最近，我们团队干了一件事：将两款号称“Claude风格”的推理蒸馏模型——Qwopus 9B 和 Qwopus 27B，塞进了OpenClaw（龙虾）这个能跑工具、能执行工作流的Agent框架里。

我们想回答一个最实际的问题：

它到底是不是个合格的“Claude平替”？能不能在我们自己的自动化流程里，像Claude一样拆解任务、调用工具、稳定输出？

经过一系列真实场景的调用测试，我们发现：

如果你想要一个便宜的聊天机器人，它可能不是首选；但如果你需要一个能集成到内部工作流、专注任务拆解与执行的“主脑”，那它在共绩算力上的表现，会给你惊喜。

01 它是什么？一句话说清楚

一句话概括：这类模型的核心价值，不是模仿Claude的聊天语气，而是学习它的“思考方式”。

这意味着，它最擅长的是那些需要“先想清楚，再动手”的场景：

• 复杂任务拆解：面对一个大目标，能自动规划出可行步骤。

• 结构化推理：输出有逻辑层次，而不是天马行空的散文。

• 工具调用判断：在调用API或执行命令前，能先判断“该不该调用”、“怎么调用更好”。

• 分析与规划：在代码生成、流程设计、风险评估等场景，表现更接近工程师的思维方式。

所以，别把它当成普通的聊天模型。它更像一个专为“工作流”打造的智能引擎，尤其适合嵌入像OpenClaw这样的Agent框架中，成为驱动整个自动化流程的“决策中枢”。

02 为什么它天生适合“龙虾”（OpenClaw）？

因为OpenClaw这类Agent框架，考验的从来不是“一句话回答得多漂亮”，而是模型能否胜任一整套“感知-思考-行动”的循环：

1. 理解：准确理解用户的最终意图。

2. 规划：将意图拆解为可执行的具体步骤。

3. 决策：判断何时、如何调用工具（如搜索、计算、读写文件）。

4. 整合：将工具返回的结果整理成用户需要的最终输出。

而这，恰好是Qwopus这类“推理蒸馏模型”被训练出的强项。当它成为OpenClaw的“主模型”时，价值就凸显出来了：

• 更像“主脑”：在多步骤任务中，它的输出更像一份可执行的项目计划，而非一次性回答。

• 工具调用更“聪明”：在调用工具前，能进行更合理的前置判断。

• 输出更“工程化”：在代码、分析、方案设计等任务中，给出的结果更结构化、更可用。

当然，接入时有个关键细节需要注意：这类模型有时会将主要输出放在 message.reasoning（推理过程）字段，而非 message.content（最终内容）字段。因此，在OpenClaw中适配时，需要额外处理，优先读取 content，如果为空则兼容读取 reasoning。只要做好这层适配，它就能在框架中流畅运行。

03 实战测试：它在OpenClaw里到底怎么“思考”的？

光说不练假把式。我们设计了一个真实工作流任务来考验它（以27B版本为例）：

任务：请设计一个“抓取文章 -> 生成摘要 -> 提炼行动项 -> 发送到飞书”的4步OpenClaw工作流方案，并补充一句最关键的工程提醒。

模型的输出不仅有清晰的4步方案，其内部的reasoning字段更揭示了它的“思考过程”：

1. 分析需求：明确目标、功能、约束、角色
2. 拆解步骤：抓取 -> 摘要 -> 提炼行动项 -> 发送飞书
3. 草拟方案：先给出一版工作流结构
4. 优化与精简：为了满足“4 步方案”的要求再次修正输出

这种“先规划，后输出”的模式，正是优秀Agent主脑的核心特质。

我们还测试了它的工程风险嗅觉。当问及“用户上传PDF->抽文本->摘要->入库->通知”这个流程中最易忽略的风险时，它给出的不是“注意稳定性”这样的空话，而是：

• 任务幂等性与状态机缺失

• 第三方服务（LLM/OCR）的不可靠性

• 数据隐私与合规风险

• 长耗时任务的用户反馈缺失

这种能输出可落地风险清单的能力，让它在集成到生产流程时，价值远超一个聊天伙伴。

04 9B vs 27B，该怎么选？（保姆级选择指南）

不谈复杂参数，只讲最直白的应用场景。

选 9B 版本，如果你：

• 想快速试水：低成本验证模型在自家流程中的可行性。

• 资源敏感：希望用最少的算力成本先把API和基础功能跑通。

• 需要轻量入口：为OpenClaw接入一个基础的、稳定的推理模型，用于不太复杂的任务调度。

一句话：9B是性价比极高的“先锋部队”，适合快速验证和轻量级集成。

选 27B 版本，如果你：

• 追求“主脑”体验：希望它在OpenClaw中承担核心的复杂任务规划和决策角色。

• 处理长链路工作：工作流步骤繁多，需要模型有更强的逻辑梳理和状态维持能力。

• 需要深度分析与编码：任务涉及复杂的代码生成、架构分析或方案设计。

一句话：27B是能力更强的“中军主帅”，当你想在Agent中复现接近Claude的深度工作体验时，选它。

核心选择建议：

• 目标“先用起来”：无脑选 Qwopus 9B，在共绩算力上成本极低，部署简单。

• 目标“像Claude一样干活”：直接上 Qwopus 27B，它在复杂任务拆解和规划上的表现，更能满足你对“智能主脑”的期待。

05 为什么说它是“Claude平替”？关键在这3点

“平替”不是全能替代，而是在特定场景下的高性价比选择。

1. 成本结构更优：相较于持续为Claude API调用付费，在共绩算力上部署自有模型，可将成本转化为可预测的算力资源支出。这对于高频的内部自动化、代码辅助、Agent调度场景至关重要。

2. 数据与流程可控：模型跑在自己的服务器上，无需担忧数据出境、API配额限制或服务商波动，尤其适合内部系统和敏感工作流。

3. 工作模式神似：在处理需要多步推理、工具调用和结构化输出的任务时，它的行为模式与Claude高度相似，能很好地融入既定工程框架。

所以，更准确的定义是：它不是通用聊天的替代品，而是企业内部工作流、研发助手、自动化Agent中的“Claude风格决策引擎”。

06 立即行动：在共绩算力上快速体验

理论结束，实战开始！在共绩算力上体验它，前所未有的简单：

第一步：一键拉起模型服务

无需从零配置环境！共绩算力平台已为您预置了包含Qwopus等热门模型的预制镜像。登录控制台，选择对应镜像创建云主机或Serverless服务，分钟级即可获得一个标准的OpenAI兼容API端点。

第二步：接入你的OpenClaw

将上一步获取的API地址和模型名称（如qwopus_27b）配置到你的OpenClaw项目中。记得处理好content与reasoning字段的兼容读取哦。

快速调用示例（在服务器上执行）：
9B：

curl "https://deployment-452-uqtednya-8000.550w.link/v1/chat/completions"   -H "Content-Type: application/json"   -d '{
    "model":"qwopus_9b",
    "messages":[{"role":"user","content":"你好"}],
    "max_tokens":256
  }'

27B：

curl "https://deployment-452-kqiifoh5-8000.550w.link/v1/chat/completions"   -H "Content-Type: application/json"   -d '{
    "model":"qwopus_27b",
    "messages":[{"role":"user","content":"你好"}],
    "max_tokens":512
  }'

07 写在最后

这次在共绩算力上的深度实践，让我们确信了一件事：

Qwopus这类模型的价值，不在于榜单分数，而在于它能否被你轻松地“用起来”，并真正提升工作流的智能化水平。

共绩算力提供的，正是这样一条“捷径”——免去繁琐的环境配置，直接提供开箱即用的算力与模型，让你能跳过“从零拼装”的泥沼，直奔“用AI干活”的主题。

如果你也受困于：

• 外部API成本高、调用不稳定

• 想要一个私有化、可深度定制的工作流“大脑”

• 希望将复杂的Claude风格推理能力，嵌入自己的产品或流程中

那么，是时候在共绩算力上，启动你的专属“Claude风格智能引擎”了。

让好用的模型，真正开始为你干活。

---

闲时算力上共绩，弹性算力找共绩

立即体验共绩算力：www.suanli.cn

本次实测涉及的两款模型，直接给大家放全公开地址，复制就能用：

- 9B 版本：Jackrong/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled

- Hugging Face：https://huggingface.co/Jackrong/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled

- 魔搭（v2）：https://www.modelscope.cn/models/Jackrong/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2

- 27B 版本：Jackrong/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2

- Hugging Face：https://huggingface.co/Jackrong/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2

- 魔搭：https://modelscope.cn/models/Jackrong/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled模型地址

• Qwopus 9B: ModelScope| Hugging Face

• Qwopus 27B: ModelScope| Hugging Face

遇到问题？

部署或使用中有任何疑问，欢迎在评论区留言，我们第一时间为你解答！