ClawBench：针对OpenClaw场景的大模型智能体（LLM Agent）的评测基准。

**ClawBench 是针对大模型智能体（LLM Agent）的评测基准。**它通过隔离沙盒环境中的真实企业工作流任务，评估大模型在实际部署场景下的表现，与传统问答式或合成数据集基准形成区别。ClawBench 与 PinchBench 均服务于 OpenClaw 生态，但二者侧重点不同：PinchBench 是 OpenClaw 官方基准，由 kilo.ai 团队开发，聚焦 23 类真实任务的成功率、速度和成本；ClawBench 则独立构建，包含 30 个高级任务，覆盖 5 大核心业务场景，采用混合评分机制，强调复杂工作流中的确定性验证与业务逻辑审计。

当前大模型评测面临的问题

现有大模型评测基准多采用问答形式或固定编程问题。这些方式容易出现数据污染，导致模型通过“记忆”而非真实能力完成任务。同时，它们难以反映 Agent 在多步工具调用、文件操作、业务逻辑判断和边缘情况处理中的表现。单一维度准确率指标无法覆盖实际部署所需的效率、安全性和综合成本。LLM 作为裁判的评分机制也存在主观性和波动性，难以提供可复现的量化参考。这使得开发者在选择模型时，难以判断其在真实企业场景中的落地能力。

ClawBench 的基本信息与目标

ClawBench 由 ClawBench Labs 维护，GitHub 组织为 clawbench，官方网站为 clawbenchlabs.com，联系邮箱为 。基准于 2026 年初逐步建立，2026 年 3 月发布最新评测数据。其目标是解决传统基准对真实 Agent 性能预测力不足的问题，为大模型从技术能力向实用价值转化提供可信指标。评测围绕办公协同、信息检索与研究、内容创作、数据处理与分析、软件工程五大场景展开，模拟企业真实环境中的命名不一致、目录缺失、日期陷阱等复杂情况。