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    直播间实测: OpenClaw接入万亿大模型Yuan3.0，企业Agent能力大进化

    2026-03-13

    当下，用OpenClaw等工具构建智能体（俗称“养虾”）已成为AI圈的现象级趋势，但企业和开发者在实操中却频频遭遇智能体“失忆”、处理复杂文档宕机、长链路任务逻辑崩盘等落地痛点。企业级Agent要想真正干活不翻车，核心在于为其匹配一个足够强大的“大脑”——它不仅需要精准理解图文表格等多模态信息，更要在复杂的企业工作流中，稳定且高效地完成知识整合、工具调用与多步决策。

    为此，作为业界仅有的三个万亿级开源多模态大模型之一，Yuan 3.0 Ultra 不仅为企业智能体场景强化能力，实现“更少算力、更高智能”。通过强化多模态理解、检索增强与复杂推理能力，并大幅优化长链路推理效率，以减少“过度思考”，能够完美嵌入真实的业务环境，成为支撑智能体准确、稳定执行复杂任务的坚实底座。

    本次《万亿模型养虾，Yuan 3.0万亿参数实操Show》直播硬核展现了 Yuan 3.0 Ultra赋能Agent跑通复杂业务全流程的真实表现。目前，Yuan 3.0 Ultra的API已正式开放申请试用，诚邀各位开发者与企业伙伴接入体验，给你的OpenClaw装上万亿级大脑，让数字员工真正支棱起来！ 


    OpenClaw接入万亿大模型Yuan3.0 Ultra 企业Agent能力实测直播.jpg

    01 实测一：告别“翻车”！当OpenClaw接入万亿级大脑「Yuan 3.0 Ultra」，50页复杂财报秒变专业研报

    在处理复杂的、长达数十页的企业财报时，您的智能体是否也常常面临这样的尴尬：要么生成充满推测、逻辑粗糙的“大路货”，要么只是机械地罗列数据，缺乏深度见解？今天，我们通过一场真实的现场演示，看看装上Yuan 3.0 Ultra这个“万亿级大脑”的OpenClaw，能否像一位真正的分析师一样，精准、深度地完成这份高难度挑战。

    任务挑战：一份“全员翻车”的顶级难题

    为了模拟企业真实的投研场景，我们设计了一份极具挑战性的测试材料：一份长达50页的跨国企业年度财报（已脱敏），内含中英混排专业文本、多级嵌套财务表格、跨页关联的复杂图表（柱状图/饼图/折线图）、大量专业术语与附注，甚至包含扫描件格式的图片化报表。

    这几乎涵盖了日常处理文档时所有可能“翻车”的难点。我们的任务很简单：将这份财报直接丢给智能体，让它自主完成一份完整的分析报告，全程模拟用户的常规操作。

    对比测试：两类模型的常见短板

    在正式展示Yuan 3.0 Ultra之前，我们先来看两个主流大模型的表现：

    模型A（分析型）

    表现：生成了一份结构完整的报告（如概要、业务、财务、风险等），更像一份分析师视角的深度报告的初稿。

    短板：内容粗糙，逻辑泛化。多为大段文字，层级不够精细，且夹杂了行业趋势等推测性内容，无法区分是事实提炼还是模型“幻觉”。

    模型B（数据型）

    表现：信息整理能力极强，输出大量清晰的数据表格（如收入增长、毛利率变化等）。

    短板：缺乏深度分析，止步于罗列。 只有“数据是什么”，没有“数据为什么变化”以及“这意味着什么”的分析链条，缺少商业洞察。

    总结来看：模型A“会写但不准”，模型B“很准但不会想”。 如何兼顾准确性与分析深度，一直是行业痛点。

    能力演示：Yuan 3.0 Ultra的“分析师级”答卷

    本次实测证明，Yuan 3.0 Ultra在处理极其复杂的企业年报时，不仅能生成结构严谨的研究报告，更能基于精准的数据底座，完成深度的经营判断与财务联动推理。

    结构更“专业”：它生成的不是简单的总结，而是一份标准的券商研究报告框架。从公司概况、财务分析、现金流、资产负债表，到业务分部、区域市场、运营效率，最后给出投资建议。 章节完整，层级清晰，逻辑严谨。而模型A生成的报告仅包括了报告概要、经营战略、财务健康状况、风险管理及未来展望五大章节。

    分析更“深度”：Yuan 3.0 Ultra突破了“单纯摘录数据”的瓶颈。它不仅告诉你“利润是多少”，更进一步剖析收入的增长驱动、利润变化的原因、现金流改善代表什么等，并且把指标串联起来，形成相互印证的完整分析逻辑和经营判断。

    结论更“可信”：最关键的是，报告中的所有数据、所有关键指标，都能在原始年报中找到对应位置。这意味着，它的分析完全基于原文，而非凭空捏造。它在保证数据来源准确可靠的前提下，实现了深度的商业洞察，彻底解决了“AI幻觉”和数据不准确的核心痛点。

    02 实测二：EPAI + Yuan 3.0 Ultra，解锁超硬核的企业Agent场景

    如果说OpenClaw让我们看到了智能体的灵动，那么EPAI（企业级大模型应用开发平台） 则是为了守住企业的安全底线并规模化创造价值 。在直播现�。琘uanLab.ai团队通过两个极具代表性的场景，展示了Yuan 3.0 Ultra如何化身为“企业实战专家”。

    场景 A：多源知识库RAG检索——拒绝“似是而非”的答案

    “这个产品的安装参数是多少？”“遇到这个报错怎么处理？”——在企业服务、售前售后、项目实施一线，这样的突发提问每天都在发生。能不能快速、准确地给出答案，直接决定了客户信任度和问题解决效率。

    这正是RAG（检索增强生成）系统的核心应用场景，但也面临三大挑战：识别准——企业知识散落在文本、图表、扫描件等多元格式中，如何准确提�。坎檠肌绾尉祭斫庥没б馔�，快速定位相关知识？回答准——如何在海量信息中组织答案，同时避免模型“幻觉”？

    现场挑战：直播现�。琘uanLab.ai团队设置了一个多知识库联合查询任务，面对一个同时涉及“安装差异原因”和“操作标准”的复合问题，需要模型同时调取“产品手册”和“操作指南”，瞬间给出精准的解答。

    实际表现：Yuan 3.0 Ultra凭借为RAG场景专项构建的10万条高质量训练样本，展现出了扎实的底层能力。根据LFA（局部过滤注意力机制） 的精准定位能力，准确解释了不同安装类型存在差异的深层原因。

    场景 B：Text2SQL自然语言查库——把“过度思考”的时间省下来干活

    对于企业决策者来说，最理想的状态是直接用大白话问出销售数据，而不是等待程序员去写SQL语句。

    对比实测：YuanLab.ai团队模拟了一个包含客户、订单、销售额的复杂数据库 。面对“查询各销售人员销售额及占比”这种多表联合查询请求，对比了Yuan 3.0 Ultra和另一个主流模型。

    实际表现：对比模型陷入了“过度思考”的转圈圈中，思考链路冗长且响应缓慢 。而接入了RIRM（反思抑制奖励机制）的Yuan 3.0 Ultra表现得极其干练，在保证SQL语句语法严谨、逻辑正确的前提下，响应速度显著领先。

    本次直播硬核展现了Yuan 3.0 Ultra赋能Agent跑通复杂业务全流程的真实表现。Yuan 3.0 Ultra通过LAEP（层自适应专家剪枝）算法在训练端实现内生性结构精简与专家路径重排，结合RIRM（反思抑制奖励机制）在推理端有效抑制“冗余反思”，并依托LFA（局域过滤注意力机制）显著强化多模态复杂语义建模能力，三大技术共同构建起面向Agent时代的完整效率优化框架。这一系列全链路技术创新，使得万亿级旗舰模型在维持行业领先智能水平的同时，显著提升了模算效率与推理确定性，最终在复杂企业级场景中实现了“更少算力、更高智能”的深度业务落地与规模化应用价值。

    03 Yuan 3.0 Ultra，全面开源开放！

    目前，Yuan 3.0系列的技术论文、全量权重及训练框架已同步上线GitHub 和Hugging Face。基础大模型将陆续推出Flash、Pro和Ultra等版本，覆盖 40B、200B和1T等不同参数量级，欢迎开发者抢先体验。

    欢迎访问官网https://yuanlab.ai/了解团队最新动态！

    前往项目地址https://github.com/Yuan-lab-LLM/Yuan3.0-Ultra和我们交朋友！

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