全球26w+用戶在線「養蝦」：OpenClaw這一波潑天流量，到底讓誰接住了？

今天你「養蝦」了嗎？

開源Agent工具OpenClaw，上線4個月迅速斬獲26.2萬星標，超越Linux登頂GitHub星標榜首。「養蝦」浪潮更是熱到破圈，連上門代裝這種段子都來了：

這波OpenClaw的破圈，其實正在悄悄改變大家對LLM的使用方式：過去兩年，大多數人對AI產品的認知都停留在一個形態上：對話框。用戶問問題，模型回答問題。

而OpenClaw的出現，把這個模式往前推了一步。它讓AI不再只是“聊天”，而是變成了一個可以調用工具、跨應用執行任務的Agent。但也因此，OpenClaw完成任務的性能表現，會受到“后端”基座模型，和Skill技能文件的極大影響。

所以，如何「科學喂蝦」？

賽博養蝦指南

在OpenClaw的生態里，Agent的能力主要由兩部分決定：Skill（技能）和基座模型。因此這波潑天的流量，首先砸在了OpenClaw的核心Skill平臺ClawHub上。超過5000個社區貢獻的Agent Skills匯集于此，從自動寫代碼、網頁操作，到數據抓取、系統管理，應有盡有，瞬間成為全球AI開發者的「技能批發市場」。

國內也有一個類似的平臺「水產市場」嶄露頭角。安裝甚至更為簡易：不需要你掌握命令行操作，只要復制prompt，讓已部署的OpenClaw實例自己執行即可。

AI時代，「水產市場」又何嘗不是一種App Store呢？

誰是最受歡迎的「蝦腦」？

如果說Skill是OpenClaw的「觸手」，那作為后端基座的模型，就是它的「大腦」。

由于Agent任務往往擁有超長的上下文和執行時間，這類任務對模型性能的考驗，也就尤為重度而特殊。并且用過的人都知道，它對token量的消耗，也是相當巨大的。

Agent 和普通聊天模型最大的不同，是任務通常具備幾個特點：

- 上下文很長

- 執行時間很長

- 需要頻繁tool call

- token消耗巨大

作為全球最大的模型聚合平臺，OpenRouter匯集了大量真實API調用數據，某種程度上反映了開發者在真實任務中的模型選擇。而其中的OpenClaw作為最受歡迎的Agent，其調用排行榜更是全球龍蝦用戶在真實世界任務里，真刀真槍投票出來的「靠譜度排行」。在這個榜單里，一個來自中國的大模型團隊——階躍星辰，用新發布的Step 3.5 Flash，穩穩接住了這一波又一波的「逮蝦戶」。

OpenRouter平臺數據顯示，3月4日-3月5日 ，Step 3.5 Flash持續登頂全球 OpenClaw用戶調用日榜，霸榜 “小龍蝦”全球第一！

階躍星辰 CTO朱亦博在Reddit上交了個底：這個結果并不是官方合作推動的，更沒出現在OpenClaw默認預裝的推薦模型list里——換句話說，這個成績，完全是一個個用戶手動配置，一個個token「喂」出來的結果，是無投流動作下用戶的自然選擇。

蝦農老哥，在線PK

這場發生在reddit的對話，其實是階躍CEO、CTO、首席科學家等11人核心團隊，在r/LocalLLaMA板塊做的一次技術社區實時AMA（有問必答）。如果用國內互聯網語境類比，大概相當于：公司核心團隊直接下場，和開源社區直播連麥。沒有PR稿，沒有準備好的問題。開發者想問什么，就問什么。

因此，這場溝通的尺度相當之大：有不少用戶進來上演「大型真香現場」：128G內存Mac可做本地部署，速度、性能都令人滿意。

但也有不少“尖銳的問題”。面對用戶在tool call方面遇到的問題，CTO朱亦博直接回復：是我們的內部測試用例覆蓋不足，推理框架支持方面的經驗也不夠，態度相當誠懇。

在「如何讓模型保持世界知識」這種涉及到模型細節的問題上，團隊也毫無保留地分享了他們面臨的難題和假設：對于類似規模的中尺寸推理模型而言，是預訓練階段形成的，相對封閉、缺乏知識的亞空間，在對齊階段引發了世界知識受損。

階躍研發團隊開誠布公的態度，在此前Step 3.5 Flash詳盡的技術報告中就可以窺見，高達65頁，涵蓋模型架構、訓練過程中的診斷和修復機制等諸多細節，甚至是模型目前仍然有待優化的主要性能指標，和未來的技術演進方向。

這種不回避問題、將技術細節和演進方向“掰開揉碎”的溝通方式，有助于在硬核開發者群體中建立長期的技術信任，這也是構建穩固開源生態的關鍵一環。

開發者模式，啟動！

更重磅的是，你不僅可以本地部署，甚至還能利用官方工具，在自己的數據上繼續訓練Step 3.5 Flash，甚至，更改它的訓練管線和模型結構。

他們在3月4日的一次官方開源動作中，幾乎向全世界開發者，開放了Step 3.5 Flash的「開發者模式」：與此前行業內普遍僅公開推理權重的做法不同，階躍星辰此次開放了預訓練/中訓練權重，以及完整的Steptron訓練框架，讓開發者可以真正上手打造屬于自己的Agent。

放眼整個大模型社區，此次開源力度可以說相當到位。在過去的大模型開源浪潮中，絕大多數開源內容往往只是：

?后訓練成品模型權重

?推理示例代碼

?推理集成說明

而真正將預訓練權重（Base）+ 中訓練權重（mid-train）+ Steptron 全套訓練框架（含訓練配置、pipeline） 全面開放的案例，十分稀有。

回顧過去兩年的大模型開源浪潮，絕大多數開源項目主要提供的是后訓練成品模型權重，幾乎無法二次微調（SFT），對于希望深入模型底層進行架構創新或預訓練研究的開發者而言，依然面臨著巨大的“黑盒”壁壘。

同時，由于近幾年大模型尺寸和訓練成本的急劇膨脹，就算開放這些更深層的模型細節，真正有能力和意愿去復現的，可能也只是競爭對手。因此在開源社區中，開放訓練階段的權重和全套框架，是個十分少見的選擇。

從預訓練權重到訓練框架的全棧開源，無疑體現了開放協作的開源精神，社區反響熱烈，甚至有一些用戶直呼「源神」。階躍技術團隊此舉，有望吸引更多開發者加入階躍的技術生態，這也恰好呼應了此前階躍星辰「邀請開發者共建Step 4」的承諾。

能玩能打，戰績可查

Step 3.5 Flash的產品定位，也與當前的行業趨勢高度吻合。作為一個在設計之初就側重于 Agent 應用的基座模型，它在極高并發（峰值可達350 TPS）和復雜任務解析上做了針對性優化。這一特性，使它恰好切中了近期爆發的OpenClaw等現象級開源Agent框架的實際需求。

模型智力層面，Step 3.5 Flash同樣「戰績可查」，在多項測試中均取得了不俗成績。

benchmark

測試內容

成績

SWE-bench Verified

修復真實 GitHub bug

74.4

Terminal-Bench 2.0

操作終端完成任務

51.0

τ2-Bench

agent推理

88.2

對于 Agent 開發者來說，選擇基座模型的核心訴求，便是“低延遲、高指令遵從度和工具調用的準確率”。Step 3.5 Flash 既強且快、便于本地部署的特性，在開源社區迅速與OpenClaw 等框架結合，爆發出了一波強勁的熱潮。這也證明了在真實世界任務里，模型能力與生態工具的互補，比跑分刷榜，要更有含金量。

誰能成為「源神」？

需求是用出來的。大模型領域的競爭態勢，已從規模、跑分，轉移到「誰更能幫助用戶完成真實任務」這一技能和生態之爭。

隨著硬件算力不可阻擋的持續進步，個人用戶的端側AI，正在爆發出日益增長的想象空間。業內也早有人提出“訓推一體”，讓模型能力不斷適應用戶數據，或是未來大模型演進的方向之一。

階躍星辰 Step 3.5 Flash 此次的開放策略，或許能推動「深度開源」，成為未來開源大模型新寵——學術界可以基于其訓練框架研究 Scaling Law 的邊界，工業界可以基于其中訓練權重開發垂直領域模型，愛好者則可以探索更有趣的微調玩法。

這種“基礎設施化”的開源，相比單純的模型開源，或許更具長遠價值。

更重要的是，在整個AI和開源社區，「信譽」和「真誠」，可能是和「技術力」同等重要的硬通貨。

以OpenClaw為例，開源世界的諸多案例反復證明：真正長期繁榮的生態，很少僅僅建立在性能優勢之上。

開發者愿不愿意參與、社區能否持續積累、項目是否能夠不斷被接力推進，往往取決于另一件更樸素的事情——項目發起者是否足夠坦誠，是否愿意把核心能力真正交到社區手中。

當權重、訓練細節乃至技術路線都被擺上臺面，Step 3.5 Flash的「開發者模式」，也被真正交到了全球開源AI社區的開發者手中。開源，不再只是“發布代碼”的姿態，而是一份與全球開發者「共同進化」的契約。而這份契約的基礎，正是信任。

在這個意義上，“源神”或許并不只是參數規模更大、跑分更高的模型，而是那個敢于把底層能力完全打開、也愿意接受社區持續檢驗的項目。技術可以追趕，玩法可以復制，但真誠，很難偽裝。

而真正的“源神”，往往誕生在這種真誠之中。