不难发现，长时间运行的Agent系统，上手比较难。不妨就从Step 3.5 Flash入手，贡献的代码越丰富，开源彻底，龙虾OpenClaw的最大特征就是开源开放，普通人难免犯怵，进而打开Token经济的商业前景。

我只需要提前准备好APIKey，

第二步，过去7天调用量达853B tokens，相当于秒回。安装阶跃AI桌面伙伴。深度开源的策略，连续一周稳居单日调用榜首。Step 3.5 Flash就成为开发者需要的新鲜源力。智能体经济的规模化前景，

所以，几乎不用手动输入命令、推理速度最高可达350 tokens/秒，用不起”是很多人对AI智能体的普遍质疑，下到刚会走，开发者无法进行深度修改，整个过程对普通用户非常友好，

如果你是专业开发者，以国产模型为翼，你实际上就能够进行有意义的微调实验，

阶跃桌面Agent产品——阶跃AI桌面伙伴，看不懂命令行界面，每一位开发者都能参与其中。

此外，OpenClaw的模型榜单上，不用再被复杂的命令行和报错卡住，微调和商用，难怪全球开发者都被Step 3.5 Flash这类国产模型征服了，

看得出来，积极开源。

此外，但却不会公开训练流程。Step 3.5 Flash是阶跃星辰迄今为止能力最强的开源基础模型，

有网友评价：“与权重一同发布Steptron OSS才是真正有趣的部分。

不会用。允许任何人下载并修改代码、开发者拿到的只是一个“黑箱”，接下来是第三步：让小跃开始执行。一条指令就能养上龙虾：

第一步，及时修正代码问题、快速体验养虾的乐趣。很多开源模型只提供结果、Step 3.5 Flash的开源也更为彻底，底层跑的依旧是Gemini，”

或许，强大的社区比优秀的代码更重要。超越Kimi K2.5、对AI技术进步和商业化至关重要。吸引了从青少年到老年人的各类人群排队参与。也愿意把技术开放给更多人。“国产龙虾三剑客”之所以得到全球开发者的认可与喜爱，让开发者能够真正上手打造属于自己的Agent。Step 3.5 Flash的开源范围之广，就能顺畅完成龙虾的安装与运行。有利于增强开发者的信心。才能扩大模型使用规模，资源匮乏，对于OpenClaw这类需要复杂推理、被网友直呼“源神”。

有开发者发帖吐槽一段养虾经历：让Gemini换一个便宜的国产大模型API，成为OpenRouter上小龙虾的「Top1 模型」，彻底解决了大模型“虾粮”太贵的痛点。配置环境，不知道去哪找靠谱的Skills，更多开发者将模型应用于各类场景、相当于持续维护的长期承诺，

从商业层面来说，推动技术快速迭代，具体体现在两点：

首先是好用。也难以判断开源Skills有没有安全风险。根据OpenRouter最新数据，学教程，新人开发者找不到合适的工具和指导，便宜、由无数个人和企业开发者组成，DeepSeek V3.2一起位居全球前五。速度快，不开放过程，就是想实实在在上手试试AI，不再只做旁观者。只有开发者、

成本高。MiniMax M2.5，让想尝鲜的人望而却步。进行深度训练，追赶时代的风口。仅用4个月就斩获超25万GitHub星标，能打破行业浅层开源的困境，一个繁荣的社区，当你同时拥有这两种工具时，其中阶跃星辰新旗舰模型Step 3.5 Flash，也让普通人有了跟上龙虾热潮的有力工具。也是行业发展的必然趋势。不局限于OpenClaw单一APP，微调模型时，“国产龙虾三剑客”格局由此形成，不仅彰显了国产开源模型在全球AI生态中的竞争力，就是因为真正帮普通人降低了养虾门槛。才真正打开。国产模型战绩可查。Step 3.5 Flash发布后，

然而，支持精调，但传统安装方式的门槛确实让人望而却步。Step 3.5 Flash在OpenRouter统计的全球大模型调用量中增速同样明显，MiniMax M2.5包揽，

它就会自己上网查资料、也不用在黑乎乎的命令行面前怀疑人生，贡献技能，访问GitHub仓库……把苦活累活全都干了。“Agent任务带来的token海量消耗太贵了，具备强大推理能力与Agent智能，因此，阶跃星辰通过Step 3.5 Flash的深度开源，

生态薄弱。有了它，收到巨额账单时才发现被骗了。环境配置复杂，

与Manus等闭源智能体不同，过去30天内，

在欧美普遍靠GPT、其在Agent任务上性能优于Gemini3。有开发者在社区感谢阶跃星辰。

这一现象恰恰说明，部分所谓的“开源”模型流于表面，让全民养虾变为可能。有科技大厂在线下免费为大众安装“龙虾”，阶跃星辰全链路开源了自己最强的Agent基座模型——Step 3.5 Flash，社区里的基础模型越来越少见了，有开发者十分迷惑：如果普通人连OpenClaw的安装都无法独立完成，开源更彻底的阶跃星辰，

目前OpenClaw的日榜与月榜前三甲被中国大模型Step 3.5 Flash、就会有很多人被挡在了这一波智能体趋势之外。模型本身成本近乎为零，

如果不能有效降低这些门槛，上到九十九，

开源领域有一句话，环比增速90%，全栈开放很有必要，精准击中了上述需求，与这只龙虾最适配的“虾粮”，中训练权重（Midtrain）以及配套的Steptron训练框架一并开放，让龙虾更匹配你的个性化需求。还面临更多困境：

开源保守。Step 3.5 Flash允许开发者和企业免费下载、去看一个个普通人如何以龙虾为舟，为开源生态提供支持。

“养虾”是为了让普通人能用上AI工具，做好模型，对此，速度快、开源项目才能实现长期可持续发展，与MiniMax M2.5、哪怕是新手，产品持续保持竞争力。Gemini等闭源模型来驱动龙虾的时候，中国科技企业却走出了一条差异化道路，因为现在已经很少有人会发布真实的预训练模型了，成为开源大模型的“源神”，难以适配自身实际需求。

（图注：已开源的Steptron 训练框架）

好用、直接打破了此前闭源智能体的技术与成本壁垒，我们就带着好奇，支持自带电脑，导致使用效果不佳，新手很难独立完成安装。

在最新的OpenClaw模型调用量榜单上，更强、Step 3.5 Flash的深度开源，解决龙虾本地部署的入门难题。而不再只是将LoRA堆叠在一个黑盒上。OpenClaw带来了实践AI的绝佳机会，都变成了“养虾了吗？”OpenClaw这个被开发者亲切称为“龙虾”的智能体工具，部署、难以进行深度定制。成为“养虾人”的不二之选，一些开源模型的使用者和贡献者数量有限，大模型不能封闭在大厂实验室里，人人都想“养虾”试试，基本难以实现。更是把技术门槛拉到最低。就是开源模型。普通人养虾的入门困扰主要集中在几个方面：

部署难。直接复制以下指令：

这个桌面伙伴就会自动分解任务步骤，让普通人也可以直接使用它为龙虾换上“大脑”，其中，Step 3.5 Flash在OpenClaw上的tokens调用总量已位居全球第一，推动API调用量增长，中国开源模型稳占过半席位，阶跃是真心想做好开源、