実世界での比較：OpenClawセットアップにおけるOpus 4.6対MiMo-V2-Pro対GLM-5

テストの設定と方法論

開発者が3つのAIモデル（Opus 4.6、MiMo-V2-Pro、GLM-5）を比較する実世界テストを実施しました。設定はOpenClaw + Telegram + Macノード + Chrome CDP（ブラウザ自動化）を使用し、すべてのモデルは同じインフラストラクチャとツールで実行されました。

カテゴリー別テスト結果

テスト1: トルコ語慣用句翻訳

タスク：文化的慣用句を含むトルコ語の文「Adam çok pişkin, yüzüne bakılmaz ama işini bilir.」を英語に翻訳すること。

• Opus: 両方の慣用句を完璧に翻訳し、文化的文脈を説明。スコア: 9/10
• MiMo: 「pişkin」は正解だが、「yüzüne bakılmaz」を「彼の顔を見ていられない」と誤訳（近いが正確ではない）。スコア: 6/10
• GLM-5: 「yüzüne bakılmaz」を「完全には信頼できない」と翻訳（完全に間違い）。スコア: 5/10

テスト2: Pythonコーディング（マークダウンリンクチェッカー）

タスク：マークダウンファイルからすべてのリンクを抽出し、HTTPステータスを確認し、壊れたリンクを報告するPython関数を作成。

• Opus: クリーン、並列処理、ベアURLサポート、重複排除。ただしHEADフォールバックやUser-Agentなし。スコア: 8/10
• MiMo: HEAD→GETフォールバック、User-Agentヘッダー、ストリームモード。最も実運用向けのコードはMiMoから。スコア: 9/10
• GLM-5: 動作するがエッジケースが不足。スコア: 7.5/10

MiMoはコーディングでOpusを上回り、テスト実施者を驚かせました。

テスト3: 空間推論

質問：「AはBの後ろ、BはCの後ろ、Cはドアに向いている。Aはドアを見ることができるか？」3モデルとも正解。スコア: 各10/10。

テスト4: 長文脈の一貫性

長い会話の要約を与え、特定の事実について7つの詳細な質問をしました。

• Opus: 67/70 — 最も一貫性があり、幻覚なし
• MiMo: 64/70 — 確信が持てない場合に「テキストに記載なし」と回答（でたらめを作り出さない）
• GLM-5: 64/70 — ただし1つの回答で誤った修正を幻覚

テスト5: ブラウザ自動化

MiMoにChrome CDP経由でGmailを検索させ、メールを読み、Xスレッドを要約させました。また3つのタブを開き、すべてのタイトルを読み上げました。すべて正常に完了。

コスト比較

これらのテスト＋ブラウジング＋会話の合計コストはMiMoで44セント。同じ作業量をOpus APIで実行すると約8〜10ドル。これは20倍の価格差です。

全体的な印象

• Opusは依然として総合的に第1位、特に非英語のニュアンスと長文脈の一貫性で優れる
• MiMoはコーディングでOpusを上回り、価格は10分の1、幻覚耐性が良好
• GLM-5は驚くほど両者に近い（約70ドル/3ヶ月で利用）
• MiMoはブラウザ自動化を問題なく処理

テスト実施者はOpusから乗り換えない予定 — MiMoには定額制プランがなく、非英語の言語理解では依然として弱いため。しかしGLM-5を上回り、コーディングでOpusと競合した事実は印象的です。