Comparación de Minimax-M2.5 y GLM-5: qué Modelo de Lenguaje Grande es más rentable para OpenClaw

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？

Comparativa exhaustiva de relación calidad-precio: Minimax-M2.5 vs. GLM-5 en OpenClaw

Comparativa de especificaciones básicas del modelo

Comparativa de rendimiento clave en OpenClaw

Esta tabla es la base principal para elegir: afecta directamente tu experiencia y costos con OpenClaw:

🎯 Hallazgo clave: El precio por token de Minimax-M2.5 es solo el 38%-47% del de GLM-5, pero su rendimiento en codificación e invocación de herramientas —las capacidades más críticas de OpenClaw— es comparable o incluso superior. Esto significa que para la mayoría de los usuarios de OpenClaw, el M2.5 ofrece una relación calidad-precio significativamente mayor.

Sugerencias de selección de modelo para diferentes escenarios en OpenClaw

Diferentes escenarios de uso priorizan distintas capacidades del modelo; aquí tienes recomendaciones para casos típicos en OpenClaw:

Escenarios para elegir Minimax-M2.5

• Tareas de automatización diaria: Tareas de alta frecuencia y baja complejidad como envío programado de mensajes, gestión de calendarios u organización de archivos; la ventaja de precio del M2.5 destaca en invocaciones masivas.
• Asistencia en codificación: Su puntuación del 80.2% en SWE-Bench demuestra que el M2.5 es excelente en generación y depuración de código.
• Generación de documentos de Office: El M2.5 tiene una tasa de éxito promedio del 59% en tareas de Word/PPT/Excel, ideal para flujos de automatización de documentos.
• Ejecución a largo plazo con presupuesto limitado: El programador Heartbeat de OpenClaw despierta periódicamente al modelo para ejecutar tareas; con el M2.5, puedes ahorrar más del 50% en ejecuciones prolongadas.

Escenarios para elegir GLM-5

• Tareas de razonamiento complejo: Con 50 puntos en el índice de inteligencia AA (frente a los 42 del M2.5), el GLM-5 es más estable en razonamiento de múltiples pasos y análisis lógico.
• Preguntas y respuestas con uso intensivo de conocimiento: La tasa de alucinaciones se redujo drásticamente en un 56%; cuando la tarea requiere una salida de información altamente confiable (como borradores de correos o resúmenes de investigación), el GLM-5 es más digno de confianza.
• Orquestación de cadenas de Agentes: Su índice AA Agentic alcanza los 63 puntos (el más alto entre modelos de código abierto), ideal para flujos de trabajo de Agentes complejos y de múltiples pasos.

Guía rápida para integrar Minimax-M2.5 y GLM-5 en OpenClaw

Ejemplo minimalista

Con la plataforma APIYI, solo necesitas cambiar el parámetro model para alternar entre ambos modelos:

import openai

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

# Usando Minimax-M2.5 (la opción con mejor relación calidad-precio)
response = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m2.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Ayúdame a escribir un script en Python para monitorear cambios de archivos en un directorio específico"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai

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

# Usando GLM-5 (mayor capacidad de razonamiento)
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Analiza la tendencia de estos datos de ventas y ofrece sugerencias de optimización"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

# Ejemplo de Tool Calling (capacidad central de OpenClaw)
tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "run_shell_command",
        "description": "Ejecutar comando Shell",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "command": {"type": "string", "description": "Comando a ejecutar"}
            },
            "required": ["command"]
        }
    }
}]

response = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m2.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Ver todos los archivos Python en el directorio actual"}],
    tools=tools
)
print(response.choices[0].message)

Sugerencia: Obtén crédito de prueba gratuito a través de APIYI (apiyi.com); ambos modelos se pueden probar directamente. La plataforma ofrece por defecto un 12% de descuento sobre el precio oficial (pagas el 88%), lo que reduce significativamente los costos al usar OpenClaw a largo plazo.

Estimación real de costos para modelos en OpenClaw

Tomando como ejemplo a un usuario típico de OpenClaw que realiza 50 tareas de agente al día, con un consumo promedio de 5000 tokens de entrada y 2000 tokens de salida por tarea:

🎯 Conclusión de costos: Usando Minimax-M2.5 con el descuento del 12% de APIYI, el costo mensual es de solo unos $5, menos de la mitad que GLM-5. Para usuarios con presupuesto limitado que necesitan ejecutar OpenClaw de forma continua, M2.5 es la opción más pragmática.

Por supuesto, si tus tareas requieren un razonamiento complejo y una alta fiabilidad en las respuestas, invertir $7 adicionales al mes en GLM-5 para obtener mayor capacidad de razonamiento y una menor tasa de alucinaciones es una inversión razonable.

Preguntas frecuentes

Resumen

Sugerencias clave para elegir modelos en OpenClaw:

1. Elige Minimax-M2.5 si buscas relación calidad-precio: Su precio es solo el 38%-47% del de GLM-5, con excelentes capacidades de codificación y llamadas a herramientas, ideal para la mayoría de los escenarios diarios de OpenClaw.
2. Elige GLM-5 si buscas calidad de razonamiento: Su índice de inteligencia AA es un 19% superior y la tasa de alucinaciones se reduce en un 56%, lo que lo hace apto para razonamientos complejos y tareas con alta densidad de conocimiento.
3. La mejor estrategia es el uso híbrido: Utiliza M2.5 para tareas cotidianas para controlar costos y cambia a GLM-5 en tareas complejas para garantizar la calidad.

Ambos modelos ya están disponibles en la plataforma APIYI, disfrutando por defecto de un 88% de descuento sobre el precio oficial. Te recomendamos obtener una cuota de prueba gratuita en APIYI apiyi.com para comparar el rendimiento real de ambos modelos en tus tareas de OpenClaw.

📚 Referencias

1. Documentación oficial de OpenClaw: Guía de configuración de proveedores de modelos

   • Enlace: docs.openclaw.ai/concepts/model-providers
   • Descripción: Aprende a configurar modelos personalizados en OpenClaw.

2. Presentación oficial de Minimax-M2.5: Especificaciones técnicas y datos de rendimiento

   • Enlace: minimax.io/news/minimax-m25
   • Descripción: Consulta los resultados completos de los benchmarks y detalles de la arquitectura de M2.5.

3. Documentación técnica de GLM-5: Capacidades del modelo y descripción de la interfaz API

   • Enlace: docs.z.ai/guides/llm/glm-5
   • Descripción: Conoce las capacidades de razonamiento y las características multimodales de GLM-5.

4. Comparativa de modelos de Artificial Analysis: Datos de evaluación independientes de terceros

   • Enlace: artificialanalysis.ai/models/comparisons/minimax-m2-5-vs-glm-5
   • Descripción: Datos objetivos de comparación de rendimiento, velocidad y precio.

Autor: Equipo Técnico
Intercambio técnico: Te invitamos a compartir tu experiencia eligiendo modelos para OpenClaw en la sección de comentarios. Para más noticias sobre modelos de IA, visita APIYI apiyi.com