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OpenClaw压力测试：千问3.5-9B连续执行100个任务的稳定性

news 2026/7/14 5:52:49

OpenClaw压力测试：千问3.5-9B连续执行100个任务的稳定性

1. 为什么需要压力测试？

上周我在本地部署了OpenClaw对接千问3.5-9B模型，准备用它来处理日常的文档整理和会议纪要工作。刚开始几个简单任务执行得很顺利，直到某天晚上让它连续处理20多个文件时，系统突然卡死。这次意外让我意识到：在真实工作场景中，我们需要知道OpenClaw+模型的组合到底能承受多大的工作压力。

与单纯测试API调用不同，OpenClaw的每个操作（点击、截图、文本处理）都需要模型实时决策。这种"操作密集型"场景对模型的稳定性提出了更高要求。为此我设计了一个8小时的马拉松测试，模拟真实工作负载下的表现。

2. 测试环境搭建

2.1 硬件配置

我的测试机是一台2023款MacBook Pro，具体配置如下：

芯片：M2 Pro (10核CPU/16核GPU)
内存：32GB统一内存
存储：1TB SSD
系统：macOS Sonoma 14.2.1

选择这个配置是因为它接近普通开发者的工作电脑，测试结果对个人用户更有参考价值。

2.2 软件环境

# OpenClaw版本 openclaw --version # 输出：openclaw/0.9.7 darwin-arm64 node-v18.15.0 # 千问3.5-9B部署方式 docker run -d --name qwen \ -p 5000:5000 \ -v ~/qwen-data:/app/data \ registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/qwen/qwen:3.5-9b

特别注意：在openclaw.json配置中，我将模型上下文窗口设置为完整的32k tokens，以测试长上下文保持能力：

{ "models": { "providers": { "local-qwen": { "baseUrl": "http://localhost:5000/v1", "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "qwen3-9b", "contextWindow": 32768, "maxTokens": 8192 } ] } } } }

3. 测试方案设计

3.1 任务类型组合

为了模拟真实工作场景，我设计了5类常见任务，按3:2:2:2:1的比例混合：

文件操作（30%）：批量重命名、格式转换、内容提取
信息收集（20%）：网页搜索+结果摘要、表格数据抓取
内容生成（20%）：会议纪要生成、周报起草、Markdown转PPT
系统操作（20%）：截图OCR、应用开关、定时提醒设置
复杂逻辑（10%）：多步骤数据清洗、跨文档信息关联

3.2 监控指标

使用内置的openclaw monitor命令配合htop记录以下数据：

成功率：任务完整执行且输出可用
响应时间：从指令下达到返回首个token的时间
内存占用：模型工作集内存（Working Set）
上下文衰减：第50个任务与第1个任务的质量对比
异常率：包括崩溃、卡死、输出乱码等情况

4. 测试过程实录

4.1 第一阶段：热身期（任务1-20）

前20个任务执行非常流畅，平均响应时间保持在2.3秒左右。此时GPU利用率约65%，内存占用稳定在14GB。有趣的是，当连续处理多个相似任务（如批量重命名）时，模型会表现出"学习效应"——后续任务比首个任务快15%。

遇到的第一个坑：在第18个网页抓取任务时，由于页面加载延迟导致超时。解决方法是在OpenClaw配置中增加：

{ "skills": { "web-crawler": { "timeout": 30000 } } }

4.2 第二阶段：稳定期（任务21-70）

这个阶段出现了两个关键现象：

内存缓慢增长：每10个任务内存增加约200MB，到第70个任务时达到18GB
上下文保持良好：通过让模型总结前50个任务的共同点，验证其仍能准确引用早期任务细节

此时我开始并行运行VSCode和Chrome（各10个标签页），模拟真实工作环境。OpenClaw的响应时间增加到3.8秒，但成功率仍保持100%。

4.3 第三阶段：疲劳期（任务71-100）

到第85个任务时首次出现异常——模型返回了不完整的JSON响应。查看日志发现是token耗尽导致的截断。临时解决方案是重启OpenClaw网关：

openclaw gateway restart

最终完成100个任务耗时7小时42分钟，期间：

峰值内存：21.3GB
最长单任务耗时：17秒（跨文档信息关联）
最低成功率时段：第81-90个任务（92%）

5. 关键发现与优化建议

5.1 稳定性结论

在32GB内存的M2 Pro设备上，千问3.5-9B表现出色：

连续工作能力：8小时内能可靠处理70-80个中等复杂度任务
内存管理：建议每50个任务重启一次服务释放内存
上下文窗口：实际有效记忆约25k tokens（超过后开始丢失早期细节）

5.2 个人使用建议

根据测试数据，我调整了自己的工作方式：

任务分批次：将大任务拆分为多个50个动作以内的子任务
内存监控：在~/.zshrc添加别名快速检查：

alias clawmem="openclaw monitor | grep 'Memory'"

模型组合：简单操作用小模型（如Qwen1.5-4B），复杂分析再用9B版本

5.3 性能优化配置

这是最终验证有效的openclaw.json优化片段：

{ "performance": { "gcInterval": 30, "maxContextTokens": 24576, "warmupTasks": 3 }, "logging": { "level": "warn", "rotate": { "size": "100MB", "keep": 3 } } }