OpenClaw 接入 GLM5/MiniMax M2.5 简易教程,来了
国产大模型GLM-5和MiniMax M2.5性能惊艳但接入困难?Higress AI网关一键解决模型接入难题。
核心内容:
- GLM-5和MiniMax M2.5的突破性性能表现
- OpenClaw面临的模型支持困境与痛点
- Higress AI网关的创新解决方案与使用优势

最近AI圈热闹得有点过分。
2月11日,智谱发布GLM-5:744B总参数、激活仅44B的MoE架构,202K上下文窗口,Coding与Agent能力达到开源SOTA,官方定位是“Opus 4.6与GPT-5.3的国产开源平替”。
一天后,MiniMax发布M2.5:SWE-Bench Verified跑到80.2%,Multi-SWE-Bench 51.3%拿下第一,成本却只有Opus的十分之一——100 TPS连续工作一小时只需1美金。官方说这是“第一个不需要考虑使用成本可以无限使用的前沿模型”。
国产大模型卷到这个程度,作为用户本该是好事。但实际上,不少人却有点焦虑——新模型出来后,怎么第一时间用上,成了个实实在在的问题。
OpenClaw 的“模型支持困境”
在OpenClaw中尝试这些新模型,结果报错:
Error: Unknown model: zai/glm-5
问题的根源在于,OpenClaw的各个provider默认模型基本都是硬编码的。社区已经有人提了相关issue,但维护者忙于应对各种issues和PR,迟迟没有支持。
情况很清晰:
- GLM-5不支持
- MiniMax M2.5不支持
- 如果Qwen或DeepSeek发新模型,大概率还是不支持
新模型出来后,无法通过配置支持,必须等官方发版升级
关键还得看现在的模型迭代节奏。MiniMax在108天内连发M2、M2.1、M2.5三个版本,平均一个多月一次。智谱、DeepSeek、Qwen也差不多。如果每次都要等OpenClaw官方跟进,黄花菜都凉了。
Higress:用 AI 网关解决模型接入难题
对比之下,Higress的设计思路完全不同:
模型配置与网关解耦,新增模型无需升级,热更新即时生效
核心优势
- :新增模型或供应商后,配置热加载,无需重启网关。
热更新支持
- :只要是OpenAI兼容API,就能接入。
任意模型支持
- :插件内置了智谱、MiniMax、Kimi、DeepSeek、Qwen等。
预配置常用供应商
一句话完成配置
通过Higress的OpenClaw Integration Skill,整个接入过程只需要跟OpenClaw说一句话:
帮我下载并安装这个技能:https://higress.cn/skills/higress-openclaw-integration.zip
然后使用这个技能帮我配置 Higress AI Gateway
OpenClaw会自动完成以下操作:
- 下载并安装Higress Integration Skill
- 部署Higress AI Gateway
- 配置指定的模型供应商和API Key
- 安装并启用OpenClaw插件
配置完成后,想用什么模型就用什么模型:
# 使用 GLM-5
model: "higress/glm-5"
# 或者 MiniMax M2.5
model: "higress/minimax-m25"
# 或者使用自动路由(根据消息内容智能选择)
model: "higress/auto"
后续新增模型?一句话搞定
假设下周DeepSeek又发了V4,或者Qwen推出了QwQ-Max-2,你只需要说:
帮我添加 DeepSeek 的 API Key:sk-xxx
或者:
帮我把默认模型切换到 deepseek-v4
不需要重启OpenClaw Gateway,不需要升级任何组件,配置热加载立即生效。
这就是Higress作为AI网关的核心价值:
把模型接入变成对话问题,而不是开发问题
为什么这两个模型值得关注?
GLM-5:开源界的“系统架构师”
GLM-5采用MoE架构,744B总参数中每次只激活44B,配合DeepSeek稀疏注意力机制,在保持能力的同时大幅降低部署成本。官方表示,GLM-5擅长“复杂系统工程与长程Agent”,在真实编程场景的体感逼近Claude Opus 4.5。
MiniMax M2.5:Agent时代的性价比之王
M2.5主打“为真实世界生产力而生”,在编程场景展现出“像架构师一样思考和构建”的能力——动手写代码前,会主动拆解功能、结构和UI设计。支持Go、C、C++、TypeScript、Rust、Python等10多种语言,覆盖Web、Android、iOS、Windows、Mac全平台。
最关键的是成本:50 TPS版本的输出价格是Opus、Gemini 3 Pro或GPT-5的十分之一到二十分之一。官方算了一笔账:1万美金可以让4个Agent连续工作一年。
自动路由:让 AI 自己选择最合适的模型
这两个模型定位不同——GLM-5架构能力强,M2.5性价比高。Higress的自动路由可以根据任务类型智能调度:
帮我配置自动路由规则:
- 遇到“深入思考”、“复杂问题”、“架构设计”时用 glm-5
- 遇到“简单”、“快速”、“翻译”时用 minimax-m25-lite
- 日常代码任务用 minimax-m25(便宜又能打)
使用时只需要指定higress/auto,系统会根据消息内容自动选择最合适的模型进行推理。
总结
对比项 | OpenClaw 原生 | OpenClaw + Higress |
新模型支持 | 需要发版升级 | 一句话对话配置 |
模型切换 | 修改配置重启 | IM 对话即可 |
供应商管理 | 硬编码 | 对话添加,热更新 |
维护成本 | 等官方更新 | 自主可控,即时响应 |
国产大模型的竞争越来越激烈,新模型层出不穷。把模型接入变成一个“发版问题”,本身就是反模式。Higress的设计理念是:
让AI应用的架构,跟上AI模型的进化速度
如果你也是OpenClaw用户,正在为模型支持问题头疼,不妨试试Higress OpenClaw Integration Skill[1],也许能解决你的燃眉之急。
温馨提示
P.S. 写这篇文章的时候,MiniMax M2.5刚发布一天,而已经可以通过Higress用上了。等OpenClaw官方支持?下一个新模型可能都发布了。