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Agent Skill · 效率

model-benchmark(模型基准)

model-benchmark 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

model-benchmark 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 12,610。

总安装 4,068周安装 163GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,317核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
0.1.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:model-benchmark(模型基准)
来源仓库:https://github.com/leosheep821-debug/model-benchmark
安装命令:
openclaw skills install model-benchmark
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install model-benchmark

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

深度测评各模型在 OpenClaw 上的实际表现,支持中文理解/代码/推理/工具调用多维度评估。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install model-benchmark;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

model-benchmark 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install model-benchmark。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

model-benchmark 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

model-benchmark 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

model-benchmark 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

model-benchmark 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,068 次,近一周安装 163 次,下载 1,317 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

model-benchmark 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
model-benchmark

模型基准 · 本页

4,068—接触敏感数据MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
model-benchmark
description
深度测评各模型在 OpenClaw 上的实际表现,支持中文理解/代码/推理/工具调用多维度评估。
version
0.1.0
tags
[benchmark, model, evaluation, openclaw]

OpenClaw 模型测评框架

创建:2026-03-23 目标:深度测评各模型在 OpenClaw 上的实际表现

测试环境

  • 平台:Matrix Agent(OpenClaw 2026.3.3)
  • 当前模型:minimax/auto(上下文200k,MaxTokens 8192)
  • 代理:127.0.0.1:8766(MiniMax内部代理)
  • Thinking:关闭状态

待测模型池

模型Provider状态优先级
MiniMax Autominimax✅已测—
GLM-5智谱/百炼🔜待测P1
Qwen3-235B-A22B百炼(MoE,235B参数)🔜待测P1
Claude Opus 4 (thinking-medium)anthropic-via-proxy🔜待测P1
DeepSeek R1待确认🔜待测P2
GPT-4oOpenAI待确认P2

API Key 需求

  • GLM-5:需智谱API Key(GLM-4V/GLM-4已集成百炼,可能复用百炼Key)
  • Qwen3-235B-A22B:需阿里云百炼Key(洛书有Coding Plan)
  • 测试方法:通过 OpenClaw models.json 配置新 provider

测评维度

维度权重测试内容
中文理解25%解释复杂概念,用小学生能懂的话
代码能力25%Python实现,简洁可运行
工具调用20%解释工具调用对Agent的重要性
复杂推理20%多步骤逻辑推理题
响应速度10%从发题到返回的时间

测试题库(标准题)

测试1:中文理解与创意

请用一段不超过100字的话,解释"量子纠缠",要求:小学生能看懂,且有一定文采。

评分标准:

  • ✅ 能用比喻/类比解释(不堆术语)
  • ✅ 有文采(不是干巴巴的定义)
  • ✅ 字数<100

测试2:代码能力

写一个Python函数,判断一个字符串是否是回文,要求代码简洁、注释清晰、可直接运行。

评分标准:

  • ✅ 逻辑正确
  • ✅ 代码简洁(<15行)
  • ✅ 有注释
  • ✅ 可直接运行

测试3:工具调用能力

解释为什么"工具调用能力"对AI Agent至关重要?要求结合实际场景,不超过150字。

评分标准:

  • ✅ 有具体场景举例
  • ✅ 说清楚"为什么"(不是"是什么")
  • ✅ 字数<150

测试4:复杂推理

张三比李四大3岁。李四比王五小2岁。王五20岁。问:三人年龄之和是多少?

评分标准:

  • ✅ 推理过程清晰
  • ✅ 最终答案正确(20+22+25=67)
  • ✅ 写出推理步骤

报告格式

# 模型测评报告:{模型名}
日期:YYYY-MM-DD

## 总分:X/10

## 各维度得分

| 维度 | 得分 | 评语 |
|------|------|------|
| 中文理解 | X/10 | ... |
| 代码能力 | X/10 | ... |
| 工具调用 | X/10 | ... |
| 复杂推理 | X/10 | ... |
| 响应速度 | X/10 | ... |

## 亮点
-

## 不足
-

## 结论
-

平台分布

OpenClaw

76.71%
按下载量换算1,010

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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