（文/观察者网 张志峰）

3月24日，京东首次对外开源基础大模型JoyAI-LLM Flash的Instruct（指令）版本，并基于该模型推出适配AI智能体框架OpenClaw的全系列产品矩阵“龙虾天团”，成为行业焦点。

官方数据显示，京东云“龙虾”系列产品上线后，近一周Token总调用量环比增长高达455%。

行业三大核心痛点

2026年初，开源AI智能体框架OpenClaw在国内快速走红，这类能自主拆解用户需求、循环执行任务、自动修正结果的AI智能体，被视作继对话式AI之后的新一代生产力工具。

但在快速普及的过程中，行业核心痛点也集中暴露，成为其从“尝鲜”走向规模化落地的核心阻碍。

一是部署门槛高。

个人用户手动部署开源OpenClaw需要一定的技术基础，配置步骤繁琐，大量无技术背景的普通用户望而却步。

二是安全与智能难以平衡。

对企业用户而言，要让智能体完成任务，需开放系统、数据的相关权限，权限放开易引发数据泄露、文件误删等安全事故，已有不少企业明令禁止员工在办公环境使用开源版OpenClaw；但权限过度收紧，又会让智能体失去核心作用。

三是使用成本高。

智能体完成一个复杂任务，需要多轮深度思考、反复调用AI模型，token（AI模型交互的计费单位）消耗量是普通聊天AI的数十倍，不少用户调侃“养龙虾免费，喂龙虾的饲料（token）快喂不起了”。

龙虾天团的核心能力底座

在推出龙虾天团之前，京东首次对外开源了基础大模型JoyAI-LLM Flash的Instruct版本，这也是京东首次对外开源基础大模型——此前京东虽多次发布大模型产品，但均未开源。

这一模型，正是京东云龙虾天团所有功能与能力的核心前提。

该模型创新引入基于“纤维丛”理论的FiberPO强化学习方法，解决了传统大模型强化学习训练过程中效果易崩、收敛不稳定的问题，在19个行业权威基准测试中，在同等参数规模下跻身行业第一梯队。

其最核心的优化，几乎全部围绕龙虾智能体的使用痛点展开。

京东云相关负责人向媒体直言：“自从有‘龙虾’以后token的需求量暴涨，费用也在暴涨。在第三代Agentic AI里面需要多步的思考，甚至包括反复执行、反复调用一个模型，所以token的成本变成很关键的问题。”

针对这一核心痛点，该模型重点优化了token效率。

官方测试数据显示，在代码、通用知识、数学推理等主流任务中，该模型的正确率与智谱、千问等主流开源模型处于同一水平，但完成同等任务消耗的token量仅为后者的1/4到1/5。

“别的模型要达到很好的结果，往往需要深度思考，需要很长的思维链，当然会提升它的效果，但是带来一个直接的后果就是需要消耗大量的token，成本会上升。我们的优势是用很少的token，达到很好的效果。”该负责人表示。

同时，该模型通过MTP稠密多Token预测技术，将推理速度较主流模型提升1.8倍，进一步缩短了龙虾智能体完成任务的耗时；轻量化的架构支持本地部署，直接解决了用户使用龙虾时的数据安全顾虑。

该负责人还提到，该模型“比较小，可以在本地部署，某种意义上解决了大家用‘龙虾’有时候会担心的安全问题”。

此外，模型在代码生成、工具调用、复杂任务拆解上的能力，也与龙虾智能体的核心需求高度适配。