OpenClaw (旧版本，2021年左右)
- 模型架构：基于 CPM-2（中文预训练模型）的生成式模型,参数规模在百亿级别。
- 主要特点：
- 开放域生成：专注于中文开放域对话和内容生成。
- 功能相对基础：主要以文本续写、对话、问答为主要功能。
- 技术背景：由清华大学、智源研究院等机构合作开发,是早期大规模中文预训练模型的重要代表之一。
- 局限性：通常是基础的单模态（纯文本）模型，未集成复杂的指令跟随、代码生成或工具调用等能力。
OpenClaw-2 (新版本，2023-2024年)
- 模型架构：基于 Transformer 架构的全新训练模型，更强调开源开放和多模态/工具调用能力。
- 主要特点：
- 开源与开放：秉承“让每个人都能拥有大模型”的理念，开放模型权重、代码和数据,社区参与度高。
- 核心能力：工具调用 (Function Calling)：这是新版本最核心的升级，模型被专门训练来理解和调用外部工具/API（如计算器、搜索引擎、数据库、其他AI模型等），能根据用户需求自动规划并执行工具调用,解决复杂问题。
- 多模态支持：部分版本或相关分支支持图像、文档等多模态输入和理解。
- 指令遵循与代码生成：强化了遵循复杂指令的能力,并具备较强的代码生成和解释能力。
- 更现代的基准性能：在中文和英文的各类基准测试（如C-Eval, MMLU等）上追求更优的性能。
核心对比总结
| 特性 | OpenClaw (旧版) | OpenClaw-2 (新版) |
|---|---|---|
| 发布时间 | ~2021年 | 2023年底及以后 |
| 核心理念 | 大规模中文语言模型预训练与生成 | 开源开放 + 工具调用 |
| 核心能力 | 开放域文本生成、对话 | 工具调用规划与执行、复杂指令遵循、代码、多模态 |
| 技术重点 | 模型规模与通用生成能力 | 实用性、可扩展性、与真实世界工具的连接 |
| 生态 | 研究导向为主 | 强社区导向，鼓励开发与应用 |
给使用者的建议
- 如果你在寻找一个能连接外部工具、执行具体任务（如查询信息、计算、操作软件）的“智能体”或“助手”，你应该关注和使用 OpenClaw-2。
- 如果你看到的资料或代码提及的是早期的中文生成模型，那很可能指的是旧版的 OpenClaw。
- 由于开源社区发展迅速，建议直接访问其 GitHub仓库（如
OpenBMB或OpenClaw组织下的项目）或相关论文,以获取最新的版本信息和具体的技术细节。
OpenClaw已经从第一代侧重于“生成文本”的模型，进化到了第二代侧重于“使用工具完成任务”的智能体框架，新旧版本的差异体现了大模型技术从“内容生成”到“智能体应用”的发展趋势。
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