OpenClaw杀出中国黑马

OpenClaw爆火，AI正式步入Agent时代。一支低调的中国团队凭借极速推理、完美适配128G内存的196B模型，直击痛点，强势登顶海外热榜。

2026年才刚刚开始，AI圈的风向就已经变了。

全网最火OpenClaw一夜之间，将大模型从乏味的“对话框”，拉到了“自动执行中枢”的时代。

OpenClaw GitHub星标狂飙200k

放眼海外，OpenClaw开源生态迎来了史诗级大爆发。核心Skill注册平台ClawHub成为全球开发者的进货天堂。

这里汇集了超过5000个由社区贡献的海量Agent Skills

就在最近，国内一款类似的平台“水产市场”迅速走红。

上线短短几天时间，已有3.3k下载量，开发者们纷纷一键接入了自己的龙虾。

它的核心逻辑，就把各种散落GitHub工具，全部集中上架，让Agent随调随用。

当AI被卷成“超级牛马”，开发者的投票逻辑也变得更加直接：

在复杂的长程任务中，谁的速度奇快无比、逻辑足够强悍，且能与各类工具丝滑地联动，谁就能赢下这一局。

正是在这样一个“实战为王”的节点，一个低调的中国大模型团队——

阶跃星辰（StepFun），凭借着最新发布的Step 3.5 Flash，稳稳接住了这波最炙手可热的流量红利。

全球“逮虾户”

争用中国黑马模型

由于OpenClaw运行需要大量调用大模型API，OpenRouter作为全球最大的模型聚合平台，自然成了最直接的“战场”。

在GPT等强敌包围之下，Step 3.5 Flash异军突起，不仅成功跻身Fastest榜的第一梯队，甚至还一度拿下了Trending榜的榜首。

一个代表速度，一个代表趋势，精准命中了Agent时代开发者最关心的两个维度：快，以及越来越多人在用。

根据“Last 30 days”调用量排行，Step 3.5 Flash目前稳居全球第四；2月26日以来，单天调用量则直接冲到了第三的位置。

不过，更值得玩味的是，这份成绩是怎么来的。

阶跃CTO朱亦博后来在Reddit上透露：

Step 3.5 Flash既不在OpenClaw默认配置的首页推荐列表里，也没有跟OpenClaw做过任何官方推广合作。

换句话说，这完全是开发者自发选择的结果——用脚投票，一票一个token。

潜入Reddit

海外开发者“真香”现场

随着调用量的飙升，阶跃的核心团队做客了全球最硬核、最挑剔的本地大模型开源社区Reddit的 r/LocalLLaMA 板块，开启了一场长达数小时的AMA（Ask Me Anything）。

熟悉这个社区的人都知道，r/LocalLLaMA的活跃用户是全球最硬核的独立开发者。

他们不看PPT，不信营销话术，只看模型能不能在自己的本地机器上丝滑跑起来。

面对这群最挑剔的极客，StepFun派出了包括CEO、CTO、首席科学家在内的全明星阵容，十一人集体在线答疑。

面对海外极客尖锐的技术提问、乃至对工程Bug的“贴脸开大”，阶跃交出了一场真诚且硬核的答卷。

而把这场跨洋对话和近期的榜单逆袭放在一起看，不仅能解开Step 3.5 Flash在海外意外走红的底层逻辑，更能让我们看到：

在算力与生态的重重约束下，一家中国创业公司是如何蹚出一条破局之路的。

先说速度。

在Chatbot时代，大模型只要保持20～30 tokens/s的输出速度就够了，因为用户会盯着屏幕看它“打字”，再快也读不过来。

但在Agent时代，游戏的玩法彻底变了。

当用户使用OpenClaw这类工具完成长程任务时，没有人会紧盯模型输出的每一个字——大家只关心“你什么时候能把活干完交付给我”。速度，从“锦上添花”变成了“生死攸关”。

海外用户的真实反馈印证了这一点。

在AMA中，有网友直言：“实测用于OpenClaw特别好用，速度奇快无比，是所有模型里最满意的一个”。

再说尺寸。

如果说速度是热情的引线，那么点燃这场AMA最高潮的，是一个看似平淡的参数设定：约196B的MoE架构。

在开发者眼中，这个尺寸简直是“神来之笔”。

知名评论者ilintar激动地留言：“我觉得196B MoE是一个完美的参数规模——它允许高质量的4-bit量化加上合理的上下文长度刚好能放入128 GB内存中。”

这个“卡点”并非巧合。朱亦博在AMA中坦言：

我们的确有一个目标，就是让它能够跑在一个128 GB内存系统的内存中。我自己为了跑模型，自掏腰包买了一台128GB内存的Macbook Pro，而我们的首席科学家也买了一台128GB内存的AMD机器。

因为自己是资深的本地模型玩家，所以深知痛点。

现有的许多230B级别的模型，在进行4-bit量化后，恰好超出了128GB内存的承载极限，迫使开发者只能牺牲性能去使用3-bit甚至更低精度的量化，或者忍受极慢的硬盘卸载。

为了让开发者能够用4-bit畅快跑满256K上下文，阶跃硬生生将尺寸“克制”在了比235B略小的区间。

这不仅是技术上的精打细算，更是对开源社区真实需求的深刻共情。

难怪有用户感慨：“你们能考虑到128GB的范围真是太棒了”。

当然，反馈并不只有鲜花。

有开发者尖锐地指出，Step 3.5 Flash在发布首日，工具调用在vLLM、llama.cpp等主流推理栈上完全不可用，甚至直接放弃测试退回了竞品模型。

面对这种“贴脸输出”的质疑，CTO朱亦博亲自下场道歉：

这确实暴露出我们在发布支持工具调用的模型方面经验不足……我们只确保了数学和编码的基准测试结果，但测试用例没有覆盖到工具调用的工程实现。

针对用户反馈的模型会陷入“无限推理循环”的Bug，团队也毫不回避。

他们详细解释了这是因为缺乏不同推理强度（Reasoning effort）的训练数据，并公开了下一步通过RL进行显式长度控制的修复方案。

甚至，在谈到“世界知识的遗忘”这一深度技术难题时，团队也大方分享了他们的困境与假设：

对于200B规模的推理模型，在从预训练转向推理模式冷启动的对齐阶段，模型很容易陷入一个“知识贫乏的闭合子空间”，付出了过高的“对齐税”，导致世界知识受损。

这种不回避缺陷、甚至把踩过的坑掰开揉碎了讲给社区听的态度，赢得了极客们的极大尊重。

开源社区最终只相信一件事情：你是不是在真正解决问题，你是否与开发者站在一起。

有用户甚至主动提出：“如果我能在下个版本前搞定自动解析器，你们至少不用担心llama.cpp的工具调用支持了”。

这，就是开源的力量。

196B参数背后的设计哲学

从CTO朱亦博最近发布多的一篇长文中，我们洞察到了阶跃在大模型路线上的战略判断逻辑。

第一个判断：大模型时代正在切换赛道。

当前，大模型的演进划分为三个阶段：L1 Chatbot（对话机器人）→ L2 Reasoner（推理器）→ L3 Agent（智能体）。

针对不同阶段，适合的“基座架构”也是不同的。

也就是说，强行用上一代的基模结构做下一代的事，不是不行，只是效率极低。

而对于没有海外巨头那样充沛算力的中国公司而言，低效就是致命的。

第二个判断：Agent时代，速度比参数更重要。

比起狂卷参数，一个拥有极致效率的模型更加重要。

这意味着，模型的推理速度，从“体验优化项”变成了“核心竞争力”。

因此，Step 3.5 Flash的设计目标被精准地定义为三个词：强逻辑、长上下文、快。

在架构方面，它采用了高效的稀疏MoE，并选择了对投机采样最友好的SWA结构；在端侧部署方面，团队坚持用8个Group，以适配8卡并行的推理硬件。

这种从一开始就将“智能密度”和“推理速度”作为双重北极星指标的做法，让Step 3.5 Flash在没有盲目堆砌参数的情况下，成为了一台完美契合Agent工作流的“性能小爸炮”。

第三个判断：拒绝梭哈，可持续发展才是正道。

这场AMA和背后的开发故事中，最让人深思的，其实是阶跃星辰对“大参数模型”的祛魅。

在阶跃看来，训大尺寸模型很容易陷入一个死胡同：

训练周期太长，等好不容易训成熟了，上一个智能时代已经进入尾声，新的范式（如长链条推理）已经出现，为了适应新时代又不得不推倒重来。

这需要巨头般深不见底的算力储备，对于创业公司而言，“就是场要么爆火要么爆亏的豪赌”。

更深入的技术洞察在于：模型尺寸到了一定程度后，和逻辑能力的相关度就不大了，逻辑能力主要吃后训练技术。

在巨头中间

蹚出一条“实战派”之路

纵观整个2026年开春的大模型战局，市场正在发生剧烈的重构。

前两年的逻辑是谁能跑分更高，谁能更接近所谓的SOTA。

但在今天，这条坐标轴正在转向：谁能在算力约束下跑出现金流？谁能在模型能力与推理成本之间找到极致的平衡？

Step 3.5 Flash的出现，以及它在Reddit引发的狂热和在OpenClaw榜单上的逆袭，给出了一个极具启发性的答案。

算力不占优势，就把系统和算法的联合设计做到极致；

做不了通杀一切的万亿全能怪兽，就针对Agent时代的核心痛点（长上下文效率、极速推理、强逻辑后训练）进行定点爆破；

在商业化上，通过提供“最符合硬件部署甜点位（128GB）”的高效工具，自然而然地接住了OpenClaw带来的开发者流量。

正如团队在AMA中所说：“训练基础模型既是科学也是工程。最重要的是每个团队成员都理解设计目标。当目标清晰时，算法选择、数据清洗和基础设施决策就会自然对齐。”

这或许才是2026年AI竞争最真实的样子——不是实验室里的跑分游戏，而是真实工作流中的生死时速。

当你的模型每天被全球开发者调用数百亿tokens时，任何花哨的PPT都不如一句“it just works”来得有说服力。

至少在此刻，阶跃星辰的Step 3.5 Flash已经用一种最朴素的方式证明了自己的价值：

在一个老外用英语提问、中国工程师用英语回答的深夜Reddit帖子里，在一个个被全球开发者敲进配置文件的模型名字里。

不需要翻译，代码就是最好的语言。