ReaderMX.
梁斌penny

梁博谈一谈：实测4款大模型，养虾避坑心得

梁梁斌penny约 8 分钟
前几天在微博跟大家聊养龙虾（OpenClaw），有网友来问我：
  • 是真的能落地干活，还是只能应付下简单问答？
  • 洋人大模型才扛得起专业活？
  • 国产大模型到底能不能打？
  • 到底该选哪个大模型？
  • 梁博，你天天吹龙虾好用，倒是给个准信啊！
为了把这个问题摸透，我连续跑了整整两周，用四款国内外顶尖模型：
  • Qwen 3.5 Plus
  • Kimi K2.5
  • Gemini 3.1 Pro Preview
  • Claude Opus 4.6
（下文为了方便，就直接用各家品牌名指代模型，不列具体型号了，同志们自行按这个名单对号入座哈）
让龙虾每天run全自动定时任务，在完全一致的条件下，用这一套高要求的固定任务，把每个模型的速度、精度、成本、踩坑点、适配边界，全测了个底朝天，今天一次性给大家说透。
我给的任务list
  • 微博生成：每日国内外AI行业10条新闻汇总及微博文案生成。
  • 标讯收集：每日国央企人工智能数据服务行业标讯汇总。
  • 美股分析：美股七姐妹股市追踪、投资建议、未来三天预测及历史预测回测。
    Image
    Image

最直观的体感

——速度、限速、成本

我们普人日常用大模型，体验感永远是第一位的。用起来是不是友好，这个是大家最关心的，而且这部分也是我开始踩坑最多的地方。
【执行速度】
差异极其明显
  • Gemini 是真的快，四个任务全跑完，1分钟以内搞定，效率拉满；
  • Kim i和 Qwen 全程平稳输出，一般5分钟左右完成全部任务，不快不慢，兼顾内容质量和执行效率；
  • Claude 是真的慢，一次任务动辄跑十来分钟，急着要结果的时候能急死人。
【限速问题】
速度慢还能等，动不动限速卡壳，是真的没法用
  • Qwen 和 Gemini 在测试全程，基本没遇到限速问题，日常使用很稳。
  • Claude 不仅慢，还频繁触发限速，动不动就弹出API rate limit reached。最头疼的是，哪怕充了钱，这个问题也解决不了，得慢慢养号，日常跑任务卡进度是常态。
  • Kimi 一开始也遇到了限速问题，后来翻了官方文档才摸清规则：它是按账户累计充值金额划分权限等级，充到50块钱就能到Tier1。充值完之后，日常跑这个任务再也没卡过。
    Image
【使用成本】
价差极大，还有突发扣费的坑
  • Claude 是四款里最贵的，没有任何悬念。
  • Kimi 的成本波动给我整心跳加速了，我把账单拉出来给同志们看看：3月24号，只跑了这一个任务，跟平常一样，结果直接扣了25块多，到现在都我都没闹明白是什么原因。好在后续又恢复到一次5毛左右的正常水平，不然真是天价了。
    Image
  • Qwen 和 Gemini 的单次使用成本比较平稳，没有出现这种大起大落的情况。
核心能力多维度横评：
国产模型到底能不能打？
这部分是我测试的核心，从准确性、时效性、信息密度、指令遵从度、本地化适配、逻辑推理能力六个维度拆解（整体评分表见文末）。
【准确性】
专业工作的底线，国产模型不输海外
做数据、标讯、金融分析，最忌讳的就是数据幻觉，一个数字错了活全白干。
  • 标讯与金融数据精度
国央企标讯的预算金额、中标主体，美股七姐妹的涨跌幅、市值处理上，Claude 和 Qwen 表现是真的顶，数据对齐工整，全程没发现明显数值幻觉，该有的数字一个没错。
  • 诚实度测试（回测任务）
第一天跑任务时，没有前 3 天历史预测文件，四款模型都没编造数据硬凑结果，全都准确指出 “未能在指定目录检测到该模型前3天的预测文件，无法进行客观回测”，诚实度拉满。
Image
【时效性】
新闻捕捉都到位，内外网各有王者
四款模型都有浏览器实时搜索能力与抓取能力。测试期间，英伟达 GTC 大会、苹果 WWDC 2026 前瞻、OpenAI 关停 Sora 这些当日重磅事件，四个模型都能精准捕捉，没有出现信息滞后的问题。
但内外网信息抓取的差异极其明显：
Kimi 和 Qwen  在国内信息抓取上占绝对优势，不管是36氪、机器之心等行业资讯，还是国内各级政府采购网、招标平台的标讯，覆盖广、内容全。
Gemini 和 Claude 对外媒信源的解析和翻译时效性更好、准确度更高，信息更原生。
举个栗子，来看看 Gemini抓取的信源，英文优先。
Image
【丰富度与信息密度】
深度和实用性，各有专攻
  • 长文本深度分析，Claude断档领先
就拿美股七姐妹的分析来说，它不是简单罗列涨跌幅就完事，而是会结合当日宏观事件、AI行业基本面，比如英伟达GTC大会的内容、微软Copilot团队重组、三星与特斯拉的芯片合作，把市场背景、个股波动原因、情绪走向讲得明明白白，给出的投资建议分短期、中期，非常详实。
Image
  • 标讯实用性，Kimi最懂国内需求
汇总国央企标讯时，能精准提取出招标主体、预算金额、项目核心要求、原文链接，信息维度刚好是国内项目经理、商务岗最需要的，拿到手就能用，不用再二次筛选信息。
Image
【指令遵从度与格式规范】
全都达标，细节有差异
四款模型都能完美遵守我给的结构化指令，四个任务一个没漏，全部分段清晰，用了规范的Markdown排版，没有出现跑题、漏项的情况。
细节上，Claude 的分段排版最舒适，结构逻辑极佳，读起来毫不费力；Gemini 则偶有文案过长、格式略显生硬的情况，比如标讯部分偶尔出现信息堆砌，不够简洁。
这是Claude 的股票预测
Image
再来看看 Gemini 标讯，大家感受一下。
Image
【语言风格与本地化】
国产模型更懂国内语境。这一点的差异是最直观的，尤其是微博文案的生成，高下立判
  • Kimi 的口吻生动自然，有观点有情绪，网感最好。如下图
    Image
  • Qwen 的风格偏向官方发布，更像行业快讯，比如写芯片行业竞争，会用【芯片战争新动向】这种标题，严谨但少了点社交媒体的传播感。如下图
Image
  • Gemini 和 Claude 的文案，水土不服严重，虽然语言通顺，但总带着一丝营销号般的诡异。Gemini微博文案部分
Image
【逻辑推理与预测能力】
Claude逻辑闭环，Gemini全程敷衍
  • Claude 的逻辑链条最完整：它会先点明未来几天的核心催化剂，然后给每个个股明确的波动区间，推导市场的可能走势，最后给出整体判断，论据充分，有具体数字，有明确前提，不是空口白话。如下图
Image
  • Qwen 和 Kimi 的预测，更偏向技术面与消息面的结合，有具体判断，但逻辑链条的完整度比 Claude 稍差一点。下图是 Kimi 对股市的预测
Image
  • Gemini 的预测敷衍到离谱，没有关键事件，没有个股分析，没有区间判断，全是正确的废话，没什么参考价值。上截图
Image
四款模型到底该怎么选？
不盲信洋人大模型
测了这么久，每个模型的优劣势、适配场景，我给大家总结下：
  • Kimi 性价比之王
综合表现略逊于Claude，但本地化做得好，国内新闻的嗅觉、微博文案的网感、标讯信息的提取，都精准踩国内用户的需求，搜商极高，成本还低。
  • Claude 六边形战士
综合表现最稳定、最专业，不管是金融数据的结构化排版，还是深度的投资逻辑推导，都是断档领先的水平。只可惜，贵是硬伤。
  • Qwen 严谨实干家
处理标讯、金融数据这类标准化信息游刃有余，信息提取精准，执行力极强，全程零差错，稳定性拉满。
  • Gemini 信息聚合捕手
信息搜集面极广，对外网动态有极强的敏感度。但是在输出格式的精细度、中文社交语境的融合度方面，与其他三款相比差距还是不小。
我的 OpenClaw 最优工作流，
以及养虾避坑指南
现在我的日常工作流已经固定了：让龙虾用Kimi汇总国内新闻、写文案，用Gemini补充国外资讯，用千问追踪国央企标讯，用Claude做股市分析和预测。各司其职，省时省力，效果比单靠一个模型好太多了，这大概也是OpenClaw现在这么火的原因之一。
当然，我的龙虾也不是一开始就这么听话，踩了无数坑，给你们总结了4条养虾实操建议，全是血泪教训：
  • 搞不定的直接问龙虾
有问题，问龙虾，它自己会给你解决方案。比如，最开始我的龙虾用不了浏览器，上网搜了一圈，各种方法花里胡哨的，还掺杂了不少广告。于是我直接问龙虾该怎么办，它给了完整的配置教程，一步一步照着做就成了：
Image
Image
  • 精磨 Prompt，分测再自动化
发现问题及时调整prompt，尤其是给龙虾布置长线任务的时候，一定要早发现早解决，不然问题越攒越多。不放心的话，先把定时任务触发、搜索关键词、输出格式、本地文件读写等模块分开测试，确定龙虾完全懂你的需求了，再自动化。
经验就是，prompt越清晰、越明确、越细致，出来的结果越好。当然，调整prompt的活儿，也可以直接交给小龙虾。
  • 版本更新需谨慎
越是重度依赖龙虾，版本更新越要慎重。我前几天更完最新版，飞书直接连不上了，耽误了不少事。
  • 盯紧账单，紧盯账单
定时看一下消费记录，有异常及时找平台或是调整任务。少几次我那样的惨案：明明平时跑一次5毛，结果突然跑出25块。别白白花冤枉钱。
最后说句心里话：
别再迷信海外的月亮了
测完这两周，我最大的感受就是：咱们对国产大模型的偏见，真的太深了。。
很多人至今觉得，做专业活就得靠海外模型，国产的只能打打下手，但实测下来，Kimi 和千问这两款国产顶流，在核心的准确性、时效性上完全不输国外旗舰模型，在国内场景的本地化适配、成本控制上更是遥遥领先。
不是国产大模型不行，是很多人根本没给它机会，没找到正确的打开方式。海外模型再好，也不懂国内的招标平台，不懂国内的社交语境，不懂国内用户的使用习惯，就像用西餐刀叉吃中餐，再精致也不对味。
而国产大模型，从根上就懂我们的需求，能真正帮我们把日常工作自动化、提效率，这才是大模型落地最核心的价值。
不用再迷信海外的月亮了，国产大模型，早就够打了。
Image
Image

KEEP THE THREAD GOING

更多来源文章