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每经记者｜岳楚鹏每经编辑｜王嘉琦兰素英

最近 ，号称能“接管电脑
、解放双手”的AIAgent(AI智能体)工具——OpenClaw
，在技术圈火得一塌糊涂
。

OpenClaw被吹捧为“AI打工人 ”，似乎只要下个指令 ，它就能替你写文章、发邮件甚至买咖啡。但事实真的如此吗？它是生产力神器
，还是仅供技术极客尝鲜的“玩具”？

近日，《每日经济新闻》记者联合每经科技开发人员 ，展开了一场深度实测 。

《每日经济新闻》记者和每经科技开发人员将OpenClaw分别接入千问Qwen3-Max 、月之暗面Kimi-K2.5
、MiniMaxM2.1、MiniMax-M2.5和智谱GLM-4.7五款国产大模型
，以及OpenAI的GPT-5-mini，要求它们完成本地文件检索 、网络资料搜索、稿件撰写
、发送邮件等步骤 ，试图通过这些测试揭开OpenClaw的真实能力
。

实测结果显示，部分模型表现不佳
，尤其是在需要操控浏览器的环节，如网络搜索和发送邮件 ，大多失败。有行业专家直言
，当前的OpenClaw不仅难用、费钱，对于信息安全等 ，更有可能是一场“噩梦
” 。

实测对比：GPT-5 、MiniMax
、智谱完成任务另两款“行动力”不足

OpenClaw本身并非大模型
，它更像一个“指挥官 ”，负责接收用户指令、调用工具和组织流程 ，并将指令理解与具体工作交由其接入的外部大模型来完成
。因此
，接入的大模型的能力 、稳定性与表达方式，决定了任务的最终成败。

为了更贴近《每日经济新闻》记者的真实工作场景 ，测试人员设定了一项综合性测试任务：让接入不同大模型的OpenClaw
，在电脑中找到对“电车教父
”AndyPalmer的采访速记稿，要求它总结文稿内容 ，并结合搜索到的网络资料，撰写一篇专访新闻稿
，最后将新闻稿通过邮件发送到指定邮箱 。

这一任务涵盖了指令理解
、操控电脑进行本地文件检索、操控浏览器进行网络信息搜索 、信息整合和文章写作以及应用操控等多个维度。

在首次测试中，各模型的表现分化显著
。以下为首次测试结果：

●OpenClaw+千问Qwen3Max：首先测试的是千问Qwen3-Max模型。该模型在本地文件检索环节便陷入困境 。即便测试人员明确提示文件在电脑中的位置 ，Qwen3-Max在经过约5分钟检索后
，仍无法准确定位
。在后续单独测试其发送邮件任务时，Qwen3-Max也未能成功执行 ，只是不断重复指令
，但无实际动作。

●OpenClaw+月之暗面Kimi-K2.5：Kimi-K2.5的表现稍好，它在5分钟内成功检索到了文件 ，并完成内容总结 。但在执行网络搜索并补充行业最新热点资讯时
，因触发了“429错误”(通常指请求过于频繁)，导致未能完成信息搜索工作
。在邮件发送环节 ，Kimi-K2.5无法成功操控浏览器向指定邮箱发送邮件。

●OpenClaw+MiniMaxM2.1：MiniMax-M2.1在文件检索
、网络搜索资料和写作方面没有遇到明显阻碍 。邮件发送环节
，MiniMax-M2.1在浏览器操控上遇到了困难，但并未就此卡住 ，而是主动给出了一个可行的解决方案
。测试人员根据其提示手动操作后，成功解决了问题
，使其最终能够发送邮件。不过，MiniMaxM2.1发送的邮件只包含了稿件的“关键引语 ” ，未附上完整的稿件正文 。

●OpenClaw+MiniMaxM2.5：虽然都是MiniMax旗下模型
，2月12日发布的MiniMaxM2.5，表现比MiniMax-M2.1更好 ，不仅顺利完成文件检索、网络搜索资料和写作
，在发送邮件环节也无需人工介入
。

●OpenClaw+智谱GLM-4.7：由于OpenClaw暂未接入智谱于2月12日发布的最新模型GLM-5，所以 ，本次测试选择了智谱GLM-4.7。结果显示
，在发送邮件环节，智谱GLM-4.7会在浏览器中输入错误的邮箱网址 ，导致网页访问失败
，需要人工提醒更正 。除此之外，智谱GLM-4.7在其他环节处理速度较快。

●OpenClaw+GPT-5mini：GPT-5-mini的表现较为稳定和流畅
。从文件检索 、内容总结
、网络搜索、资料补充到邮件发送 ，全流程几乎无需人工干预和额外提示，仅在个别时候出现了网络连接不稳定的情况。

为了保证测试的严谨性
，测试人员对整个流程进行了两次复测 。

以下为第二轮测试结果：

●OpenClaw+月之暗面Kimi-K2.5：成功检索并读取本地文件，补充网络搜索资料 ，但在邮件发送环节依旧失败
。其报告的错误显示
，在读取邮箱网络代码 、获取输入框节点时出现问题。

●OpenClaw+千问Qwen3Max：成功读取文件并补充网络资料，但在邮件发送环节出现明显卡顿 ，未能成功 。

●OpenClaw+MiniMaxM2.1/2.5：完成任务全部流程
。

●OpenClaw+智谱GLM-4.7：完成任务全部流程。

●OpenClaw+GPT-5mini：完成任务全部流程 。

以下为第三轮测试结果：

●OpenClaw+月之暗面Kimi-K2.5：成功检索并读取本地文件
，在网络搜索资料环节出现问题(出现读取网页内容错误，错误的网站访问路径 ，理解不了浏览器控制台指令等)
，在邮件发送环节依旧失败
。

●OpenClaw+千问Qwen3Max：成功读取文件，但无法操控浏览器搜索网络资料 ，在邮件发送环节依旧失败。

●OpenClaw+MiniMaxM2.1/2.5：完成任务全部流程 。

●OpenClaw+智谱GLM-4.7：完成任务全部流程
。

●OpenClaw+GPT-5mini：完成任务全部流程。

业内视角：OpenClaw能力上限取决于大模型尚未成为合格生产力工具

日前
，《每日经济新闻》记者对一些业内人士和资深用户的采访情况，也一定程度上印证上述测试结论 。

一名使用OpenClaw来辅助运营网店 ，设计海报和优惠券等宣传物料的程序员告诉《每日经济新闻》记者，其平时都是接入OpenAI的Codex-5.3和Gemini3Pro模型
，效果比国产大模型好很多。

多位业内人士和资深用户指出，OpenClaw更像一个“任务框架
” ，其最终表现非常依赖所接入大模型的能力
，就像一个指令清晰但能力有限的指挥官，手下士兵(即大模型)的强弱 ，直接决定了战役的胜败
。

非凡产研研究负责人宦家臣向《每日经济新闻》记者表示
，“模型对OpenClaw的影响，其实取决于任务的复杂程度。国际头部大模型上限更高 ，但是如果都是普通任务
，国内的智谱GLM-4.7、Kimi-K2.5都很不错，毕竟Claude太贵了 ，钱包受不了 。”

尽管部分大模型在测试中展现了执行复杂任务的潜力
，但OpenClaw离成为一款合格的生产力工具，似乎还有不小的距离
。

“我感觉 ，目前版本的OpenClaw并不是一个合格的生产力工具。 ”在接受《每日经济新闻》记者采访时，前小米OSAI产品专家
、现出海AI应用公司ExcelMaster.ai创始人张和直言
，OpenClaw在一定程度上是此前爆火的程序员工具——Anthropic旗下ClaudeCode的“套壳
”，虽然通过聊天界面和内置技能(Skill)做了更好的封装 ，降低了交互门槛
，但在核心能力上并未超越 。

“我没找到太多OpenClaw能做，而ClaudeCode做不了的事情
。并且 ，OpenClaw查询资料的水准
，也没有ClaudeCode好。”张和进一步表示 。

“等大模型能力再跃升一点，OpenClaw就会越来越好 ，就会越来越普及
。哪怕它什么都不做
，就等着更新的大模型出来……OpenClaw的门槛就会降低。 ”张和强调，OpenClaw的进步与普及 ，本质上是在等待底层大模型技术的突破 。

Akamai云和AI产品经理张璐博士也表达了相似的观点
。在张璐博士看来
，OpenClaw若要真正用于生产，还必须经过二次开发和微调 ，因为目前版本还“有点不成熟，很多时候会卡顿
”。

用户体验：高门槛、高成本和高风险劝退普通用户

《每日经济新闻》记者还了解到
，除了对大模型能力的依赖，技术门槛 、使用成本和安全风险也让OpenClaw目前难以走向普通用户 。

首先是较高的部署和使用门槛。目前 ，OpenClaw并未提供类似“一键安装”的简化部署方案
，用户需要在电脑上通过命令行操作，完成本地配置
、依赖管理以及权限设置
。

每经科技开发人员表示 ，整个过程对使用者的技术背景有一定要求
，至少需要具备基本的开发经验，这无疑劝退了绝大多数非技术人员。虽然阿里云、腾讯云 、亚马逊云等云厂商都提供了OpenClaw云端部署服务 ，并声称可以在其配置好的服务器上便捷部署OpenClaw
，但在云端部署的OpenClaw，并不能提供操控用户本地电脑的能力 。

高昂的使用成本是另一个现实问题
。由于OpenClaw在执行任务时需要频繁调用大模型 ，token(令牌/词元
，是计算机领域的数字标识符)消耗量巨大，堪称“token燃烧器 ”。

有用户向《每日经济新闻》记者表示 ，其使用智谱GLM-4.7模型，仅仅交互了20多次
，就花费了200元 。

张璐博士也提到，其在使用DeepSeek(深度求索)模型时 ，一天就“烧掉”几十元
。如果换成能力更强的模型
，账单将更惊人，“一天几百元就出去了
”。

高成本使得许多用户只能选择接入免费或更便宜的大模型 ，但这又会影响OpenClaw的实际表现 。有用户向《每日经济新闻》记者反映
，其因成本问题选择了Qwen-8B模型，但OpenClaw总是只会回答问题 ，不会执行操作
。

《每日经济新闻》记者了解到
，比高门槛和高成本更令人担忧的是其内在的安全风险。OpenClaw的定位是“做事”而非“聊天 ”，这意味着它必须获得很高的系统权限 ，才能操控本地文件和应用 。

思科AI威胁研究与安全团队主管AmyChang直言
，从安全角度来看，OpenClaw“是一场噩梦
” ，它可以在用户的计算机上任意运行shell命令
、读写文件和执行脚本
。这种高级权限一旦被错误配置或被恶意指令利用，后果不堪设想。

网络安全公司Dvuln的创始人JamiesonO'Reilly也证实存在这种风险 。JamiesonO'Reilly发现OpenClaw存在漏洞
，攻击者可借此获取用户数月内的私人消息、账户凭证 、API密钥等敏感信息。更可怕的是，用户为了方便AI执行任务而存储的银行账户
、加密货币钱包API等信息 ，都可能以明文形式保存在本地文件中
，一旦被黑客入侵，“一秒就可以搬空用户”
。

OpenClaw的开发者PeterSteinberger也坦言 ，这只是一个免费的开源业余项目
，需要用户进行仔细的配置才能确保安全。PeterSteinberger明确表示：“它并不适合非技术用户 。 ”

(每经科技骆方平对本文亦有贡献)【