Сравнение Minimax-M2.5 и GLM-5: какая Большая языковая модель выгоднее для OpenClaw

От автора: сравниваем Minimax-M2.5 и GLM-5 по цене, производительности и навыкам вызова инструментов, чтобы помочь вам выбрать самое выгодное решение для OpenClaw.

OpenClaw — самый хайповый опенсорсный фреймворк для AI-агентов начала 2026 года. Меньше чем за две недели после релиза проект набрал более 175 тысяч звезд на GitHub. Он умеет автономно выполнять задачи через WhatsApp, Telegram, Slack и другие каналы, но именно выбор модели определяет стоимость использования и качество выполнения работы.

В чем польза: прочитав эту статью, вы четко поймете, для каких сценариев OpenClaw лучше подходят Minimax-M2.5 и GLM-5, а также как получить максимум профита за минимум денег.

Ключевые показатели выбора модели для OpenClaw

OpenClaw — это автономный AI-агент, и в отличие от обычного чата, у него специфические требования к модели. Ошибка в выборе может привести либо к провалу задачи, либо к заоблачным счетам за токены.

Минимальные требования OpenClaw к моделям

Основываясь на опыте сообщества OpenClaw, основная модель должна иметь как минимум 14B+ параметров (модели 8B и меньше склонны к галлюцинациям при вызове инструментов), а контекстное окно — от 32K. И Minimax-M2.5, и GLM-5 значительно превосходят этот порог. Вопрос в другом: обе модели справляются, но какая из них выгоднее?

Сравнение Minimax-M2.5 и GLM-5 для OpenClaw: производительность и выгода

Сравнение базовых характеристик моделей

Ключевые показатели производительности в OpenClaw

Эта таблица — основной критерий выбора, так как она напрямую влияет на ваш опыт работы с OpenClaw и затраты:

🎯 Ключевой вывод: Цена за токен у Minimax-M2.5 составляет всего 38-47% от цены GLM-5, при этом в кодинге и вызове инструментов — двух важнейших навыках для OpenClaw — модель показывает себя на уровне или даже лучше. Это значит, что для большинства пользователей OpenClaw модель M2.5 будет значительно выгоднее.

Рекомендации по выбору модели для OpenClaw в разных сценариях

Разные задачи требуют разных сильных сторон. Вот рекомендации для типичных сценариев использования OpenClaw:

Когда выбирать Minimax-M2.5

• Ежедневная автоматизация: планирование календаря, отправка сообщений, сортировка файлов. Низкая цена M2.5 дает огромную экономию при большом количестве вызовов.
• Помощь в написании кода: результат 80.2% в SWE-Bench подтверждает, что M2.5 отлично справляется с генерацией и отладкой кода.
• Работа с документами Office: M2.5 выигрывает в 59% задач с Word/PPT/Excel, что идеально подходит для автоматизации документооборота.
• Длительные задачи с ограниченным бюджетом: планировщик Heartbeat в OpenClaw регулярно «будит» модель. При постоянной работе M2.5 сэкономит вам более 50% бюджета.

Когда выбирать GLM-5

• Сложные логические задачи: индекс интеллекта AA равен 50 (против 42 у M2.5). GLM-5 стабильнее в многошаговых рассуждениях.
• Задачи, требующие точных знаний: уровень галлюцинаций снижен на 56%. Если вам нужна высокая достоверность (черновики писем, резюме исследований), GLM-5 надежнее.
• Сложные цепочки агентов: индекс AA Agentic достигает 63 баллов (самый высокий среди open-source моделей), что идеально для сложных многоэтапных рабочих процессов.

Быстрый старт: подключение Minimax-M2.5 и GLM-5 в OpenClaw

Минималистичный пример

С помощью платформы APIYI вы можете переключаться между двумя моделями, просто изменив параметр model:

import openai

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

# Используем Minimax-M2.5 (выбор в пользу соотношения цена/качество)
response = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m2.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Напиши Python-скрипт для мониторинга изменений файлов в указанной директории"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai

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

# Используем GLM-5 (более мощные способности к рассуждению)
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Проанализируй тренды в этих данных о продажах и дай рекомендации по оптимизации"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

# Пример вызова инструментов (ключевая особенность OpenClaw)
tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "run_shell_command",
        "description": "Выполнить Shell-команду",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "command": {"type": "string", "description": "Команда для выполнения"}
            },
            "required": ["command"]
        }
    }
}]

response = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m2.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Покажи все Python-файлы в текущей директории"}],
    tools=tools
)
print(response.choices[0].message)

Совет: Зайдите на APIYI (apiyi.com), чтобы получить бесплатные тестовые баллы — обе модели доступны для тестирования сразу. Платформа по умолчанию предоставляет скидку 12% от официальных цен (оплата 88% от стоимости), что при длительном использовании OpenClaw позволяет существенно снизить расходы.

Оценка стоимости использования моделей в OpenClaw

Возьмем для примера типичного пользователя OpenClaw, который выполняет 50 задач агента в день. В среднем на одну задачу уходит 5000 входных токенов (input) и 2000 выходных токенов (output):

🎯 Вывод по затратам: Использование Minimax-M2.5 вместе со скидкой от APIYI обойдется примерно в $5 в месяц — это меньше половины стоимости GLM-5. Для пользователей с ограниченным бюджетом, которым нужно запускать OpenClaw на постоянной основе, M2.5 — более практичный выбор.

Конечно, если ваши задачи требуют сложного логического вывода и высокой надежности ответов, доплата в $7 в месяц за GLM-5 будет разумной инвестицией в обмен на лучшие способности к рассуждению и более низкий уровень галлюцинаций.

Часто задаваемые вопросы

Резюме

Основные рекомендации по выбору модели для OpenClaw:

1. Нужна максимальная выгода — выбирайте Minimax-M2.5: Цена составляет всего 38%-47% от стоимости GLM-5. При этом модель отлично справляется с написанием кода и вызовом инструментов, что подходит для большинства повседневных сценариев OpenClaw.
2. Нужно качество рассуждений — выбирайте GLM-5: Интеллектуальный индекс AA выше на 19%, а уровень галлюцинаций ниже на 56%. Модель идеально подходит для сложного логического вывода и задач, требующих глубоких знаний.
3. Лучшая стратегия — гибридное использование: Используйте M2.5 для рутинных задач, чтобы контролировать расходы, и переключайтесь на GLM-5 для сложных задач, чтобы гарантировать качество.

Обе модели уже доступны на платформе APIYI со стандартной скидкой 12% от официальной цены. Рекомендуем зайти на APIYI apiyi.com, получить бесплатный тестовый лимит и на практике сравнить работу обеих моделей в ваших задачах OpenClaw.

📚 Справочные материалы

1. Официальная документация OpenClaw: Руководство по настройке провайдеров моделей

   • Ссылка: docs.openclaw.ai/concepts/model-providers
   • Описание: Узнайте, как настраивать кастомные модели в OpenClaw.

2. Официальное представление Minimax-M2.5: Технические характеристики и данные о производительности

   • Ссылка: minimax.io/news/minimax-m25
   • Описание: Ознакомьтесь с полными результатами бенчмарков и деталями архитектуры M2.5.

3. Техническая документация GLM-5: Описание возможностей модели и API-интерфейсов

   • Ссылка: docs.z.ai/guides/llm/glm-5
   • Описание: Узнайте больше о возможностях рассуждения и мультимодальных функциях GLM-5.

4. Сравнение моделей от Artificial Analysis: Независимые данные стороннего тестирования

   • Ссылка: artificialanalysis.ai/models/comparisons/minimax-m2-5-vs-glm-5
   • Описание: Объективные данные для сравнения производительности, скорости и стоимости.

Автор: Техническая команда
Обмен опытом: Делитесь своим опытом выбора моделей для OpenClaw в комментариях. Больше новостей из мира ИИ-моделей ищите на APIYI apiyi.com