Обзор производительности модели OpenClaw: Codex 5.3 лидирует, модели GLM разочаровывают.

Рейтинг производительности моделей для OpenClaw

Разработчик протестировал несколько моделей ИИ с помощью OpenClaw и поделился подробными наблюдениями о производительности. Тестирование охватило модели Codex, Google, Sonnet, Gemini, DeepSeek и GLM от Z.ai, сфокусировавшись на практическом опыте использования, а не на бенчмарках.

Лучшие модели по производительности

• Codex 5.3 - Оценка 9/10. Любимая модель разработчика, вероятно, доработанная для OpenClaw с улучшенными функциями чат-агента. Она хорошо понимает намерения пользователя, стабильно предоставляет желаемый результат, имеет минимальные прерывания и ошибки.
• Sonnet 4.6 - Оценка 8/10. Вторая по предпочтению из-за скорости и способности решать задачи. Обеспечивает достаточный опыт, когда Codex 5.3 недоступен, подходит для ежедневного использования.
• DeepSeek 3.2 Agent - Оценка 7/10. Очевидно адаптирована для OpenClaw, ощущается как работа с нативным агентом. Не так сильна в программировании, как Sonnet, Opus или Codex, но является надежной альтернативой для ежедневного использования. Отмечается, что плата за API может быть высокой для китайской альтернативы.

Модели среднего уровня

• Google 3.1 Pro (Low и High) - Оценка 6/10. Протестирована с аутентификацией antigravity. Слабое взаимодействие с OpenClaw, медленная производительность, не привлекает для постоянного использования. Рассматривалась бы только при недоступности Sonnet и Codex.

Разочаровывающие модели

• GLM 4.7 - Оценка 5/10. Позиционируется как альтернатива Sonnet с дешевой платой за API и квотой в 3-4 раза больше, чем у Codex, на профессиональных аккаунтах. Однако она постоянно зависает, отвечает с задержкой и выдает нестабильную длину ответа даже на простых задачах, таких как проверка почты. Потратила 1 миллион токенов в новой сессии только на проверку 5 писем.
• GLM 5 - Оценка 5/10. Бенчмарки утверждают, что она конкурирует с Opus и Codex 5.3, но опыт работы с OpenClaw не соответствует. Использует в 2-3 раза больше токенов для тех же задач, отвечает с задержкой и предоставляет ответы по программированию на уровне Sonnet 4.5. Требует оптимизации специально для OpenClaw. Основное преимущество — цена.
• Gemini 3 Flash - Оценка 4/10. Подходит только для очень простых задач, не рекомендуется для серьезного использования.

Разработчик отметил, что выбор правильной модели сложен из-за очевидных различий в опыте, возможно, из-за того, что OpenClaw не оптимизирован или из-за проблем с качеством моделей. Он выразил разочарование моделями GLM, несмотря на желание диверсифицироваться за пределы Codex, надеясь на исправления в будущем.