在龙虾里把它当 Claude 平替用，体验到底怎么样？

最近我们在 VOLCENGING 上反复测试一件事：

把 Claude 风格的推理蒸馏模型，真正接进龙虾（OpenClaw）这种带思考链、工具调用、工作流执行的 Agent 场景里，看它到底能不能干活。

这次主要看两条线：

• 9B 版本：便宜、快，适不适合先接起来
• 27B 版本：更强，能不能更像 Claude 一样在 OpenClaw 里承担“主脑”角色

涉及的模型分别是：

• 9B：Jackrong/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled
• 27B：Jackrong/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2

模型公开地址：

• 9B Hugging Face：https://huggingface.co/Jackrong/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled
• 9B 魔搭（v2）：https://www.modelscope.cn/models/Jackrong/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2
• 27B Hugging Face：https://huggingface.co/Jackrong/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2
• 27B 魔搭：https://modelscope.cn/models/Jackrong/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled

先说结论：如果你是在 VOLCENGING 上用这类模型，重点已经不是自己从零拼环境了。卡是充足的，镜像也已经打成预制镜像，真正决定体验的，是你准备用它做什么。 是先拿来做轻量 API，还是直接接 OpenClaw 跑工具调用和长链路工作流，这两种用法的关注点完全不同。

一、什么模型

一句话说，它不是把 Claude“搬过来”，而是让 Qwen 学会一种更像 Claude 的思考方式。

所以它最有价值的地方，不是聊天更花哨，而是更适合做这些事：

• 先拆问题，再执行
• 做结构化推理，而不是直接拍脑袋回答
• 接工具调用和工作流时，更像一个“会规划的模型”
• 在代码、分析、任务拆解场景里，更接近大家熟悉的 Claude 使用感

你可以把它理解成：

不是最适合陪聊的一类模型，但很适合放进内部工作流里干活。

这也是为什么，我更愿意把它看成一种工作模型，而不是普通聊天模型。

二、为什么适合龙虾（OpenClaw）

龙虾这种 Agent 框架，最看重的不是一句话答得漂不漂亮，而是模型能不能：

• 先理解目标
• 再拆步骤
• 再判断要不要调工具
• 最后把结果整理成可执行输出

这恰好就是这类 reasoning 蒸馏模型的强项。

如果把它放进 OpenClaw，最有价值的不是“它支持 OpenAI 兼容接口”，而是它在工作流里更像一个会思考的主模型：

• 工具调用前，它更容易先判断该不该调用
• 工具返回后，它更容易继续接着推理
• 面对多步骤任务，它更像在做规划，而不是一次性瞎答
• 做代码、分析、任务拆解时，更容易给出成体系的输出

这也是为什么我会说，它不是“聊天平替”，而更像“工作流平替”。

真接进 OpenClaw 时，有一个现实问题要处理： 有些时候，模型会把更多内容放在 message.reasoning 里，而不是 message.content。如果你的解析逻辑只认 content，系统就会误以为“它没说话”。

所以在龙虾里，模型适配层最好这样处理：

1. 优先读 message.content
2. 若为空，再兼容 message.reasoning
3. 对 finish_reason: length 做兜底处理

只要这层做好，它放进 OpenClaw 里是能跑起来的，而且很有机会比普通模型更像一个“会干活的主脑”。

为了不只停留在概念上，我们也直接对 qwopus_27b 做了一次真实调用，给它的任务是：

在 OpenClaw 里做一个“文章抓取、摘要、提炼行动项、发飞书”的工作流，请输出 4 步方案，并补一句最关键的工程提醒。

这次调用里，模型最有意思的地方不是一句漂亮结论，而是它在 reasoning 里自动表现出了很强的任务拆解能力。它会先自己做一轮内部规划，大致是这样的顺序：

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

这其实很像人在做 Agent 设计时的思路：不是直接往外喷答案，而是先把任务边界、工具位置、输出格式想清楚。

我们还拿它测了一次更偏工程判断的题：让它分析“用户上传 PDF -> 抽取文本 -> 摘要 -> 入库 -> 通知企业微信群”这个流程里最容易被忽略的风险。它给出的前几项风险是：

• 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
• 长耗时任务的用户反馈
• 异常数据带来的重试风暴

这类回答的价值在于：它不是泛泛说“注意稳定性”，而是能把问题拆成工程团队真的能接着落地的风险清单。这也是为什么，27B 版本一旦接进 OpenClaw，更像一个可用的主模型，而不只是一个会聊天的模型。

三、9B / 27B 怎么选

这部分不讲复杂参数，只讲最直接的使用判断。

先说 9B

如果你现在最关心的是：

• 先把 API 接起来
• 先让 SDK 跑通
• 先做一版低成本试跑
• 先给 OpenClaw 接一个轻量模型

那 9B 更适合当入口版本。

它的优势很直接：

• 更便宜
• 更轻
• 更容易接入
• 冒烟和联调更省心

它当然也会有 reasoning 字段的问题，但整体上没 27B 那么挑解析逻辑。

所以 9B 更像什么？

一个便宜、稳定、适合先试起来的版本。

再说 27B

如果你真正想要的是：

• 在 OpenClaw 里承担主模型角色
• 做复杂任务拆解
• 做更长链路的工具调用和工作流执行
• 追求更接近 Claude 的工作方式

那 27B 四卡版更值得上。

它的问题不是不能用，而是更像一个真正会长思考的模型，所以也更挑接法。最典型的情况就是：

• 接口能回 200
• 流式和非流式都能工作
• 但有些请求里，content 可能为空
• 真正内容更多落在 reasoning

这对聊天客户端只是“有点怪”，但对 Agent 框架就很关键。

所以 27B 更适合：

• 你能控制模型适配层
• 你愿意同时消费 content 和 reasoning
• 你本来就是奔着 OpenClaw 主模型去的

它不是最省事的版本，但更可能是体验更像 Claude 的版本。

从我们这次真实调用看，27B 最能体现价值的地方不是“回答更长”，而是它会自己把任务先拆开、再修正、再落到执行层。这种能力一旦放进 OpenClaw，就很适合承担：

• 工作流编排里的决策节点
• 工具调用前的判断节点
• 复杂任务的总控节点
• 编码 / 分析类 Agent 的主模型角色

如果只给一个最实用的选择建议：

• 先接起来、低成本试跑：选 qwopus_9b
• 希望在龙虾里承担主模型角色：选 qwopus_27b

四、为什么它算 Claude 平替

“Claude 平替”这四个字，最容易被说虚。

如果你把它理解成“全面替代 Claude”，那当然不准确。 但如果你的语境是：

• 内部工作流
• OpenClaw / Copilot
• 编码任务
• 分析和拆解任务
• 想要一个更低成本、随取随用的主模型

那它确实很像一种Claude 风格平替。

理由主要有三点。

1. 成本更可控

Claude 官方 API 的体验很成熟，但一旦进入下面这些场景，成本就会越来越敏感：

• 高频 coding assistant
• 多轮 Agent 调度
• 长上下文分析
• 大量内部自动化任务

如果模型直接跑在 VOLCENGING 实例上，成本结构就从“按调用量持续付费”，变成“算力资源可预估、任务可以批量消化”。

这对团队内部使用很重要。

2. 随取随用

它真正的现实意义不是榜单分数，而是：

• 不用排 API 配额
• 不用担心外部服务波动
• 不用每次都把内部上下文发到外部闭源接口

在 OpenClaw、内部 Copilot、研发助手、代码审查、测试用例生成这些场景里，能随时起一个可用的推理模型，本身就是生产力。

3. 工作方式足够像 Claude

之所以很多人会把它拿来和 Claude 对比，不是因为它等于 Claude，而是因为它在一些关键工作方式上已经足够接近：

• 遇到复杂任务会先思考
• 更适合结构化推理而不是一句话瞎答
• 放进 Agent 工作流里，更像“会拆任务的模型”
• 配合工具调用和工作流编排时，行为更稳定

所以更准确的说法应该是：

它不是通用聊天意义上的 Claude 替代品，而是内部工作流、编码任务、Agent 执行链路里的 Claude 风格替代品。

五、如果今天就要开始用，我的建议是什么

如果你现在就在 VOLCENGING 上准备试：

1. 先用预制镜像把模型起起来
2. 先接一版 OpenClaw 跑真实工作流
3. 确认体验好，再考虑扩大并发和对外服务

别一上来就纠结最复杂的参数。 在这类模型上，先看它在你的工作流里顺不顺手，比先看 benchmark 更有意义。

如果非要一句话总结怎么选：

• 先试跑：qwopus_9b
• 想让它在龙虾里像 Claude 一样承担主脑角色：qwopus_27b

六、快速调用示例

9B：

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

如果你是自己写 OpenClaw 适配层，最实用的处理方式还是：

1. 优先读 choices[0].message.content
2. 若为空，再读 choices[0].message.reasoning
3. 若 finish_reason == "length"，补一个“可能被截断”的兜底提示

七、最后一句话总结

这次在 VOLCENGING 上的实践给我的结论很明确：

Qwopus 这类 Claude 推理蒸馏模型，不只是“能不能跑”的问题，而是“能不能放进你的工作流里真正干活”。

如果你的目标是找一个便宜聊天模型，它未必是最优解； 但如果你的目标是给 OpenClaw、Copilot、内部智能体、代码与分析流程找一个更便宜、随取随用、工作方式更像 Claude 的主模型，那它很值得试。