“OpenClaw黑马逆袭中国，全球开发者竟然都赞不绝口！深夜AMA揭秘真相！”

编辑：编辑部

【新智元导读】OpenClaw火爆全网，AI正式进入了Agent时代。一个低调的中国团队通过极速的推理能力和完美支持128G内存的196B模型，成功击中了用户的痛点，迅速登上了海外热榜。

2026年刚开启，AI领域的潮流就已经发生了翻天覆地的变化。

如今，全网最热的OpenClaw瞬间将大模型的应用，从单调的「对话框」提升到了「自动执行中枢」的全新阶段。

OpenClaw的GitHub星标数暴增至200k

从海外来看，OpenClaw的开源生态正在经历前所未有的爆发。核心的Skill注册平台ClawHub，现已成为全球开发者的宝库。

该平台汇集了超过5000个社区贡献的丰富Agent Skills

新平台崛起，开发者们纷纷涌入！

最近，国内有一个新兴平台水产市场「」受到了热烈的关注。

上线没几天，这个平台就已经吸引了3.3千的下载，许多开发者也开始轻松地将他们的龙虾接入到里面。

它的主要思路是把各种零散的GitHub工具都集中在一起，方便随时调用Agent。

访问链接：https://openclawmp.cc/

如今，随着AI技术的飞速发展，开发者的选择变得更加简单明了：

在那些复杂的长途任务中，谁能快速响应、逻辑缜密，并且能与各种工具无缝对接，谁就能在竞争中脱颖而出。

正是因为这种「实战至上」的趋势，一个低调的中国大模型团队——

（StepFun）阶跃星辰，凭借最新推出的Step 3.5 Flash，成功把握住了这股火热的流量红利。

全球的「逮虾户」

争夺中国黑马模型

OpenClaw的运作需要频繁调用大模型的API，OpenRouter作为全球最大的模型聚合平台，毫无疑问这里成为了激烈竞争的「战场」。

在GPT等强劲对手的围追堵截下，Step 3.5 Flash异军突起，不仅顺利进入了Fastest榜单的第一梯队，还一度夺得Trending榜的第一名。

一个代表了速度，一个象征着潮流，完美击中了Agent时代开发者关注的两大关键点：快，以及越来越多的人在使用。

根据「最近30天」的调用量排行榜，Step 3.5 Flash目前稳稳占据全球第四；自2月26日以来，单日调用量一下子冲击到了第三的位置。

但更有意思的是，这个成绩是怎么实现的。

阶跃的CTO朱亦博在Reddit上分享了一些内幕：

Step 3.5 Flash并没有出现在OpenClaw的默认推荐列表中，也没有和OpenClaw进行任何官方合作推广。

开发者的真实选择：一步步走向成功的故事

说白了，这真的是开发者们自己自发选择的结果——每个人用自己的选择投下了信任的一票。

深入Reddit，了解真相

海外开发者的真实反馈

随着使用量的急剧上升，阶跃的核心团队走进了全球最严苛、最挑剔的开源社区Reddit的r/LocalLLaMA板块，进行了一场持续数小时的问答活动（AMA）。

熟悉这个社区的人都知道，r/LocalLLaMA聚集了一群全球最硬核的独立开发者。

他们可不在乎华丽的PPT，也不相信那些商业宣传，关键是模型在他们自己的机器上能否流畅运行。

面对这些挑剔的极客，StepFun带着包括CEO、CTO和首席科学家在内的全明星团队，十一人齐心协力在线解答问题。

当面对这些海外极客尖锐的技术提问，甚至是对工程Bug的直接质疑，阶跃表现出了真诚且扎实的回答。

如果把这次跨越海洋的对话和最近的排行榜逆袭放在一起分析，不仅能揭示Step 3.5 Flash在海外走红的深层原因，还能让我们看到：

在算力与生态的多重挑战下，一家中国创业公司是如何找到出路的。

先聊聊速度。

在如今的Chatbot时代，大模型只需保持20到30 tokens/s的输出速度就可以了。毕竟用户在屏幕前等着看它“打字”，再快也赶不上他们的阅读速度。

不过到了Agent时代，游戏规则完全改变了。

当用户使用像OpenClaw这样的工具来完成长时间的任务时，没人会关注模型每一个字的输出——大家只想知道「你啥时候能把工作完成交给我」。速度从原来的“锦上添花”变成了“生死攸关”。

海外用户的反馈也验证了这一点。

在AMA环节中，有网友直言：“我用OpenClaw的效果太好了，速度快得惊人，绝对是所有模型里最让人满意的。”

接下来聊聊尺寸。

如果说速度是引导热情的火花，那么在AMA中引发高潮的，是一个看似普通的参数设置：大约196B的MoE架构。

对于开发者来说，这个尺寸简直像是“灵光一现”。

知名评论员ilintar兴奋地留言：“我认为196B MoE是一个完美的参数规模——它能实现高质量的4-bit量化，并且合理的上下文长度正好能放进128 GB的内存里。”

这个“关键点”可不是偶然。朱亦博在AMA中坦言：

我们的确设定了一个目标，就是让它能够在128 GB内存的系统上运行。我自己为了跑模型，特意买了一台128GB内存的Macbook Pro，而我们的首席科学家也购置了一台128GB内存的AMD机器。

作为资深的本地模型用户，我非常清楚其中的痛点。

许多230B级别的模型在进行4-bit量化后，恰好超出了128GB内存的极限，导致开发者不得不牺牲性能，使用3-bit甚至更低精度的量化，或者忍受极其缓慢的硬盘卸载速度。

开源社区的真实感受与技术挑战

为了让开发者们能够顺畅使用4-bit在256K上下文中运转，技术团队将模型的尺寸巧妙地限制在了比235B稍小的范围内，真是个精明的选择。

这不仅仅是技术上的算计，更体现了他们对开源社区实际需求的深刻理解。

难怪有用户感慨说：“你们考虑到128GB内存的限制，真是太棒了！”

当然，用户的反馈可不全是赞美。

有开发者直言不讳地指出，Step 3.5 Flash在发布的第一天，主流推理框架如vLLM和llama.cpp完全无法调用工具，甚至有人直接放弃测试，转而使用其他模型。

面对这样的直接质疑，CTO朱亦博亲自出来道歉：

他坦言，这确实暴露了团队在发布支持工具调用的模型时经验不足……他们只确保了数学和编码的基准测试结果，但测试用例并没有覆盖工具调用的实际应用。

对于用户反映的模型陷入“无限推理循环”的Bug，团队也没有回避这个问题。

他们详细解释说，这是因为缺乏不同推理强度的数据训练，并且公布了通过强化学习（RL）进行显式长度控制的修复计划。

更有意思的是，谈到“世界知识遗忘”这种深奥的技术难题时，团队也毫不避讳地分享了他们遇到的困境和设想：

在处理200B规模的推理模型时，从预训练转换到推理模式的冷启动阶段，模型容易陷入“知识贫乏的闭合子空间”，这就导致了过高的“对齐成本”，进而影响了世界知识的完整性。

这种不回避缺陷，甚至把曾经的错误详细讲述出来的态度，赢得了极客们的高度尊重。

开源社区最终只在乎一件事：你是否在真正解决问题，是否与开发者们站在同一条战线。

甚至有用户主动提出：“如果我能在下个版本之前搞定自动解析器，你们就不用担心llama.cpp的工具调用支持了。”

这，就是开源的力量。

196B参数背后的设计理念

从CTO朱亦博最近发的一篇长文中，我们能看到阶跃在大模型发展上的战略思考。

第一个判断：大模型时代正在进行赛道转换。

如今，大模型的演变可以分为三个阶段：L1对话机器人→ L2推理器→ L3智能体。

每个阶段所需的“基础架构”也是各不相同的。

换句话说，强行用旧的模型去做新的事情，虽然可以，但效率会低得让人心疼。

对于那些算力不如海外大厂的中国企业来说，低效率是致命的短板。

第二个判断：在Agent时代，速度比参数值更为关键。

相较于疯狂增加参数，一个高效的模型显得更为重要。

这就意味着，模型的推理速度不仅仅是“用户体验的提升项”，而是成为了“核心竞争力”。

因此，Step 3.5 Flash的设计目标明确为三个关键词：强逻辑、长上下文、快。

在架构方面，它引入了高效的稀疏MoE，并选择了最适合投机采样的SWA结构；同时在端侧部署时，团队坚持使用8个Group，以适应8卡并行的推理硬件。

这种从一开始就把“智能密度”和“推理速度”作为基础指标的做法，使得Step 3.5 Flash在不盲目增加参数的情况下，成为了非常适合Agent工作流程的“性能小钢炮”。

第三个判断：拒绝孤注一掷，持续发展才是王道。

这场AMA及其背后的开发故事中，最引人深思的，其实是阶跃星辰对“大参数模型”的重新审视。

在巨头之间，开辟一条“实战派”之路

说到阶跃星辰，其实他们觉得，训练超大模型很容易就会让人陷入一个死胡同。你想啊，训练周期长得出奇，等你辛辛苦苦把模型调试得差不多了，前一个智能时代已经快结束了，新的趋势（像长链条推理）又冒出来，这样一来，想适应新环境就得从头再来。

这可是需要巨头级别的算力支持啊，对于那些创业公司来说，简直就是一场要么成功要么亏得一塌糊涂的豪赌。

更有意思的是，技术的深入分析显示，当模型达到一定的规模后，它的逻辑能力与模型的大小其实没什么关系，逻辑能力主要是依赖于后期的训练技术。

从2026年初的大模型竞争看，市场正在经历一场巨变。

前两年大家关注的焦点是，谁的模型跑分更高，谁能接近所谓的最先进技术（SOTA）。

但如今，情况有了新的变化：现在的关键是，谁能在算力有限的情况下创造现金流？谁又能在模型能力和推理成本之间找到最佳平衡点？

Step 3.5 Flash的横空出世，以及它在Reddit上引起的热潮和在OpenClaw榜单上的逆袭，给出了一个很有启发性的答案。

如果算力不是你的强项，那就把系统和算法的联动设计做到极致；

如果无法打造那种通吃一切的超级模型，那就专注于Agent时代的痛点（比如长上下文的效率、快速推理、强逻辑的后期训练）进行精准打击；

在商业化方面，提供最适合硬件部署的高效工具（例如128GB的配置），自然就吸引了OpenClaw带来的开发者流量。

就像团队在AMA中提到的：“训练基础模型既是一门科学，也是一项工程。最重要的是每个团队成员都要理解设计目标。一旦目标明确，算法的选择、数据的处理和基础设施的决策就会水到渠成。”

这或许才是2026年AI竞争的真实面貌——不是实验室里的简单跑分游戏，而是在实际工作流程中的生死竞速。

当你的模型每天能被全球的开发者调用数百亿次时，任何华丽的PPT都比不上那句“它就是好用”来的更有说服力。

至少在此时此刻，阶跃星辰的Step 3.5 Flash已经以最简单直接的方式证明了它的价值。

代码是无国界的语言

深夜时分，在Reddit上，一个外国朋友用英语提问，而一位中国工程师用同样的语言回应，场景十分生动。在那些被全球开发者频繁调用的模型名称中，体现了无数人的智慧。

其实，语言的转换并不重要，真正的沟通在于代码本身，它才是最具说服力的表达方式。