AI编码Agent真实战力大比拼！OpenClaw“小龙虾”排行榜出炉

近日，一份名为“OpenClaw AI Agent 小龙虾能力排行榜”的最新评测结果在AI圈刷屏。该榜单专注于真实场景，专门测试各大主流大模型在OpenClaw框架下执行实际编码任务的成功率，为开发者挑选AI Agent提供了硬核参考。

标准化测试方法揭秘 

本次评测采用一套统一的OpenClaw Agent任务集，通过自动化代码检查结合LLM智能评审的双重机制进行打分，确保结果客观、可复现、零人工干预。所有模型均在相同框架、相同任务难度下公平竞技，真正衡量“谁能真正把代码写对、跑通”。

前三强震撼出炉 

根据最新榜单，前三名依次为:

1. Gemini3Flash Preview

2. MiniMax M2.1

3. Kimi K2.5

这三款模型在复杂编码Agent任务中表现出色，成功率遥遥领先，展现出极强的实用落地能力。

Claude家族集体爆发

紧随其后的是Claude Sonnet4.5、Gemini3Pro Preview、Claude Haiku4.5以及Claude Opus4.6。其中，Claude家族三款模型成功率全部突破90%，成为本次评测的最大赢家，充分证明其在长链路、多步推理编码任务中的稳定统治力。

GPT-5.2与DeepSeek表现意外  

与Claude家族的强势形成鲜明对比，GPT-5.2本次仅取得65.6%的成功率，排名大幅落后;而DeepSeek V3.2则稳定在82%左右，处于中游水平。这一结果也再次提醒业界:参数规模与实际Agent能力并非完全正相关，框架适配与任务执行效率才是王道。

AIbase点评 

OpenClaw“小龙虾”排行榜用最硬核的编码实战，揭开了当前大模型在Agent时代的真实实力差距。无论你是开发者还是企业AI负责人，这份榜单都值得立刻收藏参考。AIbase将持续追踪OpenClaw框架及各大模型的最新动态，欢迎关注我们获取第一手评测解读!

via AI新闻资讯 (author: AI Base)

M4 算力机密被破解！Claude 立大功，你的 Mac mini 竟是隐藏的“训练怪兽”？

一直以来，苹果的神经引擎（ANE）都被严密地封锁在“仅限推理”的铁幕之后。但在2026年的今天，这道围墙被推倒了。近日，工程师 Manjeet Singh 联手Claude AI，成功通过逆向工程破解了M4芯片ANE 的算力机密，向世界证明:你的 Mac mini 不止能“养龙虾”，它甚至能直接用来训练 Transformer 模型!

这次突破的核心在于绕过了臃肿的CoreML框架。Manjeet Singh 在Claude的辅助下，深入 MIL 语言与 E5二进制的迷雾，成功实现了对ANE硬件的直接操控。实验数据令人震惊:在 M4芯片上运行单层 Transformer，其峰值能效比竟然高达6.6TFLOPS/W，这一数据是专业级显卡 A100的80倍，更是 H100的50倍以上。

长期以来，业界普遍认为 NPU 无法胜任训练任务，是因为硬件不给力。但这次“暴力破解”撕开了真相:硬件从来不是瓶颈，苹果的软件限制才是。现在，开发者已经能够在Mac mini上实现 Stories110M 模型的完整训练，且整机功耗竟然低至不到1瓦特。

这意味着，AI 革命的门槛正在发生剧变。过去动辄数万美元的算力账单，在M4芯片的极限能效面前显得像个笑话。对于独立开发者和家庭实验室来说，昂贵的 GPU 集群不再是唯一选择，你桌面上的那台小巧机器，正变身为能低成本迭代大规模模型的超级电脑。

尽管目前利用率仍有提升空间，且存在不小的工程挑战，但大门已经敞开。正如开发者所言，这种人机协作的逆向探索，让我们看到了端侧 AI 训练的曙光。未来，你手中的MacBook或许不再只是消费工具，而是一个随时随地进化的私密大脑。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)