OpenClaw太贵？QuantClaw帮你挑精度，成本砍掉21%，还能提速15%

本文针对OpenClaw推理成本高昂的问题，提出了一种即插即用的动态精度路由插件QuantClaw。研究背景是当前AI Agent系统以固定精度运行，导致低复杂度任务浪费大量计算资源，带来不必要的Token消耗和延迟。研究目的旨在通过系统性的量化研究，探索不同任务类型对精度的敏感度，并基于此设计智能的精度分配策略。研究团队基于ClawEval评测集，对6个大模型在24类任务上的量化表现进行了实证分析，发现了模型规模与量化容忍度的正相关性，以及任务类型对精度的差异化依赖。基于这些规律，QuantClaw能够在用户无感知的情况下，自动将请求路由至4bit、8bit或16bit的模型实例。结论表明，在PinchBench评测集上，QuantClaw在多个模型上实现了得分提升、成本降低和延迟减少的三重收益。例如，在GLM-5模型上，得分提升2.09，成本降低21.4%，延迟降低15.7%。该工作为将精度纳入动态资源调配、推动AI Agent从演示走向生产级应用提供了关键路径。