新智元報道

【新智元導讀】4個月燒光全年AI預算，天價Token賬單正在屠殺硅谷！今天，高性能Agent模型SkyClaw-v1.0出世，性能直逼Opus 4.6、DeepSeek V4 Pro，百萬上下文性價比拉滿。

鐵打的Token，流水的賬單！

在這場狂飆的AI浪潮中，有一個真相正在被嚴重低估——

Token，已經成為AI時代的「電力消耗」。

一份最新報告顯示，從2022年-2026年，短短四年的時間，Token處理量暴增17000倍。

如今，這種驚人的Token消耗，正讓企業賬單變得不堪重負。

即便是「財大氣粗」的微軟也直呼吃不消，干脆砍掉了Claude Code授權許可。

Uber的燒錢速度，更是令人震驚。

CTO Praveen Neppalli在內部備忘錄中直言，「僅僅四個月，5000名工程師花光了整個2026年的AI預算」。

不僅如此，AI獨角獸Harvey曬出的一張數據圖，徹底將這種「焦慮」具象化：

公司2026年月度Token消耗量，從1T向12T一路狂奔。

毫無疑問，Token已然成為AI時代最昂貴的「電力」。

Token

是AI時代的「電力消耗」

這件事的邏輯，其實很簡單。

過去兩年，大模型賽道瘋狂內卷參數、榜單排名，全行業都在比拼誰的「大腦」更聰明。

2026年，AI Agent迎來了真正爆發的元年。

從Claude Code到OpenClaw，各種明星級Agent如雨后春筍般涌現。

當它們真正進入「企業級生產流程」，每天需進行高頻的工具調用、數十輪復雜推理，甚至跑通一整條業務閉環時，一個最現實的拷問冒了出來——

你燒得起這個Token嗎？

普通人用AI聊聊天，一個月消耗百萬級Token。

而那些真正用AI做項目的重度開發者，月消耗量是大多數人的數千倍，甚至是數萬倍。

就比如，Meta在內部搞了一個「claudeonomics」排行榜，有員工一個月直接干掉了超2100億Token。

谷歌I/O大會上，CEO劈柴透露了幾個令人瞠目結舌的數字：

「今天，谷歌每個月的Token處理量，飆升到了3200萬億。2024年，9.7萬億；2025年，480萬億」。

Tokenmaxxing，成為了當下最熱詞。

工業時代，電力成本決定了工廠開在哪、產能做到多大、利潤空間有多厚。

AI時代，Token消耗量決定了企業的Agent能跑多復雜的任務、能服務多大規模的用戶、能不能從「技術驗證」邁進「商業閉環」。

對Token成本的駕馭能力，正在加速企業間的分化與洗牌。

敏銳的先行者已然察覺——

在Token經濟時代，尋找更具性價比的Agent模型，絕非單純的降本增效，而是一項決勝未來的核心戰略。

換句話說，人和人之間的生產力差距，正在被Token消耗量撕裂。

SkyClaw來了

百萬上下文+超低成本

洞察到這一結構性需求后，昆侖萬維給出了一種破局之法。

今天，高性能Agent模型SkyClaw-v1.0正式發布。同步上線的，還有輕量化版本SkyClaw-v1.0-lite。

SkyClaw主打一個：頂級Agent能力+極致性價比+低門檻落地「三位一體」。

多項測試中，SkyClaw-v1.0性能超越Minimax 2.7、DeepSeek V4 Flash等多款主流開源模型，逼近DeepSeek V4 Pro、Claude Opus 4.6、Qwen 3.6 Plus等閉源頂流。

性能拉滿的同時，SkyClaw-v1.0在定價上給了行業一個意外：

價格低至行業主流的一半，甚至更低。

相較于DeepSeek V4 Pro，SkyClaw-v1.0輸入成本僅為其1/24，輸出價格僅1/6。

另外，目前公認的在復雜邏輯、Agent 編排和代碼生成上「智商與價格平衡得最好」的模型是Sonnet 4.6 。

SkyClaw-v1.0的輸入價格只有Sonnet 4.6的約1/43，輸出價格只有其約1/27。

更不用提，SkyClaw-v1.0-lite的價格優勢更加明顯。

更重要的是，限時免費開放體驗。

這一次，「高性能Agent」和「低成本落地」之間的墻，被正式推倒了。

一手實測來了

再好的評測數據，也不如真實Demo有說服力。

為了榨出SkyClaw-v1.0的最大能力，我們把它裝進了最近最火的Hermes Agent里進行實測。

一份深度研報，全流程AI包圓

如今，AI編程工具五花八門，各有千秋。

幾個月前，Claude Code還是大多數開發者首選。而現在，OpenAI Codex勢頭猛超CC。

對于一位企業決策者而言，若要挑選出最契合自身業務的利器，還需全面掌握當前的市場競爭格局。

但現實情況是，想要做一份嚴謹的工具選型調研，實在是一件「脫層皮」的苦差事。

你需要挨個去查閱技術文檔，梳理出一堆繁雜的指標。

而且，純靠人工去搜集、對比數據，不僅耗時耗力，而且極易滯后。

既然是評估AI工具，為什么不用AI來代勞？

接下來，直接呼叫「超級外腦」——接入Hermes Agent的SkyClaw-v1.0。

給到一段提示，SkyClaw-v1.0憑借其強大數據整合能力，自動游走于各大官網、各大技術社區、評測榜單之間。

最終，它生成了一份深度、客觀、多維度的《2026年AI編程工具全景競品分析報告》。

可以看到，AI輸出了一份深度的、直觀的HTML商業洞察。

從產品能力到定價策略，再到用戶口碑和企業級適用性，多維橫評一應俱全。

特別是，文末提煉的核心結論與行動指南，直接把復雜問題極簡化，一針見血，干脆利落。

為了更直觀了解三款工具的能力，還可以讓SkyClaw-v1.0生成可視化的圖表。

而且，它直接畫出了決策流程圖，再復雜的邏輯也是瞬間就理順了。

有了全面了解之后，接下來還需要向上級匯報，做PPT才是真正的「重頭戲」。

現在，可以把這活兒直接「甩」給性價比超高的SkyClaw-v1.0。

只需簡單交代幾句需求，下樓去買杯咖啡。

等再回到工位的時候，一份排版精美、內容完整的PPT，已經「躺在」個人文件夾里了。

最后一步，讓AI順手生成一個執行方案，以及審批郵件。

從拋出「該選什么工具」，到把「請BOSS簽字」的方案擺上桌面——

過去，這需要數人耗費1周調研，再熬2天打磨PPT。現在，只需1個人 + 1個Agent，一小時內高質量交付。

劃重點，接入SkyClaw-v1.0的Agent，真正將「超高效率」與「極致性價比」一次拉滿！

一鍵生成PPT，打工人救星

借著剛剛SkyClaw-v1.0做PPT的實操案例，真的「墻裂」推薦它做PPT的超凡能力。

不如現在，再來看個硬核測試——

假設要為大家做一場讀書分享會，需要準備一份PPT，主題是「從《百年孤獨》看魔幻現實主義的敘事密碼」。

放在以前，光是全網搜羅高顏值模板、查閱各種文學賞析資料、梳理大綱，可能就得熬幾個大夜。

但現在，這些活兒AI已經可以全盤接管！

輸入一段的提示詞，接下來，就讓接入Hermes的 SkyClaw-v1.0一鍵執行。

不一會兒功夫，AI直接把一份精美的PPT存進了文件夾。打開成品的瞬間，瞬間被震撼到了。

這個視覺風格，精準捕捉到了我想要的「拉美魔幻感」，神秘、復古又有文學厚度。

更令人拍案叫絕的，它生成的這套內容脈絡，堪稱大師級的策劃大綱。

前半部分，它深度剖析了拉美「文學爆炸」的浪潮，以及馬爾克斯的記者生涯，是如何為其獨特的敘事風格注入靈魂的。

下面這一頁的視覺解構，非常重要。

原著中，最讓人頭疼的「布恩迪亞家族七代人百年族譜」，AI用極具視覺沖擊力的時間線理清了。

最值得一提的，在收尾部分，它還為這場讀書會量身定制了3個極具延展性的開放式問題。

從引人入勝的開場，到硬核的結構拆解，再到升華主題的互動收尾，AI真的在「策劃」一場高質量的活動。

毫無疑問，SkyClaw的PPT生成能力堪稱頂尖。

而這份驚艷的背后，離不開去年5月火爆出圈的Skywork Super Agents的強大技術支撐。

正是海量的高質量PPT數據與專項模型訓練，造就了這一核心能力。

經過無數次高頻實測驗證：它生成的PPT質量高，懂邏輯、懂排版，是一款不可多得的辦公利器。

手搓超級App，小紅書也能復刻

簡單一句話，讓它做一個小紅書App出來。

創建一個小紅書風格的社交應用網頁，包含雙列瀑布流圖文筆記信息流、發現/探索頁、點贊收藏交互，以及個人主頁（含已發布和已收藏筆記）。

不得不說，接了SkyClaw-v1.0的Hermes寫代碼是真快，簡直就是往外「噴射」代碼一樣。

如果對生成效果不滿意，可以直接對話修改。

經過幾輪修改完善后，最終得到了這個小紅書App網頁。

一句prompt扔進去，直接「吐」出一個高仿小紅書——雙列瀑布流、推薦/關注/附近三個Tab、底部導航欄、點贊數、用戶頭像，連那個標志性的紅色「+」發布按鈕都沒落下。

說實話，要不是少了開屏廣告，我差點以為手機自己偷偷下載了小紅書。放在以前壓根不敢想象。

一句話，直出中國象棋游戲

創建一個中國象棋網頁游戲，包含傳統木質棋盤、紅黑雙方漢字棋子、人機對戰模式、合法落子高亮提示和回合制邏輯。

我們讓它做一個比較難點的游戲——中國象棋，可以對弈的那種。

一句prompt扔過去，等幾分鐘SkyClaw直接搓出了一個完整的中國象棋，一次完成——

木紋棋盤、楚河漢界、紅黑雙方漢字棋子全到位，點擊棋子還有綠色落點提示、吃子紅圈高亮。

最夸張的是，游戲還內置了一個AI對手，這你受得了嗎——不是擺著看的棋盤，是真能跟你殺幾盤的。

還貼心地加了悔棋按鈕，畢竟被AI將死了總得給人留點面子。

簡易上手

即日起，SkyClaw-v1.0及SkyClaw-v1.0-lite，將開放2-4周免費試用。

目前，SkyClaw-v1.0通過apifree.ai提供OpenAI兼容API接口。

免費注冊apifree賬號，拿到API Key就能開始調用，支持流式輸出、工具調用、多輪對話等核心功能。

API文檔（兼容OpenAI接口，快速調用）：

SkyClaw-v1：https://www.apifree.ai/model/skywork-ai/skyclaw-v1?tab=api

SkyClaw-v1.0-lite：https://www.apifree.ai/model/skywork-ai/skyclaw-v1-lite?tab=api

技術殺手锏：

三階段訓練，為Agent原生打造

不論在基準測試，還是demo實測中，SkyClaw-v1.0展現出的硬核實力并非偶然。

其背后是一套扎實的三階段訓練體系，從底層訓練伊始，它便精準錨定了「Agent原生場景」。

第一階段：環境構建，讓模型在「真實世界」里學干活

SkyClaw的訓練并非依賴靜態的數據集，而是構建了一個高質量、高復雜度的OpenClaw模擬環境。

在這個環境中，團隊配置了大量高頻使用的工具和技能，讓模型自主探索和調用。

更關鍵的一步是：研發團隊深入分析了真實用戶在OpenClaw類環境中的任務分布，結合線上高頻技能的使用統計和反饋，構建了一張工具關系圖譜。

基于這張圖譜，他們合成了更貼近真實用戶需求的復雜任務。

這意味著SkyClaw見過的訓練數據不是「理想化的教科書」，而是「開發者每天真正會遇到的麻煩事」。

第二階段：Mid-Training+SFT，不只看結果，更看過程

在高質量的OpenClaw模擬環境基礎上，團隊為Mid-Training和SFT合成了大量訓練數據。

但SkyClaw的數據篩選機制有一個獨特之處：

不僅評估最終答案的正確性，還評估整個任務解決過程中軌跡的質量。

簡單來說，一個模型即使最終給出了正確結果，如果中間步驟「繞了遠路」或「碰了運氣」，在SkyClaw的訓練體系里也會被判定為低質量樣本。

這種嚴格的軌跡質量評估，確保模型學到的是「高效正確的做事方法」，而非「蒙對答案的僥幸路徑」。

此外，團隊還進行了大量數據配比實驗，精心確定Agent任務訓練數據的最優組合方式。

第三階段：強化學習，在真實環境中越練越強

最后一步是，端到端的Agent強化學習（RL）訓練。

SkyClaw自建的OpenClaw環境天然支持探索和強化學習。通過端到端的Agent強化學習訓練，模型在通用Agent任務上的泛化能力和穩定性得到了進一步提升。

這三個階段層層遞進，最終鍛造出一個「為Agent而生」的模型。

這套訓練方法論不僅顯著提升了模型在OpenClaw環境下主流任務中的表現，也增強了其在Hermes、Nanobot等不同Agent框架下的通用任務泛化能力。

換句話說，不是只在一個環境里跑分好看，而是換個賽道依然能打。

不止v1.0，還推出了輕量版lite

除了SkyClaw-v1.0這個「旗艦版」，昆侖萬維天工AI同步推出了SkyClaw-v1.0-lite。

這是一款速度更快、成本更低的模型，但依然繼承了強大的Agent能力，性能優于Minimax 2.7。

這意味著，即便是對成本極度敏感的基礎Agent任務場景，開發者也不用在「能力」和「預算」之間做痛苦的取舍。

lite版就能覆蓋大多數日常Agent需求，而成本只是主流模型的零頭。

這種「旗艦+輕量」的雙版本策略，實際上對應了Agent應用落地中兩種典型需求：

• 旗艦版SkyClaw-v1.0：面向企業級復雜任務，多步驟規劃、復雜工具鏈調用、長上下文多輪交互。適用于需要最高可靠性和執行準確率的場景。

• 輕量版SkyClaw-v1.0-lite：面向開發者的輕量化場景，日常Agent輔助、簡單工具調用、快速迭代，多次反復試錯。速度快、成本低，非常適合產品早期驗證和中小團隊日常使用。

兩個版本覆蓋了從「重型任務」到「輕量助手」的完整光譜。

Agent模型，不該是奢侈品

回看過去一年，AI Agent從概念走向現實的速度，遠超所有人預期。

但一個尷尬的現實是：最好用的Agent模型往往也是最貴的，而大多數開發者和中小企業，根本燒不起這個錢。

回到開頭那個判斷，Token就是「電力消耗」。

當Agent成為企業標配，當Token消耗躍升到生產級，誰能在保障性能的前提下，將Token成本打到極致，誰就能在這場新基建競賽中占據先機。

聰明的企業和開發者，已經學會用性價比思維，重新審視自己的AI基礎設施選型。

但長期以來，「好用」和「便宜」似乎總是一對矛盾體。

SkyClaw-v1.0的出現，某種程度上回答了一個行業級的問題：高性能Agent能力和低成本落地，真的不是非此即彼的關系。

性能超越Minimax 2.7、DeepSeek V4 Flash等主流開源模型，逼近DeepSeek V4 Pro、Claude Opus 4.6等更大規模旗艦模型——這是實力；

定價只有行業主流的一半甚至更低，限時免費開放——這是誠意。

昆侖萬維還透露，免費體驗期結束后，將逐步開源SkyClaw各版本模型。

未來開發者不僅能用得起，還能拿到源碼自己改、自己部署。

昆侖萬維在這個方向上的布局并非偶然。

從開源2000億稀疏大模型Skywork-MoE，到開源Deep Research Agent框架，再到今天發布SkyClaw-v1.0——

這家公司一直在用實際行動推動AI技術的普惠化，讓開源生態真正惠及每一個開發者。

今年3月，昆侖萬維正式發布2026 AGI戰略，全新升級「4+3戰略」，目標是通過打造AI經濟平臺，賦予每一個創作者匹敵一家公司的全棧生產力。

昆侖萬維董事長兼CEO方漢曾直言，「每月花100元訂閱AI就像交水電費，至少花100元在Token上才不會掉隊」。

這句話背后的邏輯，正是昆侖萬維的產品哲學。

伴隨「一人公司」成為時代趨勢，AGI不再是哲學命題，而是經濟學命題；而經濟學命題的核心，永遠是成本效率。

在這個愿景下，SkyClaw-v1.0的意義已經超越了一款Agent模型本身。

它是昆侖萬維服務千萬「超級個體」、構建AGI時代產業新繁榮的又一塊關鍵拼圖。

當每一個獨立開發者、每一家創業公司都能以極低的成本獲得頂級Agent能力，AI智能體的全民化時代，才真正到來。