PinchBench：OpenClaw AI 代理真实任务基准测试介绍

PinchBench 是 Kilo Code 团队开发的开源基准测试系统，用于评估大型语言模型作为 OpenClaw 编码代理核心的表现。该系统运行一组固定真实世界任务，计算代理的任务完成成功率，同时记录执行速度和成本。所有结果通过公开排行榜 https://pinchbench.com 显示，目前包含 50 个模型的 403 次运行记录，最新更新时间为 2026 年 3 月 18 日。基准测试的代码和任务定义全部开源在 GitHub（pinchbench/skill 仓库），任何开发者均可本地复现或添加新任务。

OpenClaw 框架简介

OpenClaw 是开源个人 AI 助手框架，仓库地址为 https://github.com/openclaw/openclaw。仓库描述为“Your own personal AI assistant. Any OS. Any Platform. The lobster way. 🦞”。该框架允许用户在本地设备运行 AI 代理，支持连接超过 50 个消息平台，包括 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Google Chat、Signal、iMessage 等。核心能力包括浏览器控制、文件管理、计划任务执行、持久化记忆、多代理路由以及实时画布交互。项目由 Peter Steinberger 发起并由社区维护，目前 GitHub 星标数超过 32 万，采用 MIT 许可。Kilo Code 团队基于此框架开发了托管版本 KiloClaw，提供一键部署、500 多个模型接入以及生产级监控支持。PinchBench 正是针对 OpenClaw 代理架构设计的基准测试，所有任务均在该框架的实际运行环境中执行。

大模型代理评测的现有局限

现有大模型评测主要依赖知识问答或单一代码生成基准，例如 MMLU 或 HumanEval。这些基准聚焦模型的孤立能力，无法覆盖代理在实际场景中的多步工具调用、计划执行、错误恢复以及对模糊指令的处理。部分代理专用基准采用合成环境，导致评估结果与生产级工作流脱节，无法直接指导模型在真实部署中的选择。PinchBench 针对这些局限，采用 OpenClaw 实际运行环境和用户级任务进行测试。

PinchBench 的发布背景与设计目标

PinchBench 由 Kilo Code（kilo.ai）于 2026 年 2 月 24 日随 KiloClaw 正式发布一同推出。该团队同时开发了 OpenClaw 的托管版本 KiloClaw，推出此基准的直接目的是帮助用户从 500 多个可用模型中选择适合代理的 LLM。设计目标是提供可复现、可比较的代理性能数据，重点验证模型在工具使用、多步推理和实际结果生成方面的能力。所有任务定义、评分标准和运行脚本均开源，排行榜支持社区提交结果并按基准版本（Git commit hash）分组，确保不同运行之间的可比性。