共绩算力

共绩算力 Qwopus 27B v2 实测与 OpenClaw 适配报告

2026年4月16日
"Qwopus27B 在共绩算力上的实测与适配结论"
Shiyuh
Shiyuh
技术传道者/AI 应用落地

这次我没有只看模型页介绍，也没有只做一轮“你好”测试，而是直接对共绩算力上的 Qwopus 27B v2 端点跑了一套更完整的测试用例，想回答一个更实际的问题：

这个模型，放到真实的 OpenAI 兼容 API 和 OpenClaw 工作流里，到底好不好用？

测试端点：

公开地址：

这篇文章的重点不是部署参数，而是实际体验： 哪些 case 表现很强，哪些地方会踩坑，为什么我最后更愿意把它定位成 OpenClaw 主模型，而不是一个“随便接到聊天框里就完事”的模型。

一、先说结论

如果只看这轮实测，我的结论非常明确：

  1. 它在复杂任务拆解、工程风险分析、工作流规划上表现很强。
  2. 它不适合拿“短问短答、严格格式、只读 content”的旧假设来衡量。
  3. 它更像一个会先思考、再给方案的主模型，特别适合 OpenClaw。
  4. 如果你要它直接做标准 tool calling 或 developer role，对服务端配置还有要求。

一句话总结：

Qwopus 27B v2 更适合做 OpenClaw 里的“大脑”，不太适合拿来当一个只会秒回的普通聊天模型。

二、我实际跑了哪些测试

这次批量测试覆盖了 9 类 case：

测试项

目标

GET /health

看服务是否在线

GET /v1/models

看模型发现和 max_model_len

简短问候

看短问短答时是否会“想太多”

OpenClaw 工作流规划

看任务拆解与流程设计能力

工程风险分析

看工程判断和优先级排序能力

结构化提取

看严格格式任务的稳定性

tool calling 尝试

看服务端是否已开启自动工具调用

developer role

看接口是否接受 developer 消息角色

流式输出

看 SSE 中 reasoning / content 的实际形态

三、稳定性没问题，但别被“短问短答”误导

先看最基础的结果：

这说明从“服务有没有起来”这个角度看，它是正常的。

但真正值得注意的是另一件事：

当我让它做一个非常简单的问候回复时，它反而暴露出了这种 reasoning 模型的典型特点。

例如这个 case：

用户输入：“你好，请只回复一句简短问候。”

Case 详情

结果是：

它的 reasoning 开头大概是这样：

1. Analyze the Request
2. Determine the appropriate response
3. Draft options

它实际已经开始做“候选答案筛选”，只是因为这次给的 max_tokens 很小，最后把 token 花在了思考过程上，没来得及把最终问候稳定落到 content。

也就是说，哪怕只是一个“回一句你好”，它也会先认真想一遍。

这不是“模型坏了”，而是它的工作方式本来就偏 reasoning-first。 所以如果你用普通聊天模型的标准去看它，很容易得出错误结论：

“这个模型怎么连一句问候都回不好？”

更准确的说法应该是：

它不是为“极短、极快、极直接”的对话体验优化的。

四、真正让我觉得它强的，是 OpenClaw 工作流规划能力

为了更贴近实际使用，我直接给了它一个 OpenClaw 场景：

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。

Case 详情

这次结果很能说明问题：

模型最终给出的 4 步方案是：

1. 数据获取：配置定时触发器或 RSS 订阅，通过 HTTP 请求节点抓取目标文章并清洗 HTML 标签。
2. 智能摘要：将清洗后的文本传入 LLM 节点，利用 Prompt 生成一段 200 字以内的核心摘要。
3. 行动提炼：再次调用 LLM 节点，基于原文内容识别并结构化输出具体的待办事项。
4. 消息推送：将摘要与行动项组装成 Markdown 格式，通过飞书 Webhook 接口发送至指定群组。

它给出的“最关键工程提醒”是：

务必在抓取节点后增加“内容清洗与空值判断”逻辑，防止因反爬失败或 HTML 解析错误导致后续 LLM 节点报错或产生幻觉。

这里可以明显看出它不是在“写一段空泛建议”，而是真的把 OpenClaw 里的节点关系想清楚了：

这里真正体现它强的地方，不只是结论本身，而是它在 reasoning 里会先做一轮完整的内部规划：

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

这其实很像一个真正的 Agent 设计过程：

这就是为什么我会觉得它特别适合 OpenClaw。

五、第二个高光场景：工程风险判断

我还给它测了一个更偏工程管理的题：

用户上传 PDF，系统抽取文本，摘要后写入数据库，再把结果通知到企业微信群。请指出实现这个流程时最容易被忽略的 5 个工程风险，并按优先级排序。

Case 详情

这次结果也很稳：

它给出的前 5 项风险是：

  1. 任务幂等性与状态一致性
  2. 异常流的死信处理
  3. 非结构化数据的边界控制
  4. 敏感数据泄露
  5. 长耗时任务的反馈机制

这一类回答为什么有价值？

因为它不是泛泛而谈“注意稳定性”“注意异常处理”，而是能直接把问题拆成工程团队可执行的风险清单。比如它会具体提醒：

对 OpenClaw 这种工作流型系统来说，这类能力很关键。 因为 Agent 真正要落地的时候，最大的难点往往不是“让它回答出来”，而是“让它别在工程边界上翻车”。

如果把这条 case 放到真实业务里看，它特别适合承担两种角色：

六、结构化提取不算强项，至少默认配置下不是

我还测了一个看上去很适合模型的场景：

从一句话里提取公司、产品、行动项，严格输出 JSON。

Case 详情

结果是：

有意思的是，它在 reasoning 里其实已经把结构想明白了：

但它没有顺利把最终 JSON 落到 content 里。

也就是说，这条 case 不是“不会抽取”，而是“会分析，但默认不一定按你要的交卷方式输出”。 这和前面的 OpenClaw 规划题刚好形成对比：

这说明一个现实问题：

默认配置下，它更擅长“先分析”，不一定擅长“立刻按你要求的严格结构交卷”。

如果你要把它用于结构化提取，建议不要直接裸接，而是要在外面补一层：

所以从使用定位看，它不是不能做结构化任务，而是更适合做有思考过程的任务，不是最适合做严格格式裁判题。

七、tool calling 和 developer role：能力边界也要讲清楚

这轮测试里，我还专门测了两个很多人会默认期待“应该能直接用”的能力。

1. tool calling 尝试

我传了标准的 tools 数组，请它“查询北京天气并给出建议”。

Case 详情

结果是：

"auto" tool choice requires --enable-auto-tool-choice and --tool-call-parser to be set

这说明什么？

说明当前这个端点不是模型不会工具调用，而是服务端没有按自动工具调用所需参数完整打开。

也就是说，如果你要把它用于更标准的 function calling 场景，需要运维侧把对应开关配好。

2. developer role

我还试了一次 developer 消息角色。

Case 详情

结果：

这说明当前这个 OpenAI 兼容层并不接受 developer 角色消息。

这对 OpenClaw 的意义是什么？

如果你的工作流框架或者中间层会默认注入 developer role，那你就得在接入层提前做兼容转换，比如改写成 system，否则请求直接会被拒掉。

3. 流式输出（SSE）

我还单独测了一次流式输出，prompt 是：

请写一个三点式的周报模板。

Case 详情

前几帧 SSE 里，最典型的形态是：

data: {\"delta\":{\"role\":\"assistant\",\"content\":\"\"}}
data: {\"delta\":{\"reasoning\":\"用户\"}}
data: {\"delta\":{\"reasoning\":\"想要\"}}
data: {\"delta\":{\"reasoning\":\"一个\"}}

这非常能说明它的输出习惯：

如果你的前端或 OpenClaw 中间层把“首字速度”定义成“用户立刻看到最终答案的第一个字”，那这类模型的体验会和普通聊天模型很不一样。 但如果你的产品本来就允许展示思考过程，或者把 reasoning 当作内部过程保存，这种输出反而是有价值的。

八、为什么我最后更建议把它当 OpenClaw 主模型

把上面的测试放在一起看，结论就比较清楚了：

它强在哪

它弱在哪

这组强弱项其实非常像一个“主模型”和“聊天模型”的区别：

所以在 OpenClaw 这种场景里，我会更愿意把它放在：

而不是直接把它当一个“用户问一句，它立刻答一句”的前台聊天模型。

九、9B / 27B 到底怎么选

这轮测试虽然主角是 27B，但结合之前的接入体验，选择建议已经很明确：

如果你现在最想做的是“先接起来”

选 qwopus_9b。

因为它更像一个入口版本：

如果你想让模型在 OpenClaw 里真正承担“主脑”角色

选 qwopus_27b。

因为它的价值不是“更快”，而是：

一句话总结就是：

十、为什么它算 Claude 平替

“Claude 平替”如果理解成“全面替代 Claude”，那不准确。 但如果你的语境是下面这些内部场景，它确实很像一种 Claude 风格平替：

原因也很直接：

1. 成本更可控

Claude 官方 API 一旦进入：

成本就会越来越敏感。

而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”。

2. 随取随用

它真正的现实意义不是榜单分数，而是：

对于内部工作流来说，这一点非常实际。

3. 工作方式足够像 Claude

这轮实测已经说明了：

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。

十一、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。

十二、快速调用示例

Terminal window
curl "https://deployment-452-kqiifoh5-8000.550w.link/v1/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model":"qwopus_27b",
    "messages":[
      {"role":"system","content":"你是一个擅长 Agent 工作流设计的模型。"},
      {"role":"user","content":"请给我一个 OpenClaw 工作流设计方案。"}
    ],
    "max_tokens":700,
    "temperature":0.2
  }'

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

十三、最后一句话总结

这次真实测试之后，我对它的定位更清楚了：

Qwopus 27B v2 不是那种“随便接个聊天框就能体现价值”的模型，它真正强的地方，是放进 OpenClaw 之后，像 Claude 一样承担任务拆解、工程判断和工作流决策。

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，那它确实很值得试。

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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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