對比 Minimax-M2.5 和 GLM-5：OpenClaw 用哪個大模型更有性價比

作者注：從價格、性能、工具調用能力等維度對比 Minimax-M2.5 和 GLM-5，幫你選出 OpenClaw 場景下性價比最高的大模型方案

OpenClaw 作爲 2026 年初最火爆的開源 AI Agent 框架，上線不到兩週就突破了 17.5 萬 GitHub Star。它能通過 WhatsApp、Telegram、Slack 等渠道自主執行任務，但模型選擇直接決定了使用成本和任務完成質量。

核心價值: 看完本文，你將明確 Minimax-M2.5 和 GLM-5 分別適合哪些 OpenClaw 使用場景，以及如何用最低成本獲得最佳效果。

OpenClaw 選模型的核心指標

OpenClaw 是一個自主執行任務的 AI Agent，和普通聊天場景不同，它對模型的要求更加具體。選錯模型輕則任務失敗、重則 Token 費用飆升。

OpenClaw 對模型的最低要求

根據 OpenClaw 社區的實踐經驗，主模型至少需要 14B 以上參數（8B 及以下容易出現工具調用幻覺），上下文窗口建議 32K 以上。Minimax-M2.5 和 GLM-5 都遠超這個門檻，問題在於：同樣能跑，誰更划算？

Minimax-M2.5 與 GLM-5 OpenClaw 性價比全面對比

模型基礎規格對比

OpenClaw 關鍵性能對比

這張表是選擇的核心依據——直接影響你用 OpenClaw 的體驗和成本：

🎯 關鍵發現: Minimax-M2.5 的 Token 價格僅爲 GLM-5 的 38%-47%，但在編碼和工具調用這兩個 OpenClaw 最核心的能力上表現相當甚至更優。這意味着對於大多數 OpenClaw 用戶，M2.5 的性價比顯著更高。

OpenClaw 不同場景的模型選擇建議

不同使用場景對模型能力的側重點不同，以下是針對 OpenClaw 典型場景的推薦：

選 Minimax-M2.5 的場景

• 日常自動化任務: 定時發送消息、管理日曆、文件整理等高頻低複雜度任務，M2.5 的低價格優勢在海量調用中效果顯著
• 編碼輔助: SWE-Bench 80.2% 的成績說明 M2.5 在代碼生成、調試方面能力出色
• Office 文檔生成: M2.5 在 Word/PPT/Excel 任務中平均勝率 59%，適合文檔自動化流程
• 預算敏感的長期運行: OpenClaw 的 Heartbeat 調度器會定期喚醒模型執行任務，長期運行下 M2.5 可節省超過 50% 的費用

選 GLM-5 的場景

• 複雜推理任務: AA 智能指數 50 分（M2.5 爲 42 分），在多步推理和邏輯分析上 GLM-5 更穩定
• 知識密集型問答: 幻覺率大幅降低 56%，當任務需要高可靠性的信息輸出時（如郵件草擬、研究總結），GLM-5 更可信
• Agent 鏈路編排: AA Agentic 指數達 63 分（開源模型最高），適合複雜的多步驟 Agent 工作流

OpenClaw 接入 Minimax-M2.5 和 GLM-5 快速上手

極簡示例

通過 API易平臺，只需修改 model 參數即可在兩個模型間切換：

import openai

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

# 使用 Minimax-M2.5（性價比之選）
response = client.chat.completions.create（
    model="minimax-m2.5"，
    messages=[{"role": "user"， "content": "幫我寫一個 Python 腳本，監控指定目錄的文件變化"}]
）
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（推理能力更強）
response = client.chat.completions.create（
    model="glm-5"，
    messages=[{"role": "user"， "content": "分析這份銷售數據的趨勢並給出優化建議"}]
）
print（response.choices[0].message.content）

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

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

建議: 通過 API易 apiyi.com 獲取免費測試額度，兩個模型都可以直接調用測試。平臺默認官網價格的 88% 折扣，長期使用 OpenClaw 可以顯著降低成本。

OpenClaw 模型成本實測估算

以一個典型的 OpenClaw 用戶每天執行 50 次 Agent 任務爲例，每次任務平均消耗 5000 輸入 Token 和 2000 輸出 Token：

🎯 成本結論: 使用 Minimax-M2.5 搭配 API易 88 折優惠，月均成本僅約 $5，不到 GLM-5 的一半。對於預算有限但需要長期運行 OpenClaw 的用戶，M2.5 是更務實的選擇。

當然，如果你的任務偏重複雜推理和高可靠性輸出，GLM-5 每月多花 $7 換來更強的推理能力和更低的幻覺率，也是合理的投資。

常見問題

總結

OpenClaw 選模型的核心建議：

1. 追求性價比選 Minimax-M2.5: 價格僅爲 GLM-5 的 38%-47%，編碼能力和工具調用能力出色，適合大多數 OpenClaw 日常場景
2. 追求推理質量選 GLM-5: AA 智能指數高 19%，幻覺率降低 56%，適合複雜推理和知識密集型任務
3. 最佳策略是混合使用: 日常任務用 M2.5 控制成本，複雜任務切換 GLM-5 保證質量

兩個模型在 API易平臺均已上架，默認享受官網價格 88% 折扣。推薦通過 API易 apiyi.com 獲取免費測試額度，實際對比兩個模型在你的 OpenClaw 任務中的表現。

📚 參考資料

1. OpenClaw 官方文檔: 模型提供商配置指南

   • 鏈接: docs.openclaw.ai/concepts/model-providers
   • 說明: 瞭解如何在 OpenClaw 中配置自定義模型

2. Minimax-M2.5 官方介紹: 模型技術規格和性能數據

   • 鏈接: minimax.io/news/minimax-m25
   • 說明: 查看 M2.5 的完整 Benchmark 成績和架構細節

3. GLM-5 技術文檔: 模型能力和 API 接口說明

   • 鏈接: docs.z.ai/guides/llm/glm-5
   • 說明: 瞭解 GLM-5 的推理能力和多模態特性

4. Artificial Analysis 模型對比: 第三方獨立評測數據

   • 鏈接: artificialanalysis.ai/models/comparisons/minimax-m2-5-vs-glm-5
   • 說明: 客觀的性能、速度、價格對比數據

作者: 技術團隊
技術交流: 歡迎在評論區討論你的 OpenClaw 模型選擇經驗，更多 AI 模型資訊可訪問 API易 apiyi.com