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在这一背景下，稳定性方面，OpenClaw配置文件脆弱、"空转"问题依旧突出。其次，资源利用率不高，消耗较大，大模型本身缺乏状态保留能力，为了实现所谓的“持久化记忆”与“一致性人格”，OpenClaw采取了最原始且最暴力的上下文注入方案，持续消耗Token。在资源受限的设备上，模型加载、推理计算、任务执行的性能压力会极具放大，于企业级应用而言，性价比并不理想。
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除此之外，业内人士还指出，传统企业怎么办？报告给了路：设备更新、智改数转、焕新提质。你不转，上市时会被归类为“落后产能”，估值直接打对折。
除此之外，业内人士还指出，宋健：这个Benchmark理论上是随基模能力进化、垂直场景的强化学习，针对性的工程Infra打磨来定的，小龙虾还是有下降空间。再加上基模本身能力上升100倍，成本100倍下降也是有可能的。
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