全球OpenClaw用量第一的模型，竟然是中国的？（附实测）

大家好，我是袋鼠帝。

前两天刷 X 的时候，我看到一条日区帖子，上面说目前世界上最受欢迎的模型，是国产的 MiniMax M2.5。

而且它在 OpenClaw 中的使用率排名第一，在 OpenRouter 的总体使用率也是排名第一。

我第一反应是：真的？国产模型在海外这么吃得开？

有时候我真的，都快被评论区说的不自信了，他们总说国外的是香的，国内的不行。。。很少有评论能全面、客观的看待国内外模型。

随后我打开了 OpenRouter 的排行榜看了一眼。

https://openrouter.ai/rankings

卧槽，还真是！MiniMax-M2.5 在 OpenRouter 的用量可以说一骑绝尘，远超第二名，甚至是第二名的 1.5 倍还多。

PS：给不了解的朋友科普一下 OpenRouter。它是目前全球最大的 AI API 中转站，只需一个接口，就能无缝调用全球模型。

所以全世界大量的开发者都在使用 OpenRouter，同时，几乎所有的 AI 工具也都支持它的接入。

然后我又看了一下openrouter里面专门对openclaw的模型用量的统计，最近30天的排名如下：

一眼看过去，MiniMax-M2.5并没有排第一，是吧。

但是别忘了，MiniMax-M2.5是2月13号才发布的，所以我们得从13号开始统计才公平：

于是我从13号开始查看数据，并录了个屏丢给Gemini分析。

最后得出结论，MiniMax-M2.5确实是openclaw用量第一的大模型：

我自己也看了一下，最近10天左右，MiniMax-M2.5每天的使用量几乎都是第一

值得一提的是，OpenClaw 的创造者 Peter Steinberger 也在推文中多次安利 MiniMax-M2.5，可以说是非常推崇了。

MiniMax-M2.5 是 MiniMax 在除夕前刚发布的最新开源模型。

不过那会儿 AI 圈实在太卷了，神仙打架，又临近过年，所以我一直没来得及好好体验和实测。

趁这几天得空，我立马把它接入了 Claude Code 和我的 OpenClaw。

深度体验了几天之后，我不得不承认，它是真有东西。

在分享我这几天用它开发的案例之前，我还是先带大家看看 MiniMax-M2.5 到底升级了什么，有哪些参数值得我们关注（省流版）。

M2.5 这次主打的是"真实世界工作"。

它在编程、工具调用、搜索以及办公等生产力场景，都达到甚至刷新了行业的 SOTA（当前最高水平）。

比如在极其考验代码解决实际问题能力的 SWE-Bench Verified 榜单上，它拿到了 80.2% 的高分；

在多语言相关的任务 Multi-SWE-Bench 上，更是达到了 51.3%，位列第一。

在网页检索和工具调用的 BrowseComp 评测中，也取得了 76.3% 的好成绩。

最让我心动的是它的速度和成本。

M2.5 优化了模型对复杂任务的拆解能力，也降低了思考过程中的 token 消耗。

在 SWE-Bench Verified 测试中，M2.5 比上一个版本 M2.1 完成任务的速度快了 37%。

在 100 token/s 的情况下，M2.5 连续工作一小时只需花费 1 美金；在 50 token/s 的情况下，只需要 0.3 美金。

这让无限运行复杂 Agent 在成本上变得更可控。

对于每天疯狂消耗 Token 的开发者来说，简直是福音。

一、 算力自由：Coding Plan极速版

由于Claude Code和OpenClaw都是token消耗大户。

特别是 OpenClaw，目前的上下文管理做得还比较糙，经常把一堆没用的历史记录带进去，一跑起来花Token 如流水..

在接入 Claude Code 和 OpenClaw 之前，我果断去开了 MiniMax 的 Coding Plan。

https://platform.minimaxi.com/subscribe/coding-plan

本来我最开始开的是 Max 套餐，也就是 119 元/月的那个。

但后来我翻 MiniMax 文档的时候发现了一个事儿：

我之前一直担心极速版的 M2.5-highspeed 是不是为了速度阉割了智商。

没想到是能力不变，速度提升 。

对于我来说，时间就是金钱，OPC（一人公司）太需要效率了。

好在支持直接补差价升级。因为我已经用了几天 Max 套餐，所以补了 95 块钱的差价，直接切到了极速版订阅。

换上 MiniMax-M2.5-highspeed 之后，那个感觉真爽！

本来原套餐里的 M2.5 速度就不慢，但换上 highspeed 版本后，能非常直观的感受到变快。

我的体感是，简单任务的生成速度快了 1.5 倍，复杂推理和重构代码的任务快了 2 倍左右。

二、实战：Claude Code+M2.5

先说说接入 Claude Code 这块。

我这个人比较懒，现在已经不想手动去敲命令安装 Claude Code 和配置模型。

于是，我先直接把我的 OpenClaw 模型换成了 MiniMax-M2.5，然后找到了 MiniMax 的 Claude Code 官方接入文档。

https://platform.minimaxi.com/docs/coding-plan/claude-code

我把文档直接丢给龙虾（OpenClaw），对它说：帮我照着这个文档，把 Claude Code 安装好，并配置好模型。

搭载M2.5的龙虾很快就把 Claude Code 安排明白了。它还顺便根据文档的推荐，帮我安装了 cc-switch。

PS：cc-switch 是一个开源项目，专门用来给各种 AI 工具一键切换模型的。目前在 GitHub 上已经有 24K Star 了，非常火。

我看了一下官方文档，MiniMax 的 API 也支持图像理解和搜索 MCP，随即也把它接了进去。

这个安装，我同样是把网页丢给了搭配M2.5的Claude Code。

很快就搞定了

万事俱备，该干活了～

我这两天用Claude Code + M2.5开发了个「知网论文引用采集插件」

起因是朋友最近在写硕士论文，他跟我疯狂吐槽知网的反人类设计：

下载完 PDF，回头写参考文献还得重新搜一遍找引用格式，有几篇论文引用，就要回头找几遍。

最终顺利用M2.5，获得了朋友的认可

如果是几十篇论文，每一篇论文都要重新打开知网，找到那篇论文的页面，找到引用，再复制到自己论文里面，确实是一项还挺麻烦的机械性工作。

M2.5 具备强大的编程能力（像架构师一样思考）和复杂的Web搜索、Excel处理能力。

于是让它帮我做一个知网收集文献引用的插件，省去这种烦恼

M2.5内化了spec能力，会先以架构师的视角主动拆解功能、结构，进行设计，并指定计划。

简单来说，Spec 能力就是先画图纸再施工的全局规划能力：

以前的 AI 听到需求往往就直接盲目敲代码，遇到复杂任务很容易烂尾。而具备 Spec 能力的 AI 就像一位经验丰富的架构师，在真正动手前，会先把功能怎么拆、逻辑怎么 连、界面长什么样都提前盘算清楚，想明白了再动手写代码。

这样更容易一次性开发成功，开发的项目也更规范，更利于后续维护和迭代

M2.5把模块划分为四个，分别是

1. manifest.json - 插件配置文件（MV3）

2. content.js - 内容脚本，负责DOM监听和引文提取

3. popup.html - 弹窗界面

4. popup.js - 弹窗逻辑（导出CSV、清空记录）

考虑得也很全面

据说M2.5在Word、PPT、Excel等等办公高阶场景的能力获得了显著提升，今天一看，果然如此。

这绝对是挨过业务毒打的老手才有肌肉记忆：

确认架构、计划没问题后，我让它开始动手写代码。

解决了几个关键的bug后，M2.5就做出来了我的理想版本。

点开文献，就能看见它给我加的按钮，点击按钮提示成功

具体的插件页面，M2.5设计得不错，完全满足需求

点击导出CSV总表就ok啦

有需要这个知网插件的朋友，可以在我公众号后台回复："知网插件" ，即可免费获取安装包。

尝到了甜头之后，我又用它搞了几个实用的项目。

我最近经常用「番茄小说」看书，每当看到一些很有感触的句子，我都习惯性地划线收藏。

但等到写文章或者做知识管理真正要用的时候，总有种“在哪里看过”，却死活想不起原话的无力感。

为了找这句话，我不得不再打开番茄，在一堆历史阅读记录和划线笔记里苦苦翻找，极其割裂且低效。

所以我就想，干脆自己动手量身打造一个专属于个人的读书站点。

它是一个没有平台壁垒的“定制版阅读器”，能完美契合我的阅读习惯。

后续我想看什么书，直接下载导入；看到精彩的段落，我想怎么处理就怎么处理：比如一键划线同步到飞书，或者直接丢进 FastGPT 的个人知识库，又或者投喂给龙虾（OpenClaw）当专属语料。整个阅读和知识消化的闭环，全部由我随心所欲地定制。

不过当下最重要的是开发一个MVP出来，得先满足能读书的需求。

M2.5 + Claude Code做得很不错，开发效率快，bug也少，修复起来贼迅速。

看看这架构设计，做得很棒，非常详细、全面（这架构设计做得，感觉跟Claude Opus很像了）：

最后开发出来是一个全栈应用

带注册、登录功能是基操：

然后有书城，我的书库，可以自由上传，删除图书。

看电子书，肯定要在手机上最方便了，不过一开始不适配移动端

但一句手机端适配，就可以使其调整到位（无需过多废话）

最后就实现了干净的双端适配的UI界面：

第一次在自己开发工具上看电子书，这感觉还真挺奇妙的～

然后我又用M2.5尝试做了一个 markdown 文件阅读器 。

支持本地 .md 文件的拖拽上传，能自动渲染出不错排版。

最不一样的地方是，这个阅读器是个桌面应用，得先下载压缩包（是的，还顺带开发了个网站，提供应用的下载）。

下载解压之后通过双击exe打开使用

搞定这些阅读类的工具之后，我又做了一个数据可视化网站。

它纯粹是我为了处理手头的数据临时起意做的。

不过你别说，用M2.5 直出的这个网站麻雀虽小五脏俱全，不仅支持一键上传复杂数据，还能导出 PNG 和 PDF 图表。

这都得益于模型内化的spec能力，开发前会做好架构，功能设计。

再谈谈把 M2.5 接入 OpenClaw 后的体验。

我把 OpenClaw 的模型换成 MiniMax-M2.5-highspeed 之后，最大的感受是：它变得更加干练了。

以前用其他模型，它在执行任务前，总喜欢啰里啰嗦地说一大堆正确的废话。

M2.5 在回复上明显会更言简意赅，直奔主题。

而且因为极速版的加持，回复和执行速度也大幅提升。

当我让它去帮我总结一堆杂乱的网页资料，或者帮我写个Skills啥的，在保证准确度的前提下，速度也明显提升，让整个 AI 秘书的工作效率倍增。

同时，给大家看一下，在Claude Code和OpenClaw里面，token消耗动辄就百万、千万... 但是却没有产生额外费用。

在CC和龙虾这种吞吐token量贼大的应用里面，M2.5的Coding Plan的价格度速优势还是很明显的。

我相信大家是在价格 + 速度 + 性能 三者综合考量后选择的MiniMax-M2.5，所以它才会在OpenRouter和OpenClaw成为使用量第一的模型。

「最后」

这几天密集地体验下来，我感觉MiniMax-M2.5速度极快，逻辑思维强，同时内化了spec能力，会像架构师一样思考、设计，这块能力在开发复杂系统时非常实用。

而且它适配多种开发语言，不会局限于某一两种常见的语言。

所以开发各种类型的应用，比如Windows桌面应用、浏览器插件等，都会更加游刃有余。

可惜的是，它目前还不支持多模态，不支持视觉理解。如果在接下来的版本中能把这块短板补上，那就真的完美了。

还记得第一次了解 MiniMax，是在 24 年初。

那时候他们团队找到我，想邀请我参与一个开发者计划（就是那种可以免费送开发者 token 的活动）。

那时候我只是觉得，这个名字挺有意思。

谁能想到，短短两年时间，MiniMax 已经从一个籍籍无名的小公司，成长为了中国 AI 界的参天大树，甚至已经成功上市。

真的，我非常看好国产 AI 的未来，并且在基模上面，反而是这些后起之秀的公司做得更好。

现在国产LLM（大语言模型）和国外LLM的差距已经很小了，甚至很多老外更喜欢使用能力又强，速度又快，价格还便宜的中国模型。

我非常期待国产LLM全面领先的那天～

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我是袋鼠帝，一个致力于帮你把AI变成生产力的博主。我们下期见。

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