"养虾"这事已经卷到出现上门代装服务了，比外卖还快。
说真的，如果半年前有人告诉你"2026年最火的事情是全球二十几万人一起养一只赛博龙虾"，你大概会觉得这人需要就医。但现实就是这么离谱——OpenClaw上线4个月拿下25.2万GitHub星标，一脚把Linux从王座上踹了下来。
问题来了：这么大的流量，最后落到谁口袋里了？
虾的身体构造（是的，这是个技术段落）
OpenClaw的能力分两半：
- Skill = 虾的钳子和腿，决定了它能干什么活。ClawHub上5000多个社区技能，从写代码到抓数据到操作浏览器，应有尽有。国内还搞了个"水产市场"——对，就叫这个名字——提供中文技能包，安装比淘宝下单还简单：复制一段prompt，让你的虾自己装。
- 基座模型 = 虾的大脑，决定了它有多聪明。
钳子可以换，但脑子决定天花板。所以这波流量的终极去向，其实是在"谁给虾当大脑"这件事上。
虾脑争夺战
Agent任务的特点：上下文巨长、执行时间巨长、tool call巨频繁、token消耗巨大。跟平时聊天问问题完全不是一个量级。
所以选虾脑不是选"谁最聪明"，而是选"谁又能打又便宜还不容易断电"。
在这场选拔赛里，画风最清奇的选手是阶跃星辰。他们的Step 3.5 Flash在3月4日-5日连续霸榜OpenClaw全球调用日榜第一。
然后他们做了一件事——CEO、CTO、首席科学家等11人核心团队，跑到Reddit的r/LocalLLaMA板块做了一场AMA（有问必答）。用国内互联网的话说，就是全公司高管下场跟网友连麦PK，没有PR稿，开发者想问啥问啥。
有人上去就演"大型真香现场"：128G内存Mac本地部署，速度性能都满意。
也有人问尖锐问题。CTO朱亦博对tool call方面的问题直接回答：“是我们内部测试用例覆盖不足”。——这种在公开场合承认自己不行的操作，在国内AI圈属于珍稀物种。
他们居然把底裤都脱了（是褒义）
更狠的操作：3月4日，阶跃星辰开放了Step 3.5 Flash的"开发者模式"。
别的厂商开源是什么概念？给你一个训练好的模型权重，加一个推理代码示例。好比给你一条做好的鱼，你最多加个酱油。
阶跃这次开放的是：
- 预训练权重（Base）
- 中训练权重（mid-train）
- 完整的Steptron训练框架（含训练配置和pipeline）
翻译成人话：不是给你鱼，是把鱼塘、鱼苗、养鱼设备和养殖手册全给你了。你想养什么品种的鱼自己来。
这在大模型开源里属于什么级别？社区有人直接喊出"源神"。
Step 3.5 Flash的成绩单
| 测试项 | 内容 | 成绩 |
|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 修复真实GitHub bug | 74.4 |
| Terminal-Bench 2.0 | 操作终端完成任务 | 51.0 |
| t2-Bench | Agent推理 | 88.2 |
峰值350 TPS（每秒350个token），在agent高并发场景下针对性优化。既强且快，还便于本地部署。
所以到底谁接住了？
这波泼天流量的分配逻辑很简单：
- 技能平台（ClawHub、水产市场）接住了开发者和Skill创作者
- 模型厂商（阶跃、月之暗面、MiniMax）接住了token消耗的真金白银
- 云平台（腾讯云、阿里云）接住了部署和运维需求
而在模型厂商内部，谁能跑得又快又便宜又敢把底层能力交出来，谁就能从"接住流量"变成"沉淀生态"。
技术可以追赶，玩法可以复制，但把底裤脱给社区看这种事——真诚可能是最不容易伪装的壁垒。
好了，话说回来，你的虾今天喂了吗？