养虾、养马、养人OpenHuman、养电子宠物Token都快掏空钱包了。连微软都宣告Claude的Token烧不起了。别急比肩Claude Opus 4.6的 Agent智能体免费大模型来了。昆仑万维旗下的天工 AISkywork发布了 SkyClaw-v1.0一个为 Agent 场景深度优化的模型。现在免费试用而且试用过后将开源。即使不免费价格也打穿地板。百万上下文窗口输入价格最低 0.3 元/百万 token。性能超越同级别开源对手逼近闭源巨头。实战如何官方强烈推荐将 SkyClaw-v1.0 模型作为 Hermes, Claude Code 和 Codex 等智能体框架的大脑来使用而不是标准的聊天模型。搭配智能体框架使用直接自然语言提示就能完成 APP 开发。比如下面这个航班和旅行预订 APP就是 SkyClaw-v1.0 构建的搜索、结果浏览、预订和行程规划视图都非常完整。还有这类似小红书的 APP非常完美交互网页与游戏设计也是一把好手。比如带有图表、股票列表、提示板和新闻布局的交互式金融市场分析终端。直接上手就能玩的超级玛丽。深度研究和数据可视化也非常在行。比如写一份中国新能源汽车市场报告市场份额和定价分析等综合到仪表板中。硬核跑分SkyClaw-v1.0 是为主流 Agent 环境打造的高性能模型重点适配 OpenClaw、Hermes、Nanobot 这类智能体框架。SkyClaw-v1.0 和 SkyClaw-v1.0-lite 与 DeepSeek V4 Flash、MiniMax M2.7、Qwen 3.6 27B、DeepSeek V4 Pro 在 6 个 Agent 基准上的对比在 PinchBench-v2 上SkyClaw-v1.0 拿到 87.2 分。Claw-Eval 的 Pass^3 稳定性测试得分 59.7平均分 74.2。Pass^3 是个值得多聊两句的指标它要求模型连续三次执行同一任务都成功能力之外更考验稳定性。智能体场景里一次跑通不算本事次次跑通才算靠谱。Skywork 自研的 Skywork-Claw-Bench 得分 62.9。横向对比SkyClaw-v1.0 在这些 Agent 基准上全面超过 Minimax 2.7、DeepSeek V4 Flash 和 Qwen 3.6 的 35B A3B 及 27B 版本。在 OpenClaw 相关任务上它的表现接近体积大得多的闭源模型包括 DeepSeek V4 Pro、Claude Opus 4.6 和 Qwen 3.6 Plus。SkyClaw-v1.0 用更小的体量、更低的成本做到了接近的成绩性价比的优势非常明显。SkyClaw-v1.0-lite 轻量版速度更快、价格更低但继承了不错的智能体能力比如性能依然优于 Minimax 2.7。对成本敏感的基础 Agent 任务lite 版是个实惠选择。两个版本可搭配使用旗舰版啃硬骨头lite 版跑高频轻任务。代码任务评估上SkyClaw-v1.0 同样有显著提升。智能体场景中代码生成和工具调用往往是绑定的能写对代码、能调对工具两个能力缺一不可SkyClaw 在这两条腿上都站得稳。训练三板斧模型性能从哪来SkyClaw-v1.0 的训练围绕三个核心环节展开环境构建、高质量数据合成、端到端强化学习。搭环境是起点。团队基于 OpenClaw 构建了一个高复杂度的训练模拟环境配备了常用的高质量工具和技能让模型在训练阶段就能探索和利用这些工具。光有工具还不够他们还分析了 OpenClaw 类环境中的真实用户任务结合高频在线技能的使用统计和反馈画出了一张工具之间的关系图。有的工具经常被组合调用有的工具之间存在前后依赖这些关系都被建模进来。有了这张图就能合成出更贴近真实用户需求的复杂任务。训练数据越像真实场景模型的实战能力就越扎实。数据合成做 SFT监督微调是关键一环。在验证过的 OpenClaw 环境上团队合成了大量针对中期训练和 SFT 的训练数据。数据质量把控很严不只看最终答案对不对还要审查整个求解过程中每一步动作的质量。一条轨迹答案对了但过程歪七扭八照样淘汰。团队还做了一系列数据混合实验找到 Agent 任务训练数据的最优配比这活儿看着枯燥实际上直接决定了模型的上限。端到端的 Agent RL强化学习收尾。天工自建的 OpenClaw 环境天然支持探索和强化学习训练不用额外搭桥铺路。端到端的智能体 RL 训练进一步提升了模型在通用 Agent 任务上的泛化能力和稳定性。强化学习的价值在于模型不光学会了解题还学会了在各种意外情况下保持镇定该回退回退该重试重试不掉链子。相比只靠 SFT 的模型经过 RL 打磨的 SkyClaw-v1.0 在面对分布外任务时更从容出错率更低这对生产环境的可靠性至关重要。三个环节走完SkyClaw-v1.0 在主流 OpenClaw 类环境任务上表现突出跨不同 Agent Harness智能体框架的泛化能力也同步增强。训练中对环境的深耕让模型换个框架照样能打。SkyClaw-v1.0 通过 apifree.ai 提供服务API 接口与 OpenAI 兼容换行改个 base_url 就能跑起来。百万 token 的上下文窗口适合长链路的 Agent 工作流。天工团队特别强调了一点SkyClaw-v1.0 的最佳使用方式是嵌入 Agent 框架比如 Hermes、Claude Code 或 Codex让模型在框架内完成规划、编辑、测试、迭代的完整工作流。赶紧给你的虾、马换上 SkyClaw-v1.0 免费大脑试试效果如何。参考资料https://skyworkai.github.io/skyclaw/https://www.apifree.ai/model/skywork-ai/skyclaw-v1?tabinfohttps://github.com/SkyworkAI/skyclaw
Token烧不起了？比肩Claude Opus 4.6免费模型来了，还将开源
发布时间：2026/5/27 12:18:44
养虾、养马、养人OpenHuman、养电子宠物Token都快掏空钱包了。连微软都宣告Claude的Token烧不起了。别急比肩Claude Opus 4.6的 Agent智能体免费大模型来了。昆仑万维旗下的天工 AISkywork发布了 SkyClaw-v1.0一个为 Agent 场景深度优化的模型。现在免费试用而且试用过后将开源。即使不免费价格也打穿地板。百万上下文窗口输入价格最低 0.3 元/百万 token。性能超越同级别开源对手逼近闭源巨头。实战如何官方强烈推荐将 SkyClaw-v1.0 模型作为 Hermes, Claude Code 和 Codex 等智能体框架的大脑来使用而不是标准的聊天模型。搭配智能体框架使用直接自然语言提示就能完成 APP 开发。比如下面这个航班和旅行预订 APP就是 SkyClaw-v1.0 构建的搜索、结果浏览、预订和行程规划视图都非常完整。还有这类似小红书的 APP非常完美交互网页与游戏设计也是一把好手。比如带有图表、股票列表、提示板和新闻布局的交互式金融市场分析终端。直接上手就能玩的超级玛丽。深度研究和数据可视化也非常在行。比如写一份中国新能源汽车市场报告市场份额和定价分析等综合到仪表板中。硬核跑分SkyClaw-v1.0 是为主流 Agent 环境打造的高性能模型重点适配 OpenClaw、Hermes、Nanobot 这类智能体框架。SkyClaw-v1.0 和 SkyClaw-v1.0-lite 与 DeepSeek V4 Flash、MiniMax M2.7、Qwen 3.6 27B、DeepSeek V4 Pro 在 6 个 Agent 基准上的对比在 PinchBench-v2 上SkyClaw-v1.0 拿到 87.2 分。Claw-Eval 的 Pass^3 稳定性测试得分 59.7平均分 74.2。Pass^3 是个值得多聊两句的指标它要求模型连续三次执行同一任务都成功能力之外更考验稳定性。智能体场景里一次跑通不算本事次次跑通才算靠谱。Skywork 自研的 Skywork-Claw-Bench 得分 62.9。横向对比SkyClaw-v1.0 在这些 Agent 基准上全面超过 Minimax 2.7、DeepSeek V4 Flash 和 Qwen 3.6 的 35B A3B 及 27B 版本。在 OpenClaw 相关任务上它的表现接近体积大得多的闭源模型包括 DeepSeek V4 Pro、Claude Opus 4.6 和 Qwen 3.6 Plus。SkyClaw-v1.0 用更小的体量、更低的成本做到了接近的成绩性价比的优势非常明显。SkyClaw-v1.0-lite 轻量版速度更快、价格更低但继承了不错的智能体能力比如性能依然优于 Minimax 2.7。对成本敏感的基础 Agent 任务lite 版是个实惠选择。两个版本可搭配使用旗舰版啃硬骨头lite 版跑高频轻任务。代码任务评估上SkyClaw-v1.0 同样有显著提升。智能体场景中代码生成和工具调用往往是绑定的能写对代码、能调对工具两个能力缺一不可SkyClaw 在这两条腿上都站得稳。训练三板斧模型性能从哪来SkyClaw-v1.0 的训练围绕三个核心环节展开环境构建、高质量数据合成、端到端强化学习。搭环境是起点。团队基于 OpenClaw 构建了一个高复杂度的训练模拟环境配备了常用的高质量工具和技能让模型在训练阶段就能探索和利用这些工具。光有工具还不够他们还分析了 OpenClaw 类环境中的真实用户任务结合高频在线技能的使用统计和反馈画出了一张工具之间的关系图。有的工具经常被组合调用有的工具之间存在前后依赖这些关系都被建模进来。有了这张图就能合成出更贴近真实用户需求的复杂任务。训练数据越像真实场景模型的实战能力就越扎实。数据合成做 SFT监督微调是关键一环。在验证过的 OpenClaw 环境上团队合成了大量针对中期训练和 SFT 的训练数据。数据质量把控很严不只看最终答案对不对还要审查整个求解过程中每一步动作的质量。一条轨迹答案对了但过程歪七扭八照样淘汰。团队还做了一系列数据混合实验找到 Agent 任务训练数据的最优配比这活儿看着枯燥实际上直接决定了模型的上限。端到端的 Agent RL强化学习收尾。天工自建的 OpenClaw 环境天然支持探索和强化学习训练不用额外搭桥铺路。端到端的智能体 RL 训练进一步提升了模型在通用 Agent 任务上的泛化能力和稳定性。强化学习的价值在于模型不光学会了解题还学会了在各种意外情况下保持镇定该回退回退该重试重试不掉链子。相比只靠 SFT 的模型经过 RL 打磨的 SkyClaw-v1.0 在面对分布外任务时更从容出错率更低这对生产环境的可靠性至关重要。三个环节走完SkyClaw-v1.0 在主流 OpenClaw 类环境任务上表现突出跨不同 Agent Harness智能体框架的泛化能力也同步增强。训练中对环境的深耕让模型换个框架照样能打。SkyClaw-v1.0 通过 apifree.ai 提供服务API 接口与 OpenAI 兼容换行改个 base_url 就能跑起来。百万 token 的上下文窗口适合长链路的 Agent 工作流。天工团队特别强调了一点SkyClaw-v1.0 的最佳使用方式是嵌入 Agent 框架比如 Hermes、Claude Code 或 Codex让模型在框架内完成规划、编辑、测试、迭代的完整工作流。赶紧给你的虾、马换上 SkyClaw-v1.0 免费大脑试试效果如何。参考资料https://skyworkai.github.io/skyclaw/https://www.apifree.ai/model/skywork-ai/skyclaw-v1?tabinfohttps://github.com/SkyworkAI/skyclaw
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