Le développeur passe à Minimax 2.7 après le bannissement de Claude et les problèmes de crédits MiMo.

Un développeur a partagé son expérience de test de modèles d'IA alternatifs pour OpenClaw après que Claude a été banni de la plateforme. Il utilisait auparavant Opus 4.6, Sonnet 4.6 et GPT 5.3/5.4, mais a dû trouver des remplaçants lorsque Claude est devenu indisponible et que les quotas du plan professionnel d'OpenAI se sont avérés inutilisables.
Résultats des tests de modèles
Le développeur a testé plusieurs alternatives :
- GLM 5.1 et 5 Turbo : "absolument inutiles pour les tâches agentiques et l'automatisation." Les modèles ne pouvaient pas écrire une simple réponse Reddit sans "inonder Telegram de décharges de code" et donnaient l'impression de "parler à un modèle ivre." Le développeur a annulé et demandé un remboursement, qui n'était pas arrivé après 3 semaines.
- MiMo V2 Pro : Apprécié initialement avec des "vibes Opus/GPT à bien des égards," mais le Token Plan (standard 16 $) avait un "terrible système de crédits" où "tout dans OpenClaw déduit des crédits," y compris l'historique des sessions, le contenu MD de bootstrap, les sorties d'outils et le cache. Le quota d'un mois a été épuisé en 1 jour après avoir rempli seulement 2 contextes de session. Le développeur l'a qualifié de "horriblement inefficace" et ne paiera plus tant que la logique des crédits n'est pas corrigée.
- Kimi : Ignoré en raison de mauvais avis.
- Grok : Ignoré en raison de retours négatifs de la communauté.
- Gemini : Aucune option de paiement mensuel, et considéré comme trop cher.
Solution Minimax 2.7
Le développeur a choisi Minimax 2.7 comme modèle principal après que MiMo et GPT n'ont pas réussi à gérer une "tâche cron nit" que Minimax a résolue en 5 minutes. Principaux avantages :
- "Le quota sur Minimax est impossible à épuiser"
- Testé avec succès avec des automatisations de navigateur
- "Pas aussi intelligent qu'Opus, mais pour mes tâches d'automatisation, mon travail de codage léger et en tant qu'agent personnel — c'est suffisant"
Le développeur a exprimé sa surprise face au quota généreux, demandant "Comment peuvent-ils être aussi généreux ?" et notant "on a vraiment l'impression qu'il ne s'épuisera pas."
Configuration actuelle
Pour l'instant, le développeur considère que "en termes de rapport qualité-prix, Minimax et GPT Plus x 2 comptes sont les seules options de modèles OpenClaw efficaces" qu'il a pu trouver. Si Minimax s'avère insuffisant, il pourrait alterner entre plusieurs abonnements GPT Plus pour accéder à GPT 5.4.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 See Also

Accès à l'IA de pointe restreint : le Mythe d'Anthropic et le virage structurel vers des déploiements sélectifs
Le modèle de cybersécurité Mythos d'Anthropic et l'initiative Daybreak d'OpenAI annoncent une nouvelle ère où les contraintes économiques et sécuritaires limitent l'IA de pointe à certaines entreprises américaines, en raison des risques d'utilisation abusive, de distillation et des contrôles gouvernementaux émergents.

Anthropic lance Claude Code Channels pour l'intégration de messagerie
Anthropic a lancé Claude Code Channels, permettant aux développeurs d'envoyer des messages directs aux sessions Claude Code depuis Telegram ou Discord avec un accès complet aux outils incluant les modifications de fichiers, les exécutions de tests et les opérations git. Cette fonctionnalité nécessite un plan Anthropic payant et prend en charge deux plateformes, contre plus de 20 pour OpenClaw.

Les travailleurs de Samsung réclament une part des profits des puces IA — Ce que les développeurs doivent savoir
L'accord social chez Samsung établit un précédent : 10,5 % du bénéfice d'exploitation de la division semi-conducteurs est reversé sous forme de primes. Un mouvement plus large de travailleurs dans les chaînes d'approvisionnement de l'IA exige une part des bénéfices records.

Sarvam AI lance des LLM open-source de 30B et 105B avec une infrastructure d'entraînement indienne.
Sarvam AI a rendu open source Sarvam 30B et Sarvam 105B, deux modèles de raisonnement entraînés à partir de zéro en Inde sur des ressources de calcul fournies dans le cadre de la mission IndiaAI. Les deux modèles utilisent une architecture Mixture-of-Experts avec un routage d'experts épars et sont optimisés pour un déploiement efficace sur du matériel allant des GPU aux ordinateurs portables.