漏步骤、你需要人工介入的时间。对openclaw来说,能稳定跑通闭环的模型,比“单次回答更像人”的模型更实用。

结尾

openclaw选模型的目标不是找一个永远最强的,而是搭一个稳定的组合:复杂环节用强模型保证成功率,批量环节用性价比或本地模型控制成本。按任务分层,你会更省心。

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