5月26日 ，昆仑万维旗下天工AI正式推出高性能Agent模型SkyClaw-v1.0
，并同步发布轻量化版本SkyClaw-v1.0-lite，兼具顶尖性能与极致性价比 。

SkyClaw-v1.0支持百万token上下文 ，深度适配各类真实智能体工作场景，重点优化复杂工具调用、多轮任务执行
、代码生成、文件编辑 、交互式应用构建与研究型数据分析。模型经过大规模mid-train
、高质量合成任务SFT与端到端强化学习优化
，可在OpenClaw、Hermes 、Nanobot等主流Agent环境中运行，同时适配ClaudeCode
、Codex等代码Agent框架 ，通用性与兼容性拉满
。

Agent模型和Agentframework的组合
，正在改变模型的使用方式。过去，模型主要回答问题；现在 ，模型被放进一个能读取仓库、调用工具 、编辑文件
、运行测试、观察反馈的执行环境里
，开始承担完整工作流 。SkyClaw-v1.0针对的正是这个阶段：让模型在长上下文和工具环境中持续推进任务，而不是只生成一段答案
。

模型核心亮点

强任务完成能力：在主流Agentbenchmark与Skywork内部Claw任务评测中 ，SkyClaw-v1.0展现出稳定的多步任务执行能力。

全面超越主流开源模型：模型表现超过Minimax2.7 、DeepSeekV4Flash
，以及Qwen3.635BA3B和27B模型 。

接近更大规模顶级模型：在OpenClaw相关任务上，SkyClaw-v1.0表现接近DeepSeekV4Pro
、ClaudeOpus4.6、Qwen3.6Plus等更大规模模型
。

极具性价比：定价低于Minimax2.7与Qwen3.6系列模型的一半 ，让高性能Agent能力具备规模化调用基础。

对于应用构建任务
，我们建议将SkyClaw-v1.0运行在Hermes 、ClaudeCode或Codex等Agent框架中，使其能够完成规划、文件编辑
、测试执行与多轮迭代 ，而不是停留在代码片段生成 。

核心训练思路：聚焦实景任务履约能力

SkyClaw-v1.0的训练目标很明确：提升模型在Agentframework中完成真实任务的能力
。训练重点放在三件事上：构建可交互的工具环境、筛选高质量任务轨迹，以及用强化学习提升多步执行稳定性。

智能体运行环境搭建AgentEnvironment

训练环境基于OpenClaw-styleagentframes构建
，覆盖文件读取 、代码编辑
、检索、测试 、页面观察等高频Agent动作 。模型在训练中不只是生成答案，而是需要选择工具
、组合工具 ，并根据工具返回结果继续推进任务
。

团队进一步结合真实Claw任务数据和线上skill使用反馈
，构建工具关系图谱，用来合成更接近真实工作流的复杂任务。这样得到的数据不是孤立问答 ，而是包含目标拆解、工具调用 、结果观察和迭代修正的完整执行链 。

精细化合成训练数据SyntheticSFTData

SkyClaw-v1.0使用大量合成Agent轨迹进行mid-train与SFT。

这一步主要解决Agent训练中的噪声问题
。低质量轨迹会让模型学到无效工具调用
、错误观察解释或偏离目标的中间步骤。SkyClaw-v1.0通过轨迹质量过滤和数据配比实验
，保留更稳定、更可复用的任务执行模式 。

智能体强化学习迭代AgenticRL

强化学习阶段继续在自建Claw环境中进行
。模型需要在可交互环境里执行任务 、观察反馈
、处理失败，并继续修正动作。优化目标从“回答是否好看 ”转向“任务是否完成、过程是否稳定
” 。

因此 ，SkyClaw-v1.0在OpenClaw 、Hermes、Nanobot
、ClaudeCode、Codex等环境中使用时
，优势更多体现在持续执行 、错误恢复和多轮迭代，而不是单次回答的表面完整度
。

多场景实战应用能力全面验证

在Agent框架中 ，SkyClaw-v1.0可以完成规划
、文件编辑、代码生成 、测试运行
、页面调试与多轮迭代
，更适合交付完整应用、交互式游戏和研究型网页报告。这些示例均从自然语言提示开始，在Hermes 、ClaudeCode和Codex等代理框架中完成 。我们强烈建议在代理工作流中使用SkyClaw-v1.0作为模型 ，而不是作为独立的聊天模型使用
。

a.全形态界面设计落地

SkyClaw-v1.0可生成具备生产级布局
、真实导航流程和完整交互状态的应用界面，覆盖多页面结构、列表筛选 、详情页
、表单、移动端适配等常见产品形态。

b.沉浸式可交互游戏开发

SkyClaw-v1.0可生成可运行的交互式游戏与物理模拟
，不只输出页面结构，还能处理动画循环 、碰撞检测、游戏规则
、状态管理和用户输入 。

c.专业网页制作深度研究分析

SkyClaw-v1.0也适合研究型网页和数据报告生成
。模型可以围绕开放主题进行信息组织、数据整理 、页面设计和可视化呈现 ，将自然语言需求转化为可交互的网页报告。

现已接入天工Skywork
，并开放免费试用

SkyClaw-v1.0模型已于2026年5月22日接入天工Skywork 。

即日起，SkyClaw-v1.0与SkyClaw-v1.0-lite开放2至4周免费试用。用户可以在真实任务中体验模型的长上下文理解
、多轮执行、代码生成 、工具调用和应用构建能力
。

对于开发者 ，SkyClaw-v1.0同步通过APIFree开放API免费调用。注册APIFree账号并获取APIKey后
，即可通过兼容OpenAI格式的接口接入现有应用或Agent框架 。API支持流式输出
、工具调用和多轮对话，适合接入代码Agent、自研工作流系统 、企业内部工具和自动化任务平台
。

SkyClaw-v1.0模型的上线 ，不是一次孤立的模型发布
，而是昆仑万维AGI产品体系中的关键一环。在产品体系中，SkyClaw-v1.0承担的是底层Agent模型能力升级：它通过百万上下文
、AgenticRL、复杂工具调用优化和高性价比API ，把Agent从“可演示
”推进到“可高频调用 、可真实交付”的阶段 。