Reale Welt-Vergleich: Opus 4.6 vs MiMo-V2-Pro vs GLM-5 im OpenClaw-Setup

Testaufbau und Methodik
Ein Entwickler führte praxisnahe Tests mit drei KI-Modellen durch: Opus 4.6, MiMo-V2-Pro und GLM-5. Der Aufbau nutzte OpenClaw + Telegram + Mac-Node + Chrome CDP (Browser-Automatisierung), wobei alle Modelle auf derselben Infrastruktur mit denselben Tools liefen.
Testergebnisse nach Kategorien
Test 1: Übersetzung türkischer Redewendungen
Aufgabe war es, den türkischen Satz "Adam çok pişkin, yüzüne bakılmaz ama işini bilir." mit kulturellen Redewendungen ins Englische zu übersetzen.
- Opus: Meisterte beide Redewendungen, erklärte den kulturellen Kontext. Punktzahl: 9/10
- MiMo: Übersetzte "pişkin" korrekt, aber "yüzüne bakılmaz" als "kann ihn nicht ansehen" – nah dran, aber nicht ganz. Punktzahl: 6/10
- GLM-5: Übersetzte "yüzüne bakılmaz" als "nicht wirklich vertrauenswürdig" – völlig daneben. Punktzahl: 5/10
Test 2: Python-Programmierung (Markdown-Linkprüfer)
Aufgabe: Erstelle eine Python-Funktion, die alle Links aus einer Markdown-Datei extrahiert, den HTTP-Status prüft und defekte meldet.
- Opus: Sauber, parallel, Unterstützung für reine URLs, Deduplizierung. Aber kein HEAD-Fallback oder User-Agent. Punktzahl: 8/10
- MiMo: HEAD→GET-Fallback, User-Agent-Header, Stream-Modus. Der produktionsreifste Code kam von MiMo. Punktzahl: 9/10
- GLM-5: Funktioniert, aber fehlende Randfälle. Punktzahl: 7,5/10
MiMo übertraf Opus beim Programmieren, was den Tester überraschte.
Test 3: Räumliches Denken
Frage: "A ist hinter B, B ist hinter C, C schaut zur Tür. Kann A die Tür sehen?" Alle drei Modelle lagen richtig. Punktzahl: jeweils 10/10.
Test 4: Kohärenz langer Kontexte
Sie erhielten eine lange Gesprächszusammenfassung und wurden zu 7 detaillierten Fragen zu spezifischen Fakten befragt.
- Opus: 67/70 – am konsistentesten, keine Halluzinationen
- MiMo: 64/70 – sagte "im Text nicht erwähnt", wenn unsicher, anstatt etwas zu erfinden
- GLM-5: 64/70 – halluzinierte aber eine falsche Korrektur bei einer Antwort
Test 5: Browser-Automatisierung
MiMo durchsuchte Gmail via Chrome CDP, las eine E-Mail und fasste einen X-Thread zusammen. Öffnete auch 3 Tabs und las alle Titel. Alles erfolgreich abgeschlossen.
Kostenvergleich
Alle diese Tests + Browsing + Gespräche kosteten insgesamt 44 Cent bei MiMo. Dieselbe Arbeitslast auf der Opus-API würde etwa 8–10 $ betragen. Das ist ein 20-facher Preisunterschied.
Gesamteindrücke
- Opus ist insgesamt immer noch #1, besonders bei Nuancen nicht-englischer Sprachen und Kohärenz langer Kontexte
- MiMo übertraf Opus beim Programmieren, kostet 1/10 des Preises, gute Halluzinationsresistenz
- GLM-5 ist überraschend nah an beiden (kostet ~70 $/3 Monate)
- MiMo bewältigte Browser-Automatisierung problemlos
Der Tester wechselt nicht von Opus weg – MiMo hat keinen Flatrate-Plan und ist bei nicht-englischem Sprachverständnis noch schwach. Aber die Tatsache, dass es GLM-5 übertraf und mit Opus beim Programmieren konkurrierte, ist beeindruckend.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Siehe auch

Flue: Ein TypeScript-Framework zur Erstellung autonomer Codierungsagenten
Flue ist ein TypeScript-Framework, das eine programmierbare Harnes-Architektur für den Bau autonomer Agenten bietet, mit Funktionen wie Skills, Sessions, Sandbox-Shell-Ausführung und einer integrierten virtuellen Sandbox. Es kann Tools wie Dosu, Greptile, CodeRabbit, Devin und Claude Code durch benutzerdefinierte Agentenlogik ersetzen.

Spectral: Erfassen Sie App-Traffic, um MCP-Server für OpenClaw-Agenten zu generieren
Spectral ist ein Open-Source-Tool, das den Datenverkehr von jeder Anwendung erfasst, ihn mit einem LLM analysiert und einen funktionierenden MCP-Server generiert, wodurch OpenClaw-Agenten die echte API der App direkt aufrufen können, anstatt sich auf Browser-Automatisierung zu verlassen.

"Entkrallt: Ein gemeinschaftlich getriebener OpenClaw-Malware-Scanner"
Declawed ist ein neuer Malware-Scanner für OpenClaw SKILL.md, der sich auf die Erkennung willkürlicher Prompt-Injektionen, bösartiger Inhalte und Informationsdiebstahl in ClawHub-Fähigkeiten konzentriert.

Supra-50M-Reasoning: Open-Source-Tiny-Modell mit Ketten-Denken
SupraLabs veröffentlicht Supra-50M-Reasoning, ein 50M-Parameter-Modell, das feinabgestimmt wurde, um vor Antworten eine vollständige Gedankenkette zu erzeugen. Handgeschriebener 500-Beispiele-Datensatz, vollständig Open Source.