PinchBench
大模型Agent能力的实战评测场
专注于验证模型能否完成端到端的实际任务，为开发者、企业选择适配OpenClaw的大模型提供精准参考，平台数据实时更新且完全开源，是AI智能体开发领域的重要参考工具
核心功能
实时评测榜单
展示各大模型在真实任务中的成功率排名，数据实时更新，一目了然
多维度筛选
可按预算、模型提供商、任务类型等条件筛选，快速定位目标模型
三维度评分
从成功率、速度、成本三个核心指标量化模型表现，兼顾性能与开销
模型详情页
点击查看单个模型的详细评分、任务分类表现和完整测试记录
开源测试套件
所有测试任务和评分代码完全开源，支持本地运行和自定义扩展
产品特色
- 01
不考知识问答，专测“干活”能力
传统榜单考模型知不知道，PinchBench考它能不能把一整件事做完
- 02
真实工作流任务，不玩虚的
安排了日程安排、写代码、查资料、处理邮件等53个真实场景任务
- 03
自动化+AI评委双重打分
客观任务自动检查，主观任务由Claude Opus当评委打分，兼顾硬指标和质量
- 04
三维度量化，不只看出分
成功率、速度、成本一起看，帮开发者找到性价比最高的那个
- 05
完全开源，谁都能验货
测试任务和代码全在GitHub上，可以自己跑、自己改、自己提交结果
应用场景
✅ 选型对比
想给OpenClaw智能体选个大模型，先上PinchBench看看各家的成功率和成本
✅ 成本控制
Agent跑起来很烧Token，用PinchBench的成本数据筛选预算范围内的模型
✅ 性能验证
自己开发的模型或微调版本，跑一遍PinchBench看看真实任务表现如何
✅ 研究参考
研究大模型Agent能力的学者，拿PinchBench的公开数据做分析和对比
常见问题
解答您关于"PinchBench"的常见疑问，让您更好地使用这款AI工具
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一个专门测试大模型在OpenClaw智能体框架下“干活”能力的评测平台
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MMLU考知识问答，PinchBench考模型能不能完成一整件真实任务
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实时更新，模型提交测试后结果会自动上榜
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可以，所有代码在GitHub开源，克隆下来就能对任意模型运行测试
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目前有53个任务，涵盖日程、编程、研究、写作、邮件等真实场景
立即体验“PinchBench”
PinchBench是一个专门测试大模型“干活”能力的评测平台，由Kilo AI团队推出。它不考知识问答，而是用日程安排、写代码、查资料等真实任务来考验模型，从成功率、速度、成本三个维度打分。榜单实时更新，完全开源，帮你找到最适合AI智能体（Agent）的大模型。
