OpenClaw对比测试：Qwen3.5-9B与其他模型在自动化任务中的表现
OpenClaw对比测试：Qwen3.5-9B与其他模型在自动化任务中的表现
1. 测试背景与实验设计
最近在搭建个人自动化工作流时，我遇到了一个关键问题：OpenClaw框架下究竟该选择哪个大模型作为决策核心？为了找到答案，我花了三天时间对Qwen3.5-9B和其他三个常见开源模型进行了系统性对比测试。
测试环境是一台配备M1 Pro芯片的MacBook Pro（32GB内存），所有模型均通过ollama本地部署。测试聚焦三个核心指标：
- 响应速度：从发出指令到获得完整响应的时间（含网络延迟）
- 准确率：复杂任务链的完整执行成功率
- Token消耗：完成相同任务的平均Token用量
2. 测试模型与基准任务
2.1 参测模型简介
本次测试包含以下四个模型：
- Qwen3.5-9B：测试版镜像，具备混合专家架构
- Llama3-8B：Meta最新发布的通用模型
- Mixtral-7B：MoE架构的轻量级选手
- DeepSeek-MoE-16B：国产MoE模型的代表
2.2 测试任务设计
我设计了三个典型OpenClaw自动化场景作为测试基准：
任务A：跨平台内容聚合
- 从指定网页抓取技术文章
- 提取核心观点生成Markdown摘要
- 将摘要发送到飞书文档
任务B：开发辅助工作流
- 监控指定日志文件变化
- 分析错误模式并给出修复建议
- 执行预置的测试脚本
任务C：复杂决策任务
- 读取包含模糊需求的邮件
- 自动规划执行步骤
- 处理执行过程中的异常分支
3. 关键测试结果
3.1 响应速度对比
在连续10次任务执行中，各模型平均响应时间（秒）如下表所示：
| 模型 | 任务A | 任务B | 任务C |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5-9B | 4.2 | 3.8 | 6.5 |
| Llama3-8B | 5.7 | 4.9 | 8.3 |
| Mixtral-7B | 3.9 | 3.5 | 7.1 |
| DeepSeek-MoE-16B | 5.1 | 4.3 | 7.8 |
Qwen3.5-9B在长链条任务（任务C）中表现突出，比Llama3-8B快22%。而Mixtral-7B在简单任务上略有优势，但在复杂任务中稳定性较差。
3.2 任务准确率分析
通过人工复核，各模型的任务完整执行成功率如下：
# 成功率的计算方式： success_rate = (correctly_completed_steps / total_steps) * 100- Qwen3.5-9B：92.3%（错误主要发生在模糊需求解析环节）
- Llama3-8B：85.7%（容易遗漏子任务步骤）
- Mixtral-7B：88.1%（对中文复杂指令理解较弱）
- DeepSeek-MoE-16B：90.5%（偶发性的逻辑跳跃）
Qwen3.5-9B在准确率上的优势主要来自其对中文语境下模糊指令的强理解能力。测试中发现它能准确识别"把这个整理得好看些"这类非结构化需求，而其他模型需要更明确的格式说明。
3.3 Token消耗对比
使用OpenClaw内置的用量统计功能，记录各模型完成相同任务的Token消耗：
| 模型 | 输入Token | 输出Token | 总消耗 |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5-9B | 1,842 | 1,207 | 3,049 |
| Llama3-8B | 2,156 | 1,489 | 3,645 |
| Mixtral-7B | 1,723 | 1,315 | 3,038 |
| DeepSeek-MoE-16B | 1,954 | 1,402 | 3,356 |
虽然Qwen3.5-9B不是最省Token的模型，但其"性价比"最高——用与Mixtral-7B相近的Token消耗，实现了显著更高的任务完成度。
4. 典型问题与解决方案
在测试过程中，我发现几个值得注意的现象：
问题1：模型过度解释某些模型（特别是Llama3）会在执行操作前输出大量解释文本，这不仅增加Token消耗，还会导致OpenClaw解析响应时超时。解决方案是在系统提示中加入"直接输出可执行JSON，不要解释"的明确指令。
问题2：鼠标轨迹异常Mixtral-7B在控制鼠标移动时偶尔会产生锯齿状轨迹。通过修改OpenClaw的mouse_move_step参数为较小的值（默认50调整为20）可以缓解此问题。
问题3：中文编码错误DeepSeek在处理含中文的网页内容时，出现过几次编码识别错误。这需要通过修改OpenClaw的默认解码配置来解决：
"text_processing": { "default_encoding": "utf-8", "fallback_encodings": ["gbk", "gb2312"] }5. 模型选型建议
基于测试结果，我的个人建议如下：
如果追求综合性能，Qwen3.5-9B是目前最佳选择。它在中文环境下的理解能力和任务规划能力明显优于其他测试模型，Token消耗也在可接受范围内。
如果注重响应速度且任务较简单，Mixtral-7B值得考虑。但要注意它对复杂中文指令的理解可能不够精准。
如果考虑社区生态，Llama3-8B有最丰富的第三方工具支持。但在OpenClaw场景下需要额外调教才能达到理想效果。
最后需要提醒的是，模型表现会随着OpenClaw版本更新而变化。建议定期用clawhub benchmark命令重新评估模型性能，特别是在升级OpenClaw或模型版本后。
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