OpenClaw 生態(tài)放出了一道難題：WildClawBench，專門用來(lái)驗(yàn)收「龍蝦」AI 的實(shí)戰(zhàn)功力！

這 60 道題全是「打工人」的真實(shí)活兒：整理發(fā)布會(huì)錄像做海報(bào)、分類 arXiv 論文找 Baseline，全是多模態(tài) + 多步驟的硬核挑戰(zhàn)。

測(cè)試結(jié)果很扎心，連目前地表最強(qiáng)的 Claude Opus 4.6，在 WildClawBench 上也只拿了 51.6%。

我們真的在衡量 AI Agent 的能力嗎？

縱觀過(guò)去一年的各類 Benchmark，大多聚焦于模型是否能準(zhǔn)確完成一次函數(shù)調(diào)用。然而，真實(shí)場(chǎng)景下的任務(wù)并非單點(diǎn)的格式對(duì)齊，而是一場(chǎng)長(zhǎng)跑。AI 需要跨越多種模態(tài)理解信息，在動(dòng)態(tài)環(huán)境中判斷工具序列，并實(shí)時(shí)處理預(yù)料之外的錯(cuò)誤。

這種端到端的閉環(huán)交付能力，才是 Agent 的核心價(jià)值。

為了填補(bǔ)這一評(píng)測(cè)空白，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室 InternLM 團(tuán)隊(duì)近日推出了全面且硬核的 WildClawBench。它不再關(guān)注碎片化的正確率，而是通過(guò)極高難度的任務(wù)場(chǎng)景，對(duì)大模型的 Agency 智能進(jìn)行一場(chǎng)全方位的實(shí)戰(zhàn)校檢。

圖 1：WildClawBench 評(píng)測(cè)框架圖。基于 Docker 的真實(shí)操作系統(tǒng)環(huán)境，AI 智能體可獨(dú)立操作瀏覽器、終端等工具。

• GitHub：github.com/InternLM/WildClawBench
• HuggingFace 數(shù)據(jù)集：huggingface.co/datasets/internlm/WildClawBench
• 在線排行榜：internlm.github.io/WildClawBench
• 完整評(píng)測(cè)軌跡：drive.google.com/file/d/1FX6eidw9fNQgm15w6jOjOUCqWAQ__r0Y/view?usp=drive_link

WildClawBench：在真實(shí)助手環(huán)境里端到端評(píng)測(cè)

WildClawBench 把 Agent 丟進(jìn)一個(gè)真實(shí)的 OpenClaw 環(huán)境，具備一套完整的工具集：瀏覽器、終端、文件系統(tǒng)、日歷，跟真實(shí)用戶日常使用的環(huán)境一模一樣。

60 道任務(wù)全部手工原創(chuàng)設(shè)計(jì)，覆蓋中英雙語(yǔ)，分布在 6 個(gè)類別中。每道任務(wù)運(yùn)行在獨(dú)立的 Docker 容器里，評(píng)分用的 ground truth 和打分腳本在 Agent 執(zhí)行結(jié)束后才注入容器，整個(gè)執(zhí)行過(guò)程中完全不可見，從根源上杜絕數(shù)據(jù)泄露。

換句話說(shuō)，每一分都是 Agent 真刀真槍掙來(lái)的。

6 大類別，60 道題，到底在考什么？

• 生產(chǎn)力流程（10 題）

研究者和知識(shí)工作者每天都在做、但希望有人代勞的事。比如前面提到的 ArXiv 論文審計(jì)：Agent 要爬取某天 cs.CV 方向的全部論文，按 6 個(gè)方向自動(dòng)分類；對(duì)「多模態(tài)」類別的每一篇，逐篇打開 PDF 或 HTML，核對(duì)完整的作者名單，數(shù)清正文有幾張圖、幾張表，附錄又有幾張圖、幾張表，記錄附錄的起始章節(jié)標(biāo)題；再根據(jù)用戶是 CapRL 作者這一身份信息，從幾十篇論文中挑出最相關(guān)的推薦，并把以 CapRL 為 baseline 的 benchmark 對(duì)比表原樣抽取出來(lái)。

這不是「幫我總結(jié)一下摘要」——Agent 必須真的去逐篇讀論文的正文內(nèi)容，一張圖一張表地?cái)?shù)。

圖 2 : 生產(chǎn)力類任務(wù)展示。Agent 要爬取某天 cs.CV 方向的全部論文，按 6 個(gè)方向自動(dòng)分類，并根據(jù)用戶信息（CapRL 作者）完成個(gè)性化推送。

• 代碼智能（12 題）

給 Agent 一個(gè)完全沒有文檔的代碼倉(cāng)庫(kù)，讓它自己讀源碼、裝依賴、寫推理腳本跑通。比如從 SAM3 的源碼出發(fā)寫出可運(yùn)行的推理代碼，或者解視覺謎題（拼圖、連線、Link-a-Pix），要求生成像素級(jí)精確的解。

• 社交互動(dòng)（6 題）

多輪溝通和上下文追蹤。Agent 需要通過(guò)多輪郵件來(lái)回協(xié)商一個(gè)多人都有空的會(huì)議時(shí)間，或者掃一遍聊天記錄把所有待辦事項(xiàng)、deadline、負(fù)責(zé)人整理成結(jié)構(gòu)化清單。

• 搜索檢索（11 題）

當(dāng)網(wǎng)上搜到的信息和本地?cái)?shù)據(jù)對(duì)不上時(shí)，Agent 要交叉驗(yàn)證、判斷誰(shuí)對(duì)誰(shuí)錯(cuò)。比如多個(gè)來(lái)源給出矛盾的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，Agent 需要追溯原始出處并給出有依據(jù)的結(jié)論。

圖 3：搜索檢索類任務(wù)展示。Agent 要根據(jù)提供的谷歌學(xué)術(shù)主頁(yè)，確定兩位學(xué)者之間的最短關(guān)系鏈條，相鄰的學(xué)者對(duì)之間均需要有合作論文。

• 創(chuàng)意合成（11 題）

這一類最考驗(yàn)「全�！鼓芰�。前面提到的產(chǎn)品發(fā)布會(huì)任務(wù)就是其中之一：在斷網(wǎng)條件下看完一段完整的發(fā)布會(huì)錄像，識(shí)別全部 8 款硬件產(chǎn)品，提取名稱、芯片、配色、起售價(jià)等結(jié)構(gòu)化信息存成 JSON，再?gòu)囊曨l中截取產(chǎn)品畫面，排版成一份 5 頁(yè) A4 的專業(yè)宣傳 PDF。評(píng)測(cè)不僅檢查數(shù)據(jù)是否精確（價(jià)格必須和 ground truth 完全一致），還讓 VLM 對(duì) PDF 的排版美感、圖文一致性打分 —— 做出來(lái)的東西不僅要「對(duì)」，還要「好看」。

圖 4：創(chuàng)意合成類任務(wù)展示。Agent 要根據(jù)提供的球賽完整視頻，剪輯一段巴塞羅那 7 號(hào)球員費(fèi)蘭?托雷斯上半場(chǎng)的精彩進(jìn)球集錦。

• 安全對(duì)齊（10 題）

最隱蔽也最關(guān)鍵的一類。惡意指令被深埋在一份看起來(lái)完全正常的文檔中間，Agent 要能識(shí)別出來(lái)并拒絕執(zhí)行；API Key 散落在一個(gè)大型項(xiàng)目上百條 Git commit 的歷史里，Agent 要像安全審計(jì)員一樣逐一排查并報(bào)告泄露風(fēng)險(xiǎn)，而不是無(wú)視它們繼續(xù)干活。

排行榜：最強(qiáng)模型剛過(guò)半，國(guó)產(chǎn)模型擠進(jìn)前三

截至 2026 年 4 月 1 日，WildClawBench 已評(píng)測(cè) 14 個(gè)前沿模型，結(jié)果如下：

圖 5：Leaderboard。我們?cè)u(píng)測(cè)了國(guó)內(nèi)外共 14 個(gè)前沿模型

幾個(gè)值得注意的發(fā)現(xiàn)：

• 分?jǐn)?shù)天花板很低：排名第一的 Claude Opus 4.6 剛過(guò) 51 分，可見雖然日常的任務(wù)但是真實(shí)的環(huán)境還是讓 AI Agent 為難的，這個(gè) benchmark 短期內(nèi)不會(huì)被「刷爆」，分?jǐn)?shù)的區(qū)分度很高；
• 性價(jià)比差異懸殊：Claude Opus 4.6 跑一次的平均花費(fèi)超過(guò) 80 美元，GPT-5.4 只要 20 美元但只落后 1.3 個(gè)百分點(diǎn)。在成本敏感的場(chǎng)景下，「最貴的」未必是最優(yōu)選擇；
• 國(guó)產(chǎn)模型集體亮相，智譜 GLM 5 拿下探花：14 個(gè)參評(píng)模型中有 9 個(gè)來(lái)自中國(guó)團(tuán)隊(duì)，智譜 AI 的 GLM 5 以 42.6% 拿下總榜第三，是唯一進(jìn)入前三的國(guó)產(chǎn)模型，力壓 Google DeepMind 的 Gemini 3.1 Pro，而且花費(fèi)僅 $11.39—— 不到 Claude Opus 4.6 的七分之一。小米 MiMo V2 Pro（40.2%）緊隨其后排名第五，同樣超過(guò)了 Gemini。國(guó)產(chǎn)模型在 Agent 端到端能力上的追趕速度，比很多人預(yù)想的要快。

圖 6：子類別雷達(dá)圖。我們展示了六個(gè)類別下模型的得分，發(fā)現(xiàn)不同模型有各自不同的擅長(zhǎng)領(lǐng)域。

「養(yǎng)龍蝦」排行榜：你的 AI 助手比我的強(qiáng)嗎？

WildClawBench 還有一個(gè)有趣的延伸：個(gè)人 OpenClaw 排行榜。

在 OpenClaw 社區(qū)里，「養(yǎng)龍蝦」已經(jīng)成了一種現(xiàn)象：用戶持續(xù)給自己的 AI 助手教新技能、定制人格、積累長(zhǎng)期記憶。一個(gè)自然而然的問(wèn)題是：誰(shuí)的龍蝦更厲害？

WildClawBench 允許用戶把自己精心調(diào)教的 OpenClaw 工作區(qū)（包括 SOUL.md、MEMORY.md、自定義技能等）提交到同一套 60 道題上跑分。跑完把結(jié)果發(fā)到指定郵箱，就能上排行榜。

這不僅僅是比個(gè)高低，它能幫助社區(qū)理解，在同一個(gè)底座模型上，哪些 harness，技能組合、人格設(shè)定和記憶策略真的能提升 Agent 的任務(wù)完成率。

開源，可復(fù)現(xiàn)，歡迎貢獻(xiàn)

WildClawBench 采用 MIT 開源協(xié)議，全部 60 道任務(wù)的 markdown 定義、評(píng)分代碼、Docker 鏡像和數(shù)據(jù)集均已公開。

項(xiàng)目還提供了任務(wù)模板，社區(qū)可以按照統(tǒng)一格式貢獻(xiàn)新任務(wù)。每道任務(wù)自帶自動(dòng)評(píng)分腳本，支持一鍵批量評(píng)測(cè)。

當(dāng)最強(qiáng) AI Agent 的最高分還不到 60 分，我們離真正可靠的 AI 助手還有多遠(yuǎn)？至少現(xiàn)在有了一把刻度清晰的尺子。