Comparación en el mundo real: Opus 4.6 vs MiMo-V2-Pro vs GLM-5 en configuración OpenClaw

Configuración y metodología de las pruebas
Un desarrollador realizó pruebas del mundo real comparando tres modelos de IA: Opus 4.6, MiMo-V2-Pro y GLM-5. La configuración utilizó OpenClaw + Telegram + nodo Mac + Chrome CDP (automatización de navegador), con todos los modelos ejecutándose en la misma infraestructura con las mismas herramientas.
Resultados de las pruebas por categoría
Prueba 1: Traducción de modismos turcos
La tarea consistía en traducir la oración turca "Adam çok pişkin, yüzüne bakılmaz ama işini bilir." con modismos culturales al inglés.
- Opus: Acertó ambos modismos, explicó el contexto cultural. Puntuación: 9/10
- MiMo: Acertó "pişkin" pero tradujo mal "yüzüne bakılmaz" como "no se puede soportar mirarlo" — cerca pero no exacto. Puntuación: 6/10
- GLM-5: Tradujo "yüzüne bakılmaz" como "no exactamente confiable" — completamente equivocado. Puntuación: 5/10
Prueba 2: Programación en Python (verificador de enlaces markdown)
Tarea: Crear una función en Python que extraiga todos los enlaces de un archivo markdown, verifique el estado HTTP e informe los rotos.
- Opus: Código limpio, paralelo, soporte de URL directas, eliminación de duplicados. Pero sin respaldo HEAD o User-Agent. Puntuación: 8/10
- MiMo: Respaldo HEAD→GET, cabecera User-Agent, modo stream. El código más listo para producción vino de MiMo. Puntuación: 9/10
- GLM-5: Funciona pero le faltan casos extremos. Puntuación: 7.5/10
MiMo superó a Opus en programación, lo que sorprendió al evaluador.
Prueba 3: Razonamiento espacial
Pregunta: "A está detrás de B, B está detrás de C, C está mirando hacia la puerta. ¿Puede A ver la puerta?" Los tres modelos acertaron. Puntuación: 10/10 cada uno.
Prueba 4: Coherencia de contexto largo
Se les dio un resumen de conversación largo y se hicieron 7 preguntas detalladas sobre hechos específicos.
- Opus: 67/70 — más consistente, sin alucinaciones
- MiMo: 64/70 — dijo "no mencionado en el texto" cuando no estaba seguro en lugar de inventar cosas
- GLM-5: 64/70 — pero alucinó una corrección incorrecta en una respuesta
Prueba 5: Automatización de navegador
Se hizo que MiMo buscara en Gmail vía Chrome CDP, leyera un correo y resumiera un hilo de X. También abrió 3 pestañas y leyó todos los títulos. Completó todo exitosamente.
Comparación de costos
Todas estas pruebas + navegación + conversaciones costaron 44 centavos en total en MiMo. La misma carga de trabajo en la API de Opus sería alrededor de $8-10. Esa es una diferencia de precio de 20 veces.
Impresiones generales
- Opus sigue siendo el #1 en general, especialmente para matices de idiomas no ingleses y coherencia de contexto largo
- MiMo superó a Opus en programación, cuesta 1/10 del precio, buena resistencia a alucinaciones
- GLM-5 está sorprendentemente cerca de ambos (pagando ~$70/3 meses por él)
- MiMo manejó la automatización de navegador sin problemas
El evaluador no dejará de usar Opus — MiMo no tiene un plan de suscripción fija y todavía es débil en comprensión de idiomas no ingleses. Pero el hecho de que superó a GLM-5 y compitió con Opus en programación es impresionante.
📖 Leer la fuente completa: r/openclaw
👀 Ver también

Agents Elements: Un Dashboard de macOS para Instalaciones de Claude Code y Codex
Una aplicación nativa para macOS en SwiftUI que escanea ~/.claude y ~/.codex para mostrar skills instalados, subagentes, comandos, plugins, servidores MCP, hooks y estado de sesiones con uso de tokens.

ViralCanvas.ai proporciona un espacio de trabajo de contexto persistente para los modelos Claude, incluido Sonnet 4.5.
ViralCanvas.ai es un espacio de trabajo visual que se sitúa sobre los modelos de Claude, ofreciendo acceso a Sonnet 4.5, Sonnet 4.6, Opus 4.5 y Opus 4.6 con adjunción de contexto persistente. La herramienta aborda los problemas de degradación del contexto en conversaciones largas manteniendo los documentos conectados activamente ponderados en cada solicitud.

Búsqueda semántica local para conversaciones de IA con fastembed y LanceDB
Un desarrollador indexó localmente 368K mensajes de conversaciones de IA utilizando fastembed para incrustaciones basadas en CPU y LanceDB como almacén vectorial sin servidor, logrando una latencia de búsqueda p50 de 12ms sin claves API.

Fewshell: Un Copiloto SSH Autogestionado que Rechaza Ejecutar Comandos sin Aprobación Humana
Fewshell es un copiloto SSH móvil+escritorio con aprobación humana obligatoria para cada comando – sin opción para habilitar la aprobación automática. Creado por un ex-Ingeniero de IA de Amazon que trabaja en investigación de seguridad de IA.