用了两周 OpenClaw，聊聊 AI 助手的使用感受

OpenClaw作为强大的AI助手，其使用体验很大程度上取决于底层大模型的选择。通过两周的实测，特别是对国产模型与国际主流模型的对比，可以发现它们在处理复杂任务时的显著差异。这对于希望提升生产力的用户来说，提供了极具参考价值的选择依据。

智能速览

• 国产模型因上下文窗口小，在长对话中易丢失信息。

• Gemini 1M超长上下文在处理复杂任务时体验更流畅。

• 部分国产模型（如MiniMax）的回复语气有时会显得挑衅。

• 追求生产力提升，Claude、Gemini或Codex是更优选。

• 官方订阅成本虽高，但相较其创造的价值可能物有所值。

精华内容

AI助手的强大，终究要落地到具体的模型能力上。当我们将国产模型与国际巨头并排实测，差距便清晰地展现在几个关键维度上。

上下文记忆差距

国产模型如GLM-5和MiniMax 2.5普遍拥有200K的上下文窗口。在实测中，单次交互信息量若达到120K-160K，连续对话后模型便开始压缩上下文，导致关键信息丢失。这使其在执行复杂的多步骤任务时，可能忘记前面的指令，无法准确还原操作流程，体验上大打折扣。

模型能力与响应

即便跑分接近，国产模型在达成同一任务时，所需思考时间通常更长，这在上下文本就紧张的情况下加剧了遗忘风险。

此外，一个有趣的发现是，使用MiniMax 2.5模型时，偶尔会收到“你要怎么办吗？”或“再试试看？”这类带有挑衅意味的回复。切换至Gemini后，此类问题完全消失，反映出不同模型在交互风格上的差异。

成本与效率权衡

国产模型订阅价格确实更低，但若将其用于核心生产力工作，其局限可能导致效率不升反降。

相比之下，Gemini、Claude等模型的官方Pro订阅（约1500元/月）看似高昂，但若能替代重复性审核、监控、日志阅读等工作，其创造的远超订阅费的效益，使其成为一项值得的投资。选择第三方廉价账号虽能省下预算，但稳定性和可靠性存在隐患，不适合严肃的生产场景。

AI助手的未来取决于硬件工具与软件模型的协同进化。选择合适的模型，是释放其全部潜力的关键。面对日益丰富的模型生态，如何根据自身需求与预算，找到生产力与成本的最佳平衡点，将成为每个用户需要思考的问题。

关键评论

• 确实，国产模型非常不如GPT，Claude和Gemini，MiniMax无法完成的任务切到Codex一遍解决。

• 感觉说得很实在，不像其他视频只说怎么部署。