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Claude Code、Codex 等代码 Agent 框架，通用性与兼容性拉满。Agent 模型和 Agent framework 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 Agent benchmark 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 Minimax 2.7、DeepSeek V4 Flash，以及 Qwen 3.6 35B A3B 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 DeepSeek V4 Pro、Claude Opus 4.6、Qwen 3.6 Plus 等更大规模模型。极具性价比：定价低于Minimax 2.7 与 Qwen 3.6 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、Claude Code 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 Agent framework 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Agent Environment训练环境基于 OpenClaw-style agent frames 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Synthetic SFT DataSkyClaw-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Agentic RL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、Claude Code、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、Claude Code 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。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。用户登陆https://tiangong.cn，打开天工Skywork即可直接使用，无需额外配置 Agent 环境。
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。项目地址：https://skyworkai.github.io/skyclaw/API访问地址：SkyClaw-v1: https://www.apifree.ai/model/skywork-ai/skyclaw-v1?tab=apiSkyClaw-v1-lite: https://www.apifree.ai/model/skywork-ai/skyclaw-v1-lite?tab=api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 API Key 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、Agentic RL、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。
