丘成桐：为学术交流“拆围墙”—新闻—科学网

近期AI圈跟别人打招呼的方式，都变成了“养虾了吗？”OpenClaw这个被开发者亲切称为“龙虾”的智能体工具，仅用4个月就斩获超25万GitHub星标，直接打破了此前闭源智能体的技术与成本壁垒，为普通人提供了上手AI的绝佳实践机会。

与Manus等闭源智能体不同，龙虾OpenClaw的最大特征就是开源开放，允许任何人下载并修改代码、贡献技能，每一位开发者都能参与其中。与这只龙虾最适配的“虾粮”，就是开源模型。

在最新的OpenClaw模型调用量榜单上，中国开源模型稳占过半席位，其中阶跃星辰新旗舰模型Step 3.5 Flash，凭借“更快、更强、更稳”的核心优势，连续一周稳居单日调用榜首。根据OpenRouter最新数据，过去30天内，Step 3.5 Flash在OpenClaw上的tokens调用总量已位居全球第一，超越Kimi K2.5、MiniMax M2.5，成为OpenRouter上小龙虾的「Top1 模型」，获得全球小龙虾用户的认可。

目前OpenClaw的日榜与月榜前三甲被中国大模型Step 3.5 Flash、Kimi K2.5、MiniMax M2.5包揽，“国产龙虾三剑客”格局由此形成，共同展现出中国开源模型的强劲竞争力。不局限于OpenClaw单一APP，Step 3.5 Flash在OpenRouter统计的全球大模型调用量中增速同样明显，过去7天调用量达853B tokens，环比增速90%，与MiniMax M2.5、DeepSeek V3.2一起位居全球前五。

不难发现，开源生态给了普通人把握AI的绝佳机会。我们就带着好奇，去看一个个普通人如何以龙虾为舟，以国产模型为翼，追赶时代的风口。

最近，有科技大厂在线下免费为大众安装“龙虾”，支持自带电脑，吸引了从青少年到老年人的各类人群排队参与。对此，有开发者十分迷惑：如果普通人连OpenClaw的安装都无法独立完成，后续的维护与二次开发，基本难以实现。

这一现象恰恰说明，OpenClaw带来了实践AI的绝佳机会，上到九十九，下到刚会走，人人都想“养虾”试试，但传统安装方式的门槛确实让人望而却步。普通人养虾的入门困扰主要集中在几个方面：

部署难。看不懂命令行界面，环境配置复杂，新手很难独立完成安装。

不会用。不知道去哪找靠谱的Skills，也难以判断开源Skills有没有安全风险。

成本高。“Agent任务带来的token海量消耗太贵了，用不起”是很多人对AI智能体的普遍质疑，让想尝鲜的人望而却步。

如果不能有效降低这些门槛，就会有很多人被挡在了这一波智能体趋势之外。

阶跃桌面Agent产品——阶跃AI桌面伙伴，有了它，哪怕是新手，也不用在黑乎乎的命令行面前怀疑人生，一条指令就能养上龙虾：

第一步，安装阶跃AI桌面伙伴。

第二步，直接复制以下指令：

这个桌面伙伴就会自动分解任务步骤，接下来是第三步：让小跃开始执行。

它就会自己上网查资料、学教程，访问GitHub仓库……把苦活累活全都干了。

我只需要提前准备好APIKey，全程轻点鼠标确认即可，几乎不用手动输入命令、配置环境，就能顺畅完成龙虾的安装与运行。整个过程对普通用户非常友好，不用再被复杂的命令行和报错卡住，真正做到极速部署、轻松养虾。

阶跃星辰完整的AI应用生态，让普通人也可以直接使用它为龙虾换上“大脑”，解决龙虾本地部署的入门难题。

然而，那些通过本地部署模型来驱动Agent的高级玩家，还面临更多困境：

开源保守。部分所谓的“开源”模型流于表面，开发者无法进行深度修改，导致使用效果不佳，难以适配自身实际需求。

生态薄弱。一些开源模型的使用者和贡献者数量有限，资源匮乏，新人开发者找不到合适的工具和指导，上手比较难。

在欧美普遍靠GPT、Gemini等闭源模型来驱动龙虾的时候，中国科技企业却走出了一条差异化道路，积极开源。OpenClaw的模型榜单上，国产模型战绩可查。

其中，阶跃星辰全链路开源了自己最强的Agent基座模型——Step 3.5 Flash，被网友直呼“源神”。

有开发者发帖吐槽一段养虾经历：让Gemini换一个便宜的国产大模型API，结果Gemini自己编了一个假的，底层跑的依旧是Gemini，收到巨额账单时才发现被骗了。

可见，对于OpenClaw这类需要复杂推理、长时间运行的Agent系统，速度快、推理强、成本低的模型是开发者的核心诉求。

所以，Step 3.5 Flash发布后，迅速吸引了大量开发者的关注与使用，成为“养虾人”的不二之选，精准击中了上述需求，具体体现在两点：

首先是好用。Step 3.5 Flash是阶跃星辰迄今为止能力最强的开源基础模型，具备强大推理能力与Agent智能，有报告显示，其在Agent任务上性能优于Gemini3。其主要表现就是智商高、速度快，推理速度最高可达350 tokens/秒，相当于秒回。

此外，Step 3.5 Flash允许开发者和企业免费下载、部署、微调和商用，模型本身成本近乎为零，彻底解决了大模型“虾粮”太贵的痛点。

如果你是专业开发者，Step 3.5 Flash的开源也更为彻底，支持精调，让龙虾更匹配你的个性化需求。

而此前，很多开源模型只提供结果、不开放过程，开发者拿到的只是一个“黑箱”，难以进行深度定制。而Step 3.5 Flash不仅开源模型本身，更将预训练权重（Base）、中训练权重（Midtrain）以及配套的Steptron训练框架一并开放，让开发者能够真正上手打造属于自己的Agent。

（图注：已开源的Steptron 训练框架）

好用、便宜、开源彻底，难怪全球开发者都被Step 3.5 Flash这类国产模型征服了，不仅彰显了国产开源模型在全球AI生态中的竞争力，也让普通人有了跟上龙虾热潮的有力工具。

开源领域有一句话，“Community Over Code”（社区大于代码）。强大的社区比优秀的代码更重要。一个繁荣的社区，由无数个人和企业开发者组成，对AI技术进步和商业化至关重要。

从技术层面来说，只有开发者、使用者越多，贡献的代码越丰富，开源项目才能实现长期可持续发展，及时修正代码问题、推动技术快速迭代，产品持续保持竞争力。

从商业层面来说，更多开发者将模型应用于各类场景、进行深度训练，才能扩大模型使用规模，推动API调用量增长，进而打开Token经济的商业前景。

“养虾”是为了让普通人能用上AI工具，因此，大模型不能封闭在大厂实验室里，全栈开放很有必要，也是行业发展的必然趋势。阶跃星辰通过Step 3.5 Flash的深度开源，已经在践行这一方向，为开源生态提供支持。有开发者在社区感谢阶跃星辰。因为现在已经很少有人会发布真实的预训练模型了，社区里的基础模型越来越少见了，Step 3.5 Flash就成为开发者需要的新鲜源力。

此外，深度开源的策略，相当于持续维护的长期承诺，有利于增强开发者的信心。Step 3.5 Flash的开源范围之广，此前鲜有友商能够企及。

有网友评价：“与权重一同发布Steptron OSS才是真正有趣的部分。大多数实验室都会发布权重，但却不会公开训练流程。当你同时拥有这两种工具时，你实际上就能够进行有意义的微调实验，而不再只是将LoRA堆叠在一个黑盒上。”

或许，Step 3.5 Flash的深度开源，能打破行业浅层开源的困境，成为开源大模型的“源神”，让全民养虾变为可能。当开发者能够自由下载、部署、微调模型时，智能体经济的规模化前景，才真正打开。

AI浪潮来了，普通人难免犯怵，怕自己跟不上、抓不住。现在大家热衷于“养虾”，就是想实实在在上手试试AI，不再只做旁观者。“国产龙虾三剑客”之所以得到全球开发者的认可与喜爱，就是因为真正帮普通人降低了养虾门槛。其中，开源更彻底的阶跃星辰，更是把技术门槛拉到最低。

看得出来，阶跃是真心想做好开源、做好模型，也愿意把技术开放给更多人。不想错过AI浪潮的人，不妨就从Step 3.5 Flash入手，快速体验养虾的乐趣。