Сравнение в реальных условиях: Opus 4.6 vs MiMo-V2-Pro vs GLM-5 на установке OpenClaw

Настройка теста и методология
Разработчик провёл реальные тесты, сравнивая три модели ИИ: Opus 4.6, MiMo-V2-Pro и GLM-5. Настройка использовала OpenClaw + Telegram + Mac node + Chrome CDP (автоматизация браузера), причём все модели работали на одной инфраструктуре с одинаковыми инструментами.
Результаты тестов по категориям
Тест 1: Перевод турецких идиом
Задача заключалась в переводе турецкого предложения "Adam çok pişkin, yüzüne bakılmaz ama işini bilir." с культурными идиомами на английский язык.
- Opus: Идеально справился с обеими идиомами, объяснил культурный контекст. Оценка: 9/10
- MiMo: Правильно перевёл "pişkin", но ошибочно перевёл "yüzüne bakılmaz" как "can't stand looking at him" — близко, но не совсем точно. Оценка: 6/10
- GLM-5: Перевёл "yüzüne bakılmaz" как "not exactly trustworthy" — полностью неверно. Оценка: 5/10
Тест 2: Программирование на Python (проверка ссылок в markdown)
Задача: Создать функцию на Python, которая извлекает все ссылки из файла markdown, проверяет HTTP-статус и сообщает о неработающих.
- Opus: Чистый, параллельный код, поддержка голых URL, удаление дубликатов. Но нет резервного варианта HEAD или User-Agent. Оценка: 8/10
- MiMo: Резервный вариант HEAD→GET, заголовок User-Agent, потоковый режим. Самый готовый к продакшену код получился у MiMo. Оценка: 9/10
- GLM-5: Работает, но пропускает крайние случаи. Оценка: 7.5/10
MiMo превзошла Opus в программировании, что удивило тестировщика.
Тест 3: Пространственное мышление
Вопрос: "A позади B, B позади C, C смотрит на дверь. Может ли A видеть дверь?" Все три модели ответили правильно. Оценка: 10/10 у каждой.
Тест 4: Согласованность длинного контекста
Им дали длинное резюме разговора и задали 7 подробных вопросов о конкретных фактах.
- Opus: 67/70 — наиболее последовательна, без галлюцинаций
- MiMo: 64/70 — говорила "не упомянуто в тексте", когда не была уверена, вместо того чтобы выдумывать
- GLM-5: 64/70 — но галлюцинировала неправильное исправление в одном ответе
Тест 5: Автоматизация браузера
MiMo искала Gmail через Chrome CDP, читала письмо и резюмировала тред в X. Также открыла 3 вкладки и прочитала все заголовки. Выполнила всё успешно.
Сравнение стоимости
Все эти тесты + просмотр + разговоры стоили в общей сложности 44 цента на MiMo. Та же нагрузка на API Opus обошлась бы примерно в $8-10. Это 20-кратная разница в цене.
Общие впечатления
- Opus всё ещё №1 в целом, особенно в нюансах неанглийских языков и согласованности длинного контекста
- MiMo превзошла Opus в программировании, стоит в 10 раз дешевле, хорошая устойчивость к галлюцинациям
- GLM-5 удивительно близка к обеим (платит ~$70/3 месяца за неё)
- MiMo справилась с автоматизацией браузера без проблем
Тестировщик не отказывается от Opus — у MiMo нет фиксированного плана подписки, и она всё ещё слаба в понимании неанглийских языков. Но тот факт, что она превзошла GLM-5 и конкурировала с Opus в программировании, впечатляет.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Техника двойной буферизации для контекстных окон LLM устраняет необходимость в блокирующей компрессии
Техника под названием двойная буферизация может предотвратить замирание агентов LLM во время уплотнения контекстного окна, выполняя раннее суммирование и поддерживая два буфера, что обеспечивает бесшовную передачу без дополнительных затрат на вывод.

Orion: Обход CoreML для запуска и обучения LLM напрямую на Apple Neural Engine
Orion — это система с открытым исходным кодом на Objective-C, которая обходит Apple CoreML для запуска и обучения LLM непосредственно на Apple Neural Engine (ANE), достигая скорости более 170 токенов/с для декодирования GPT-2 124M и стабильного многошагового обучения трансформера с 110 млн параметров.

General Bots: Платформа с открытым исходным кодом для AI-агентов, предназначенная для самостоятельного развертывания и автоматизации бизнес-процессов в корпоративной среде.
General Bots — это платформа с открытым исходным кодом, запущенная в 2019 году, которая предоставляет AI-агентов, автоматизацию рабочих процессов, обработку документов и интеграции с поддержкой локальных AI-моделей, предназначенная для организаций, которым требуется полный контроль над своей инфраструктурой.

Вкусовая память: обратимая агентная память на основе гипермерных вычислительных векторов
Гиперразмерные вычисления заменяют векторный поиск для полного восстановления: перечислить ВСЕ дни, касающиеся проекта, обнаружить неназванные рабочие потоки и разложить ежедневные журналы без потерь с помощью скалярных произведений.