5月26日，昆侖萬維旗下天工 AI 正式推出高性能 Agent 模型 SkyClaw-v1.0，并同步發布輕量化版本 SkyClaw-v1.0-lite，兼具頂尖性能與極致性價比。

SkyClaw-v1.0 支持百萬token上下文，深度適配各類真實智能體工作場景，重點優化復雜工具調用、多輪任務執行、代碼生成、文件編輯、交互式應用構建與研究型數據分析。模型經過大規模 mid-train、高質量合成任務 SFT 與端到端強化學習優化，可在 OpenClaw、Hermes、Nanobot 等主流 Agent 環境中運行，同時適配Claude Code、Codex 等代碼 Agent 框架，通用性與兼容性拉滿。

Agent 模型和 Agent framework 的組合，正在改變模型的使用方式。過去，模型主要回答問題；現在，模型被放進一個能讀取倉庫、調用工具、編輯文件、運行測試、觀察反饋的執行環境里，開始承擔完整工作流。SkyClaw-v1.0 針對的正是這個階段：讓模型在長上下文和工具環境中持續推進任務，而不是只生成一段答案。

模型核心亮點

強任務完成能力：在主流 Agent benchmark 與 Skywork 內部 Claw 任務評測中，SkyClaw-v1.0 展現出穩定的多步任務執行能力。

全面超越主流開源模型：模型表現超過 Minimax 2.7、DeepSeek V4 Flash，以及 Qwen 3.6 35B A3B 和 27B 模型。

接近更大規模頂級模型：在 OpenClaw 相關任務上，SkyClaw-v1.0 表現接近 DeepSeek V4 Pro、Claude Opus 4.6、Qwen 3.6 Plus 等更大規模模型。

極具性價比：定價低于Minimax 2.7 與 Qwen 3.6 系列模型的一半，讓高性能 Agent 能力具備規模化調用基礎。

對于應用構建任務，我們建議將 SkyClaw-v1.0 運行在 Hermes、Claude Code 或 Codex 等 Agent 框架中，使其能夠完成規劃、文件編輯、測試執行與多輪迭代，而不是停留在代碼片段生成。

核心訓練思路：聚焦實景任務履約能力

SkyClaw-v1.0 的訓練目標很明確：提升模型在 Agent framework 中完成真實任務的能力。訓練重點放在三件事上：構建可交互的工具環境、篩選高質量任務軌跡，以及用強化學習提升多步執行穩定性。

智能體運行環境搭建Agent Environment

訓練環境基于 OpenClaw-style agent frames 構建，覆蓋文件讀取、代碼編輯、檢索、測試、頁面觀察等高頻 Agent 動作。模型在訓練中不只是生成答案，而是需要選擇工具、組合工具，并根據工具返回結果繼續推進任務。

團隊進一步結合真實 Claw 任務數據和線上 skill 使用反饋，構建工具關系圖譜，用來合成更接近真實工作流的復雜任務。這樣得到的數據不是孤立問答，而是包含目標拆解、工具調用、結果觀察和迭代修正的完整執行鏈。

精細化合成訓練數據Synthetic SFT Data

SkyClaw-v1.0 使用大量合成 Agent 軌跡進行 mid-train 與 SFT。

這一步主要解決 Agent 訓練中的噪聲問題。低質量軌跡會讓模型學到無效工具調用、錯誤觀察解釋或偏離目標的中間步驟。SkyClaw-v1.0 通過軌跡質量過濾和數據配比實驗，保留更穩定、更可復用的任務執行模式。

智能體強化學習迭代Agentic RL

強化學習階段繼續在自建 Claw 環境中進行。模型需要在可交互環境里執行任務、觀察反饋、處理失敗，并繼續修正動作。優化目標從“回答是否好看”轉向“任務是否完成、過程是否穩定”。

因此，SkyClaw-v1.0 在 OpenClaw、Hermes、Nanobot、Claude Code、Codex 等環境中使用時，優勢更多體現在持續執行、錯誤恢復和多輪迭代，而不是單次回答的表面完整度。

多場景實戰應用 能力全面驗證

在 Agent 框架中，SkyClaw-v1.0 可以完成規劃、文件編輯、代碼生成、測試運行、頁面調試與多輪迭代，更適合交付完整應用、交互式游戲和研究型網頁報告。這些示例均從自然語言提示開始，在 Hermes、Claude Code 和 Codex 等代理框架中完成。我們強烈建議在代理工作流中使用 SkyClaw-v1.0 作為模型，而不是作為獨立的聊天模型使用。

全形態界面設計落地

SkyClaw-v1.0 可生成具備生產級布局、真實導航流程和完整交互狀態的應用界面，覆蓋多頁面結構、列表篩選、詳情頁、表單、移動端適配等常見產品形態。

b. 沉浸式可交互游戲開發

SkyClaw-v1.0 可生成可運行的交互式游戲與物理模擬，不只輸出頁面結構，還能處理動畫循環、碰撞檢測、游戲規則、狀態管理和用戶輸入。

c.專業網頁制作 深度研究分析

SkyClaw-v1.0 也適合研究型網頁和數據報告生成。模型可以圍繞開放主題進行信息組織、數據整理、頁面設計和可視化呈現，將自然語言需求轉化為可交互的網頁報告。

現已接入天工 Skywork，并開放免費試用

SkyClaw-v1.0模型已于2026年5月22日接入天工 Skywork。用戶登陸https://tiangong.cn，打開天工Skywork即可直接使用，無需額外配置 Agent 環境。

即日起，SkyClaw-v1.0 與 SkyClaw-v1.0-lite 開放 2 至 4 周免費試用。用戶可以在真實任務中體驗模型的長上下文理解、多輪執行、代碼生成、工具調用和應用構建能力。

項目地址：https://skyworkai.github.io/skyclaw/

API訪問地址：

SkyClaw-v1:

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

SkyClaw-v1-lite:

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

對于開發者，SkyClaw-v1.0 同步通過 APIFree 開放 API 免費調用。注冊 APIFree 賬號并獲取 API Key 后，即可通過兼容 OpenAI 格式的接口接入現有應用或 Agent 框架。API 支持流式輸出、工具調用和多輪對話，適合接入代碼 Agent、自研工作流系統、企業內部工具和自動化任務平臺。

SkyClaw-v1.0 模型的上線，不是一次孤立的模型發布，而是昆侖萬維 AGI 產品體系中的關鍵一環。在產品體系中，SkyClaw-v1.0 承擔的是底層 Agent 模型能力升級：它通過百萬上下文、Agentic RL、復雜工具調用優化和高性價比 API，把 Agent 從“可演示”推進到“可高頻調用、可真實交付”的階段。