谁懂啊家东说念主们？？

Agent 时间，大公司皆在把"烧若干 token "当 KPI 了，本小小职工还深陷另一个泥沼：

智谋的模子用不起，低廉的模子不够智谋。

思找一个又能打又不贵、还能在主流 Agent 环境里即插即用的模子？曩昔基本莫得。

相关词就在刚刚，我发现存一位国产玩家，偷偷龙套了这个"不可能三角"。

其新发布的 Agent 模子，性能依然站到全球第一梯队——甭管对面是开源如故闭源，但凡你能叫得上名字的顶尖选手，它皆能与之掰一掰手腕。

而况价钱如实惊到我了，只须主流顶尖模子的一半以致更低。

更要害的是，模子深度适配了 OpenClaw、Claude Code、Hermes、Nanobot 等主流 Agent 框架，还兼容 OpenAI 接口。开拓者险些毋庸改架构和代码，许多时候换个 baseURL 和 API Key 就能告成跑。

说了这样多，思必你已十分神往来者何东说念主了？⊙ . ☉

谜底这就揭晓：昆仑万维。具体模子则是 SkyClaw-v1.0 偏激轻量版 SkyClaw-v1.0-lite。

悄咪咪表示，两款模子当今皆限时免费开放。

不外我如故神往，归拢款模子凭什么能同期作念到智谋、低廉、好用？这不得狠狠扒一扒。

发布了什么？一次性上新两个 Agent 模子

要搞懂昆仑万维 SkyClaw 系列模子为什么能打，得先贯通一个许多东说念主忽略的永诀。

当今市面上大多数模子的 Agent 才能，本色上是后天加的 buff ——先训一个通用大模子，再套一层器具调用的壳。

省事如实省事，但由于模子自己并不是按"完成任务"来检修的，而是按"生成话语"来检修的，是以简便任务还行，一复杂就容易掉链子。

而 SkyClaw 走的是完全不同的路。从检修的第一天起，它的策划就不是聊天，而是干活。器具怎样调、参数怎样传、多步任务怎样拆解和践诺，这些才能不是后天补课补出来的，是从"娘胎"里带的。

这个最先上的各异，告成决定了后头的上限。

施行上，行业里依然有不少玩家默契到这个问题，驱动从"通用模子 + 器具壳"转向专门为 Agent 场景联想的模子。

而昆仑万维此次发布的 SkyClaw-v1.0 和 SkyClaw-v1.0-lite，正是这条新道路的产物。

两款模子，一重一轻，各有单干。

先说旗舰版 SkyClaw-v1.0，吃复杂任务的主力。

它针对 OpenClaw 相关任务作念了深度优化，适用于企业级的多智商、强器具依赖场景。

在 Claw 相关任务上，据了解 SkyClaw-v1.0 依然不错和 Claude Opus 4.6 这个级别的闭源顶流模子正面过招。

能和 Opus 4.6 不分皁白，我委果忍不住先去官网翻了几个 demo，一看还真绷不住了。

一眼扫曩昔，SkyClaw-v1.0 是真爱玩游戏（bushi，页面上全是它生成的多样"经典款"。

顺手打滚水监工马里奥，松手我告成通过电脑键盘就这样玩起来了——

前进、后退、跳高拿金币，全程丝滑不卡顿。

合计游戏仅仅炫技？再来一个正经干活的。

望望这个金融末端的完成度，顶部滚全球指数，左边是频说念导航，中间新闻流带着开端和相关股票，右边自选股带迷你 K 线图，连突发新闻弹窗皆作念了。

这种多个模块联动的界面，以前前端团队至少搞好几天，而 SkyClaw-v1.0 很快就我方措置了。

虽然，这些行情数据是模子我方模拟生成的，不是真实数据。

但这反而是重心。SkyClaw-v1.0 干的活是从零摆架子——界面、组件、交互逻辑，一次性把代码给你写完。开拓者只需要接上真实数据，就能让页面真确跑起来。

从马里奥到金融末端，从文娱到坐褥力，复杂度差了好几个量级，而 SkyClaw-v1.0 皆能一语气吃下来。

随机这等于别传中的，原生 Agent 模子和通用模子顺遂作念 Agent 之间的差距。

再说轻量版 SkyClaw-v1.0-lite，Agent 中枢才能没打折，但速率更快、价钱更低廉。

它面向的是高频、资本明锐的场景，比如批量 API 调用、轻量级自动化经过。

发现没，自从模子插足 Agent 时间后，大部分玩家在推主力模子时皆会附带一个轻量版，这也很好贯通，就像前段时分 Snapchat 前机器学习工程师说的那样：

要是你用 AI 开拓时，恒久默许使用资本最高的模子来完成每一项任务，那么你 80% 的责任皆是在浪用钱。

不时用 Agent 跑任务的东说念主，算计皆对此深表招供。

有了这两个模子，一个负责性能天花板，一个负责守资本底线，是谁又被 AI 稳稳地接住了（doge）。

不外说真话，这款模子更让我心动的，如故它的价钱。

SkyClaw-v1.0 输入 0.5 元 / 百万 tokens，输出 4 元 / 百万 tokens；轻量版输入仅 0.3 元，输出 2 元。

偷偷对比了一下，这个价钱仅为主流顶尖模子的一半以致更低。

而况发布期还相易了限时免费，对，你没看错，免费。

更离谱的是后手——试用期完结后，昆仑万维经营逐渐开源每个模子版块。

性能够到了闭源顶流，价钱砍到了行业腰部，后头还有开源兜底。

这套组合拳打完，我只思说一句：这是要把 Agent 模子的落地门槛狠狠打下来啊。

怎样上手？就这样开箱即用

到这里，本"既要又要党"已全心中大约有谱了，接下来只干一件事：

我方跑一把，毕竟是骡子是马总得要拉出来遛遛。

怎样试呢？总结起来现时有两条路：

最快的花样，等于告成去天工 Skywork 平台（tiangong.cn）。SkyClaw-v1.0 依然在 5 月 22 日接入了天工 Skywork，毋庸装任何东西，毋庸配环境，浏览器洞开就能用。

而况当今偶合限时特惠，价钱超低，嗅觉很合适思先试试 Agent 才能再决定是否深度接入的东说念主。

思深度集成的，那就走 API（API 现时免费中）。免费注册一个 APIFree 账号，拿到 API Key 就能调用，接口兼容 OpenAI 时局，撑持流式输出、器具调用、多轮对话。对依然在用 OpenAI 接口的开拓者来说，基本等于换个 baseURL 和 model 名的事。

（P.S. APIFree 是昆仑万维自家的模子团员平台，撑持调用国表里多种主流模子。）

话未几说，我这就选两个比拟典型的 Agent 场景跑一跑。

第一个我思试试给我方"养"一只电子桌宠，既能打工还能陪我摸鱼那种。需求大要是这样的：

一只小猫，能在屏幕上就地漫步，点击会说打工东说念主语录，右键能切责任模式和摸鱼模式，责任模式带番茄钟倒计时，还要有喝水提醒、遥看提醒、拉伸提醒这些健康功能。

只见提完需求后，SkyClaw-v1.0 就告成在 Skywork 平台里开干了，等我刷完短视频纪念，发现它依然把整套源代码文献一说念生成完毕。

再一看制品，小猫是 SVG 渐变绘图的，粉色身体、三角形耳朵、大眼睛，还挺可人。

右键洞开 Focus Mode 面板，番茄钟撑持 25/45/60 分钟三档，底下是任务清单和健康提醒模块。倒计时完结后小猫自动切到摸鱼模式，弹出气泡：我不是在摸鱼，我是在给公司省电……

虽然，亚搏体育为了快速看恶果，我先让它生成了 HTML 版块，浏览器洞开就能玩。要是思作念成真确的原生桌宠，还不错连续让它生成 Electron 打包决议，末端跑几行号召就能形成常驻任务栏的桌面哄骗。

而更让我惊喜的是，作念完之后它主动掸出了一个 IM 聚积面板，撑持 Skywork App、飞书、Slack、Discord、Telegram 等七种聊天器具直连。

也等于说，后续要是作念进一步的开拓对接，这只小猫表面上不错告成在我平时使用的聊天窗口里和我互动。

好，摸鱼测收场，老步调再来个正经的。

咱们裁剪部每周皆有例会，其中一项等于总结上周的 AI 趋势。

为了幸免会前还在捏耳挠腮，此次我缠绵弄一个 AI 行业周报自动生成系统。需求很简便也很贪念：

自动捏取曩昔一周的 AI 热门，按主题分类，索取趋势信号，终末生成一份可交互的周报页面。

松手你猜怎样着？这事儿还真让 SkyClaw-v1.0 干成了。

前端就毋庸多说了，UI 和功能布局一目了然。

要害是后端，看了 SkyClaw-v1.0 的责任过程才发现，它不光用 FastAPI 搭了一套完好 API，还我方整出了一条信息处理活水线。

前边从 RSS、GitHub、HuggingFace、网页四个渠说念自动捏数据，中间作念清洗、分类和趋势分析，后头自动生成周报，终末用 SQLite 存起来。

而我中枢要的，等于阿谁周报 Tab 页——顶部三句话总结本周趋势，中间是一些值得眷注的板块，终末是按分类伸开的详实解释。

我试了下，分类中的每条连气儿皆不错洞开并跳转，这证明数据是真实捏取的，不是模拟生成的。

虽然最让我心动的依旧是终末一步。作念完之后，它教导我不错把这个系统竖立为定时任务，比如每周一朝晨自动运行捏取和分析剧本，生成最新一期周报。

两个任务跑下来，一个嗅觉至极彰着：SkyClaw-v1.0 依然不是那种需要你一步步喂指示的模子了。

桌宠阿谁，从贯通需求、写代码到打包，全我方措置，以致还主动保举了 IM 直连的花样。

周报阿谁更狠，告成给了一套完好的居品原型——后端、数据库、信息捏取、分析、前端面板弥漫有，表面上还能定时自动运行。

而况有一个细节必须提一下，如今 Agent 时间皆肃肃可复用的责任流，SkyClaw-v1.0 这极少也作念得很好，像上头阿谁周报系统，它就会弹窗提醒你要不要竖立成 Skill。

从开拓到复用，能看到昆仑万维依然挑升在 Agent 模子中构建完好的责任流闭环。

再相易前边说的价钱，说白了就一句：

SkyClaw-v1.0 依然能用，而况真用得起了。

怎样作念到的？原生为 Agent 联想的检修范式

至于 SkyClaw-v1.0 模子到底怎样作念到的？

昆仑万维此次也没藏着掖着，名堂主页上告成表示列出了几点根由：

总结起来等于，不靠堆参数，靠针对 Agent 核肉痛点进行系统性优化。

最典型的等于器具调用，当今许多模子聊天挺智谋，但一到真干活就驱动掉链子——

参数传错、智商漏掉、时局写崩，一个失实后头全乱套。

SkyClaw-v1.0 就思了，既然 Agent 天天要调器具，那干脆从检修阶段就把模子泡在 Agent 环境里。

于是它在 mid-training 阶段就塞进了大量复杂 Agent 任务，让模子从底层驱动适合"调用器具"这件事，而不是后头再临时补课。后头再用针对 OpenClaw 任务的高质料数据连续强化，多智商器具调用的踏实性一下就上来了。

但 Agent 还有另一个经典问题：聊着聊着就"失忆"。

一说到挂念问题，许多东说念主可能下默契认为"把凹凸文窗口作念大就好了"。

如实，SkyClaw-v1.0 也没落下这极少，告成把凹凸文拉到了前沿玩家的百万级水准。

但重心其实不仅仅"窗口够大"，而是它在强化学习阶段告成扔进真实 Agent 环境里反复检修，让模子学会在超长任务链里稳住情状。

说白了，不是实验室里刷 benchmark，而是真拿去干活练出来的。

还有极少也挺要害。

许多 Agent 模子在我方熟练的框架里猛得不行，一换环境坐窝拉胯。

于是 SkyClaw-v1.0 干脆在检修阶段就把 OpenClaw、Claude Code、Hermes、Nanobot 这些主流环境全笼罩了，相配于提前作念了一遍"大范围适配"，开拓者毋庸被某个框架绑死。

虽然，最要害、可能亦然最容易被忽略的极少是：昆仑万维没把模子作念成一个巨无霸。

曩昔思要顶级 Agent 才能，默许就得接管大参数、高资本、慢推理这套组合。而 SkyClaw-v1.0 换了个标的，不是把参数往上堆，而是把检修经过作念成 Agent 专项特训，在更小的参数目上把才能顶上去。

参数小了，推理应然快，资本当然低，这亦然它价钱能打到主流一半的底层逻辑。

是以回头再看，真确拉开差距的，可能早就不仅仅参数范围了。

一个模子从第一天驱动，到底有莫得围着 Agent 场景去检修，许多时候才决定了它最终能不成真确干活。

最先不同，特别当然不同。

Agent 落地的"不可能三角"，被国产玩家龙套了

古道说，SkyClaw-v1.0 系列模子的出现，刚好踩在一个很奥秘的节点上。

Agent 赛说念喊了一整年，众所周知说念这是标的，但真确能用、用得起、还好接入的模子，一直没几个。

而它填补的，恰正是高性能 Agent 才能与低资本落地之间历久空着的那块地。

而况它还不是瞬息冒出来的。

早在本年 2 月，昆仑万维就上线了 SkyClaw 居品，基于开源架构 OpenClaw 重构，作念的是全天候云霄 AI 助理。

随后的 3 月，它又在 GitHub 和 Clawhub 铺了首批 6 个官方 Skill：PPT、文档、表格、联想、搜索、音乐，基本把办公场景的中枢枢纽笼罩了。

当今 SkyClaw-v1.0 一出，回头看这条线就很明晰了：

先搭平台，再铺 Skill 生态，终末把底层模子的性能和资本一并解决。

就像我在实测中感受到的那样，作念完桌宠它问你要不要存成 Skill，作念完周报它提醒你设成定时任务，昆仑万维对准的显著不仅仅一个模子，而是一整套 Agent 责任生态。

这背后的逻辑其实也不难贯通，因为一个了然于目的大趋势是——

坐褥力正在从单一器具时间，迈向可继续运转的 AI 责任流时间。

单个模子再强，要是莫得平台贯串、莫得 Skill 千里淀、莫得责任流串联，才能等于一次性的，而一次性显著不是这个时间大家所追求的。

其实回看昆仑万维这几年作念的事，有一条线挺表示的：把 AI 本事尽可能带给更多东说念主。

先不说早期开源和价钱下压那些大行为，你隆重到一个居品细节没？

天工 Skywork 上不单要自家模子，Claude、GPT 这些也能告成用；APIFree 更干脆，告成作念成模子团员平台，国表里主流模子一个账号全措置。

说真话，这种作念法在行业头部玩家里果真未几见。毕竟大部分平台，本色上如故但愿把用户圈在我方生态里。

而此次 SkyClaw-v1.0，某种进度上走的亦然归拢条路。

限时免费、价钱告成压到主流一半、连续铺 Skill 和责任流生态，说到底皆是在让 Agent 才能真确走出实验室。

因为只须当价钱驱动降下来、责任流驱动提高，顶级 Agent 才能才不会仅仅大厂里面才能历久"破费"的东西。

从高端实验到全民落地，至少昆仑万维先给大家洞开了一扇门。

名堂主页：

https://skyworkai.github.io/skyclaw/

模子先容与完好评测数据：

https://www.apifree.ai/model/skywork-ai/skyclaw-v1?tab=info

API 文档：

https://www.apifree.ai/model/skywork-ai/skyclaw-v1?tab=api

https://www.apifree.ai/model/skywork-ai/skyclaw-v1-lite?tab=api

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