对比 Minimax-M2.5 和 GLM-5：OpenClaw 用哪个大模型更有性价比

作者注：从价格、性能、工具调用能力等维度对比 Minimax-M2.5 和 GLM-5，帮你选出 OpenClaw 场景下性价比最高的大模型方案

OpenClaw 作为 2026 年初最火爆的开源 AI Agent 框架，上线不到两周就突破了 17.5 万 GitHub Star。它能通过 WhatsApp、Telegram、Slack 等渠道自主执行任务，但模型选择直接决定了使用成本和任务完成质量。

核心价值: 看完本文，你将明确 Minimax-M2.5 和 GLM-5 分别适合哪些 OpenClaw 使用场景，以及如何用最低成本获得最佳效果。

OpenClaw 选模型的核心指标

OpenClaw 是一个自主执行任务的 AI Agent，和普通聊天场景不同，它对模型的要求更加具体。选错模型轻则任务失败、重则 Token 费用飙升。

OpenClaw 对模型的最低要求

根据 OpenClaw 社区的实践经验，主模型至少需要 14B 以上参数（8B 及以下容易出现工具调用幻觉），上下文窗口建议 32K 以上。Minimax-M2.5 和 GLM-5 都远超这个门槛，问题在于：同样能跑，谁更划算？

Minimax-M2.5 与 GLM-5 OpenClaw 性价比全面对比

模型基础规格对比

OpenClaw 关键性能对比

这张表是选择的核心依据——直接影响你用 OpenClaw 的体验和成本：

🎯 关键发现: Minimax-M2.5 的 Token 价格仅为 GLM-5 的 38%-47%，但在编码和工具调用这两个 OpenClaw 最核心的能力上表现相当甚至更优。这意味着对于大多数 OpenClaw 用户，M2.5 的性价比显著更高。

OpenClaw 不同场景的模型选择建议

不同使用场景对模型能力的侧重点不同，以下是针对 OpenClaw 典型场景的推荐：

选 Minimax-M2.5 的场景

• 日常自动化任务: 定时发送消息、管理日历、文件整理等高频低复杂度任务，M2.5 的低价格优势在海量调用中效果显著
• 编码辅助: SWE-Bench 80.2% 的成绩说明 M2.5 在代码生成、调试方面能力出色
• Office 文档生成: M2.5 在 Word/PPT/Excel 任务中平均胜率 59%，适合文档自动化流程
• 预算敏感的长期运行: OpenClaw 的 Heartbeat 调度器会定期唤醒模型执行任务，长期运行下 M2.5 可节省超过 50% 的费用

选 GLM-5 的场景

• 复杂推理任务: AA 智能指数 50 分（M2.5 为 42 分），在多步推理和逻辑分析上 GLM-5 更稳定
• 知识密集型问答: 幻觉率大幅降低 56%，当任务需要高可靠性的信息输出时（如邮件草拟、研究总结），GLM-5 更可信
• Agent 链路编排: AA Agentic 指数达 63 分（开源模型最高），适合复杂的多步骤 Agent 工作流

OpenClaw 接入 Minimax-M2.5 和 GLM-5 快速上手

极简示例

通过 API易平台，只需修改 model 参数即可在两个模型间切换：

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

# 使用 Minimax-M2.5（性价比之选）
response = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m2.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "帮我写一个 Python 脚本，监控指定目录的文件变化"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

# 使用 GLM-5（推理能力更强）
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "分析这份销售数据的趋势并给出优化建议"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

# 工具调用示例（OpenClaw 核心能力）
tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "run_shell_command",
        "description": "执行 Shell 命令",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "command": {"type": "string", "description": "要执行的命令"}
            },
            "required": ["command"]
        }
    }
}]

response = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m2.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "查看当前目录下所有 Python 文件"}],
    tools=tools
)
print(response.choices[0].message)

建议: 通过 API易 apiyi.com 获取免费测试额度，两个模型都可以直接调用测试。平台默认官网价格的 88% 折扣，长期使用 OpenClaw 可以显著降低成本。

OpenClaw 模型成本实测估算

以一个典型的 OpenClaw 用户每天执行 50 次 Agent 任务为例，每次任务平均消耗 5000 输入 Token 和 2000 输出 Token：

🎯 成本结论: 使用 Minimax-M2.5 搭配 API易 88 折优惠，月均成本仅约 $5，不到 GLM-5 的一半。对于预算有限但需要长期运行 OpenClaw 的用户，M2.5 是更务实的选择。

当然，如果你的任务偏重复杂推理和高可靠性输出，GLM-5 每月多花 $7 换来更强的推理能力和更低的幻觉率，也是合理的投资。

常见问题

总结

OpenClaw 选模型的核心建议：

1. 追求性价比选 Minimax-M2.5: 价格仅为 GLM-5 的 38%-47%，编码能力和工具调用能力出色，适合大多数 OpenClaw 日常场景
2. 追求推理质量选 GLM-5: AA 智能指数高 19%，幻觉率降低 56%，适合复杂推理和知识密集型任务
3. 最佳策略是混合使用: 日常任务用 M2.5 控制成本，复杂任务切换 GLM-5 保证质量

两个模型在 API易平台均已上架，默认享受官网价格 88% 折扣。推荐通过 API易 apiyi.com 获取免费测试额度，实际对比两个模型在你的 OpenClaw 任务中的表现。

📚 参考资料

1. OpenClaw 官方文档: 模型提供商配置指南

   • 链接: docs.openclaw.ai/concepts/model-providers
   • 说明: 了解如何在 OpenClaw 中配置自定义模型

2. Minimax-M2.5 官方介绍: 模型技术规格和性能数据

   • 链接: minimax.io/news/minimax-m25
   • 说明: 查看 M2.5 的完整 Benchmark 成绩和架构细节

3. GLM-5 技术文档: 模型能力和 API 接口说明

   • 链接: docs.z.ai/guides/llm/glm-5
   • 说明: 了解 GLM-5 的推理能力和多模态特性

4. Artificial Analysis 模型对比: 第三方独立评测数据

   • 链接: artificialanalysis.ai/models/comparisons/minimax-m2-5-vs-glm-5
   • 说明: 客观的性能、速度、价格对比数据

作者: 技术团队
技术交流: 欢迎在评论区讨论你的 OpenClaw 模型选择经验，更多 AI 模型资讯可访问 API易 apiyi.com