共绩算力

在龙虾里把它当 Claude 平替用，体验到底怎么样？

2026年4月3日
"共绩算力上龙虾可用的 Claude 平替实践"
Shiyuh
Shiyuh
技术传道者/AI 应用落地

最近我们在共绩算力上反复测试一件事：

把 Claude 风格的推理蒸馏模型，真正接进龙虾（OpenClaw）这种带思考链、工具调用、工作流执行的 Agent 场景里，看它到底能不能干活。

这次主要看两条线：

涉及的模型分别是：

模型公开地址：

先说结论：如果你是在共绩算力上用这类模型，重点已经不是自己从零拼环境了。卡是充足的，镜像也已经打成预制镜像，真正决定体验的，是你准备用它做什么。 是先拿来做轻量 API，还是直接接 OpenClaw 跑工具调用和长链路工作流，这两种用法的关注点完全不同。

一、什么模型

一句话说，它不是把 Claude“搬过来”，而是让 Qwen 学会一种更像 Claude 的思考方式。

所以它最有价值的地方，不是聊天更花哨，而是更适合做这些事：

你可以把它理解成：

不是最适合陪聊的一类模型，但很适合放进内部工作流里干活。

这也是为什么，我更愿意把它看成一种工作模型，而不是普通聊天模型。

二、为什么适合龙虾（OpenClaw）

龙虾这种 Agent 框架，最看重的不是一句话答得漂不漂亮，而是模型能不能：

这恰好就是这类 reasoning 蒸馏模型的强项。

如果把它放进 OpenClaw，最有价值的不是“它支持 OpenAI 兼容接口”，而是它在工作流里更像一个会思考的主模型：

这也是为什么我会说，它不是“聊天平替”，而更像“工作流平替”。

真接进 OpenClaw 时，有一个现实问题要处理： 有些时候，模型会把更多内容放在 message.reasoning 里，而不是 message.content。如果你的解析逻辑只认 content，系统就会误以为“它没说话”。

所以在龙虾里，模型适配层最好这样处理：

  1. 优先读 message.content
  2. 若为空，再兼容 message.reasoning
  3. 对 finish_reason: length 做兜底处理

只要这层做好，它放进 OpenClaw 里是能跑起来的，而且很有机会比普通模型更像一个“会干活的主脑”。

为了不只停留在概念上，我们也直接对 qwopus_27b 做了一次真实调用，给它的任务是：

在 OpenClaw 里做一个“文章抓取、摘要、提炼行动项、发飞书”的工作流，请输出 4 步方案，并补一句最关键的工程提醒。

这次调用里，模型最有意思的地方不是一句漂亮结论，而是它在 reasoning 里自动表现出了很强的任务拆解能力。它会先自己做一轮内部规划，大致是这样的顺序：

1. 分析需求：明确目标、功能、约束、角色
2. 拆解步骤：抓取 -> 摘要 -> 提炼行动项 -> 发送飞书
3. 草拟方案：先给出一版工作流结构
4. 优化与精简：为了满足“4 步方案”的要求再次修正输出

这其实很像人在做 Agent 设计时的思路：不是直接往外喷答案，而是先把任务边界、工具位置、输出格式想清楚。

我们还拿它测了一次更偏工程判断的题：让它分析“用户上传 PDF -> 抽取文本 -> 摘要 -> 入库 -> 通知企业微信群”这个流程里最容易被忽略的风险。它给出的前几项风险是：

这类回答的价值在于：它不是泛泛说“注意稳定性”，而是能把问题拆成工程团队真的能接着落地的风险清单。这也是为什么，27B 版本一旦接进 OpenClaw，更像一个可用的主模型，而不只是一个会聊天的模型。

三、9B / 27B 怎么选

这部分不讲复杂参数，只讲最直接的使用判断。

先说 9B

如果你现在最关心的是：

那 9B 更适合当入口版本。

它的优势很直接：

它当然也会有 reasoning 字段的问题，但整体上没 27B 那么挑解析逻辑。

所以 9B 更像什么？

一个便宜、稳定、适合先试起来的版本。

再说 27B

如果你真正想要的是：

那 27B 四卡版更值得上。

它的问题不是不能用，而是更像一个真正会长思考的模型，所以也更挑接法。最典型的情况就是：

这对聊天客户端只是“有点怪”，但对 Agent 框架就很关键。

所以 27B 更适合：

它不是最省事的版本，但更可能是体验更像 Claude 的版本。

从我们这次真实调用看，27B 最能体现价值的地方不是“回答更长”，而是它会自己把任务先拆开、再修正、再落到执行层。这种能力一旦放进 OpenClaw，就很适合承担：

如果只给一个最实用的选择建议：

四、为什么它算 Claude 平替

“Claude 平替”这四个字，最容易被说虚。

如果你把它理解成“全面替代 Claude”，那当然不准确。 但如果你的语境是：

那它确实很像一种Claude 风格平替。

理由主要有三点。

1. 成本更可控

Claude 官方 API 的体验很成熟，但一旦进入下面这些场景，成本就会越来越敏感：

如果模型直接跑在共绩算力实例上，成本结构就从“按调用量持续付费”，变成“算力资源可预估、任务可以批量消化”。

这对团队内部使用很重要。

2. 随取随用

它真正的现实意义不是榜单分数，而是：

在 OpenClaw、内部 Copilot、研发助手、代码审查、测试用例生成这些场景里，能随时起一个可用的推理模型，本身就是生产力。

3. 工作方式足够像 Claude

之所以很多人会把它拿来和 Claude 对比，不是因为它等于 Claude，而是因为它在一些关键工作方式上已经足够接近：

所以更准确的说法应该是：

它不是通用聊天意义上的 Claude 替代品，而是内部工作流、编码任务、Agent 执行链路里的 Claude 风格替代品。

五、如果今天就要开始用，我的建议是什么

如果你现在就在共绩算力上准备试：

  1. 先用预制镜像把模型起起来
  2. 先接一版 OpenClaw 跑真实工作流
  3. 确认体验好，再考虑扩大并发和对外服务

别一上来就纠结最复杂的参数。 在这类模型上，先看它在你的工作流里顺不顺手，比先看 benchmark 更有意义。

如果非要一句话总结怎么选：

六、快速调用示例

9B：

Terminal window
curl "https://deployment-452-uqtednya-8000.550w.link/v1/chat/completions"   -H "Content-Type: application/json"   -d '{
    "model":"qwopus_9b",
    "messages":[{"role":"user","content":"你好"}],
    "max_tokens":256
  }'

27B：

Terminal window
curl "https://deployment-452-kqiifoh5-8000.550w.link/v1/chat/completions"   -H "Content-Type: application/json"   -d '{
    "model":"qwopus_27b",
    "messages":[{"role":"user","content":"你好"}],
    "max_tokens":512
  }'

如果你是自己写 OpenClaw 适配层，最实用的处理方式还是：

  1. 优先读 choices[0].message.content
  2. 若为空，再读 choices[0].message.reasoning
  3. 若 finish_reason == "length"，补一个“可能被截断”的兜底提示

七、最后一句话总结

这次在共绩算力上的实践给我的结论很明确：

Qwopus 这类 Claude 推理蒸馏模型，不只是“能不能跑”的问题，而是“能不能放进你的工作流里真正干活”。

如果你的目标是找一个便宜聊天模型，它未必是最优解； 但如果你的目标是给 OpenClaw、Copilot、内部智能体、代码与分析流程找一个更便宜、随取随用、工作方式更像 Claude 的主模型，那它很值得试。

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共绩科技 2023 年成立于清华，专注于构建融合算力与电力的智能调度网络，旨在提供平价、可靠、绿色的算力服务，使 AI 技术真正普及至每个人。通过精细调度算法，已为多家 AIGC 领军企业及科研机构提供高效算力，目标提升资源利用率 60%。作为一群清华背景的年轻创新者，我们在 2023 年秋季获得奇绩创坛等投资，正引领算力革命，开启普惠科技新篇章。

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