使用永久免费2C16G VPS OpenClaw 4.8版本评测NVIDIA 免费模型AI Endpoints – GLM 系列模型完整评测报告

评测时间： 2026-04-02 ~ 2026-04-08
评测平台： NVIDIA AI Endpoints
测试模型： z-ai/glm4.7、z-ai/glm5
评测依据： AI 模型供应商通用评测方案 v1.1
测试环境： 本地 API 测试 + Hugging Face Space (OpenClaw 2026.4.8)

一、平台基本信息

二、注册与上手体验

2.1 注册流程

总步骤： 4 步（非常便捷，5 分钟内完成）

2.2 上手体验评分

2.3 API 调用方式

方式 1：直接 HTTP 调用

curl -X POST "https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $NVIDIA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "z-ai/glm4.7",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
    "max_tokens": 1024,
    "stream": true
  }'

方式 2：Python OpenAI SDK（推荐）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://integrate.api.nvidia.com/v1",
    api_key="nvapi-xxxxxxxxxxxx"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="z-ai/glm4.7",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
    max_tokens=1024,
    stream=True
)

for chunk in response:
    delta = chunk.choices[0].delta
    content = getattr(delta, 'reasoning_content', None) or getattr(delta, 'content', '')
    if content:
        print(content, end='', flush=True)

三、免费资源盘点

⚠️ 注意： 部分模型需要申请访问权限（Build 计划）。

四、可用模型清单（GLM 系列）

五、OpenClaw 集成配置指南

5.1 版本说明

OpenClaw 2026.4.5 起新增了对 NVIDIA 的原生支持​，无需再手动修改 start.sh。

5.2 OpenClaw 2026.4.8 配置步骤

Step 1：获取 NVIDIA API Key

1. 访问 https://build.nvidia.com/
2. 登录后点击个人头像 → “API Keys”
3. 生成并复制 API Key（格式：nvapi-xxxxxxxxxxxx）

Step 2：Hugging Face Space Secrets 配置

NVIDIA_API_KEY=nvapi-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
DEFAULT_PROVIDER=nvidia
CHAT_MODEL=z-ai/glm4.7

如需使用 GLM5：

CHAT_MODEL=z-ai/glm5

Step 3：models_config.json 配置

{
  "providers": {
    "nvidia": {
      "baseUrl": "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
      "api": "openai-completions",
      "models": [
        {"id": "nvidia/z-ai/glm4.7", "name": "glm4.7"},
        {"id": "nvidia/z-ai/glm5", "name": "glm5"}
      ]
    }
  }
}

Step 4：Dockerfile 升级（2026.4.8）

RUN npm install openclaw@latest @larksuiteoapi/node-sdk --no-audit --no-fund && \
    npm install grammy @slack/web-api @buape/carbon --no-audit --no-fund

Step 5：start.sh 添加配置修复

echo "--- 修复配置兼容性 ---"
openclaw doctor --fix || echo "[DOCTOR] Config migration completed."

5.3 旧版本（4.2）已知问题及修复

注意： 升级到 2026.4.5+ 后以下问题已自动修复，无需手动处理。

5.4 响应字段差异

# 兼容处理
delta = chunk.choices[0].delta
content = getattr(delta, 'reasoning_content', None) or getattr(delta, 'content', '')

六、API 稳定性测试（GLM4.7）

6.1 本地 API 测试配置

6.2 测试结果（16384 max_tokens）

统计汇总：

6.3 测试结果（1024 max_tokens）

统计汇总：

6.4 OpenClaw 集成测试结果（GLM4.7，2026.4.8）

OpenClaw GLM4.7 统计：

⚠️ 注意： 创意写作测试中 GLM4.7 输出了 2675 字思考但最终 content 为空，可能是 max_tokens 限制导致。

七、GLM5 模型评测（实测数据）

测试环境： OpenClaw 2026.4.8 / Hugging Face Space
测试时间： 2026-04-08
测试用例： 8 个，覆盖基础问答、知识理解、代码生成、逻辑推理、数学计算、文本摘要、创意写作、长文本生成

7.1 GLM5 基本信息

7.2 GLM5 详细测试结果

GLM5 统计汇总：

7.3 GLM4.7 vs GLM5 详细对比

GLM4.7 测试环境同样为 OpenClaw 2026.4.8，2026-04-08 同期测试

综合对比：

7.4 关键发现

GLM5 核心优势

• ✅ 速度大幅提升​：平均延迟从 44.6s 降至 20.3s，快 2.2 倍
• ✅ 吞吐量更高​：平均输出 579 字 vs 441 字，多 31%
• ✅ TTFT 更短​：4.2s vs 6.9s，首字更快
• ✅ 无思维链​：直接输出结果，短任务效率极高

GLM4.7 核心优势

• ✅ 100% 稳定性​：无速率限制问题
• ✅ 思维链推理​：思考过程平均 1778 字，适合复杂逻辑任务
• ✅ 复杂推理可靠​：逻辑推理测试稳定通过

GLM5 注意事项

• ⚠️ 速率限制​：逻辑推理测试触发 429，复杂任务需控制调用频率
• ⚠️ 无思维链​：复杂推理任务建议仍用 GLM4.7
• ⚠️ 不稳定因素​：成功率 87.5%，略低于 GLM4.7

7.5 选型建议

八、异常情况记录

性能波动：

九、最佳实践与建议

9.1 模型选择策略

日常任务 + 速度优先  →  GLM5
复杂推理 + 稳定性优先 →  GLM4.7
生产环境（高可用）   →  GLM4.7

9.2 OpenClaw 2026.4.8 使用建议

1. 升级到最新版本 — 2026.4.5+ 已原生支持 NVIDIA，无需手动修改 start.sh
2. 超时设置 — 建议 120s+，复杂任务 180s
3. 模型切换 — 简单任务用 GLM5，复杂推理用 GLM4.7
4. 流式输出 — 务必开启 stream: true，改善用户体验
5. 速率控制 — 使用 GLM5 时避免连续高频调用，间隔 ≥2 秒
6. max_tokens 设置 — GLM4.7 创意任务建议 ≥2048，防止思维链挤占输出

9.3 适用场景对比

十、综合评分与结论

评分维度（满分 100 分）

GLM4.7 综合评分：75/100 GLM5 综合评分：74/100

两者各有胜负，差距很小。GLM4.7 胜在稳定性和思维链，GLM5 胜在速度和吞吐量。

最终结论

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    GLM4.7 vs GLM5 综合结论                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  🎯 选 GLM4.7 的理由：                                        │
│  ✅ 100% 成功率，更可靠                                        │
│  ✅ 内置思维链，复杂推理更强                                      │
│  ✅ 无速率限制，适合生产环境                                       │
│  ✅ 适合：逻辑证明、数学推理、长过程分析                              │
│                                                             │
│  🎯 选 GLM5 的理由：                                         │
│  ✅ 平均快 2.2 倍，效率更高                                      │
│  ✅ 吞吐量多 31%，长文本更强                                      │
│  ✅ 代码生成、长文本创作首选                                       │
│  ✅ 适合：日常开发、内容创作、快速问答                               │
│                                                             │
│  ⚠️ 共同注意事项：                                            │
│  • TTFT 仍高于 AtomGit（慢 20-40 倍）                              │
│  • 不适合超低延迟实时场景                                         │
│  • 免费额度有限，高频使用需付费                                       │
│                                                             │
│  🏆 综合推荐：                                                 │
│  日常使用 → GLM5（速度优先）                                      │
│  关键任务 → GLM4.7（稳定优先）                                     │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

十一、JSON 格式测试结果

GLM4.7 OpenClaw 实测

{
  "model": "z-ai/glm4.7",
  "environment": "OpenClaw 2026.4.8",
  "test_time": "2026-04-08",
  "success_rate": "100.0%",
  "avg_duration": "44.60s",
  "avg_ttft": "6914ms",
  "avg_output": "441字",
  "avg_thinking": "1778字",
  "avg_speed": "16.9 chars/s"
}

GLM5 OpenClaw 实测

{
  "model": "z-ai/glm5",
  "environment": "OpenClaw 2026.4.8",
  "test_time": "2026-04-08",
  "success_rate": "87.5%",
  "avg_duration": "20.26s",
  "avg_ttft": "4217ms",
  "avg_output": "579字",
  "avg_thinking": "0字",
  "avg_speed": "28.9 chars/s"
}