Чи варто використовувати OpenClaw, який називають «AI-робітником»? Глибоке тестування журналістів: не знаходить файли, помилки пошуку, зависання при відправці електронних листів!

Заявляючи, що може «захопити комп’ютер, звільнити руки» — AI-агент OpenClaw останнім часом дуже популярний у технічних колах.

Його хвалять як «AI-робітника», і здається, що достатньо дати команду — і він напише статтю, надішле листа або навіть купить каву. Але чи справді це так? Чи є він потужним інструментом підвищення продуктивності, чи просто «іграшкою» для технічних гіків, що прагнуть спробувати нове?

Нещодавно журналісти «Daily Economic News» у співпраці з розробниками «Меїцзян Тек» провели глибоке тестування. Ми підключили OpenClaw до п’яти вітчизняних великих моделей: Qwen3-Max, Kimi-K2.5, MiniMax-M2.1, MiniMax-M2.5 та GLM-4.7, а також до GPT-5-mini від OpenAI, і попросили їх виконати пошук локальних файлів, пошук у мережі, написання статті та відправлення листів, щоб з’ясувати справжню силу цього «командувача».

Результати показали, що деякі моделі працювали погано, особливо у завданнях, що вимагали керування браузером, таких як пошук у мережі та відправка листів — більшість з них зазнали невдачі. Експерти прямо заявляють, що сучасний OpenClaw — не тільки важкий у використанні і дорогий, а й справжній «кошмар» з безпеки.

Порівняльні результати тестування: GPT-5, MiniMax, GLM виконали завдання, інші дві моделі — з низькою «активністю»

Сам OpenClaw не є великою моделлю, він більше схожий на «командувача», що приймає вказівки користувача, викликає інструменти та організовує процеси, а конкретну роботу делегує підключеним зовнішнім моделям.

Тому можливості, стабільність і спосіб вираження підключених моделей визначають кінцевий результат.

На зображенні: підтримувані OpenClaw великі моделі (джерело: інтерфейс налаштувань OpenClaw)

Щоб максимально наблизитися до реальних робочих сценаріїв, тестувальники поставили завдання:

— підключити OpenClaw до різних моделей і знайти у комп’ютері швидкий запис інтерв’ю з «батьком електромобілів» Енді Палмер, щоб він підсумував його зміст і, використовуючи знайдені дані, написав статтю-інтерв’ю, а потім надіслав її на вказану пошту.

Це завдання охоплює розуміння команд, керування пошуком файлів, пошуком у браузері, обробкою інформації, написанням статті та управлінням додатками.

Перший тест показав значну різницю у результатах.

● OpenClaw + Qwen3-Max

Спершу тестували Qwen3-Max. Виявилося, що він дуже погано справляється з пошуком файлів. Навіть при чітких підказках, що файл у папці на комп’ютері, через п’ять хвилин пошуку він так і не зміг знайти потрібне.

Під час окремого тесту відправки листа, Qwen3-Max також не зміг виконати задачу, постійно повторюючи команду без реальних дій.

● OpenClaw + Kimi-K2.5

Kimi-K2.5 показав кращий результат: він за п’ять хвилин знайшов файл і підсумував його зміст. Але при пошуку у мережі та додаванні актуальних новин галузі через «429 помилку» (зазвичай — занадто часті запити), пошук не завершився.

При відправці листа Kimi-K2.5 не зміг керувати браузером і надіслати листа на вказану пошту.

● OpenClaw + MiniMax-M2.1

MiniMax-M2.1 без проблем шукав файли, знаходив інформацію у мережі і писав тексти. При керуванні браузером виникли труднощі, але він не зупинився і запропонував рішення.

Після ручних дій тестувальника, проблему вдалося вирішити, і лист було успішно надіслано.

Однак у листі був лише «ключовий цитатний фрагмент», без повного тексту.

● OpenClaw + MiniMax-M2.5

MiniMax-M2.5, випущена 12 лютого, показала кращі результати — вона успішно виконала пошук файлів, пошук у мережі і написання статті, а також без участі людини надіслала лист.

● OpenClaw + GLM-4.7

Оскільки OpenClaw ще не підключили до нової моделі GLM-5 від GLM, у тесті використовували GLM-4.7.

Результат: при відправці листа GLM-4.7 вводив неправильну адресу пошти у браузері, що спричиняло помилку доступу. Потрібно було вручну виправляти.

Крім цього, швидкість обробки у інших етапах була досить високою.

● OpenClaw + GPT-5-mini

GPT-5-mini показав стабільну і плавну роботу. Весь процес — від пошуку файлів, підсумовування, пошуку у мережі, доповнення даних і до відправки листа — майже не потребував людського втручання, хіба що іноді виникали проблеми з мережею.

Щоб забезпечити точність, тестування повторили двічі.

Результати другого циклу:

— Kimi-K2.5: успішно знайшов і прочитав файл, доповнив пошук у мережі, але при відправці листа знову зазнав невдачі через проблеми з кодами пошти та елементами форми.

— Qwen3-Max: успішно прочитав файл і доповнив пошук, але при відправці листа з’явилися затримки і він не зміг завершити.

— MiniMax-M2.1/2.5: виконали всі етапи.

— GLM-4.7: виконали всі етапи.

— GPT-5-mini: виконали всі етапи.

Третій цикл тестування:

— Kimi-K2.5: успішно знайшов і прочитав файл, але при пошуку у мережі знову виникли помилки (некоректний доступ до сторінки, неправильні команди браузера), і лист знову не надійшов.

— Qwen3-Max: прочитав файл, але не зміг керувати браузером для пошуку у мережі, лист знову не надійшов.

— MiniMax-M2.1/2.5: всі етапи виконано.

— GLM-4.7: всі етапи виконано.

— GPT-5-mini: всі етапи виконано.

Погляд з індустрії: можливості OpenClaw залежать від можливостей великої моделі, він ще не став повноцінним інструментом для виробництва

Ці висновки підтверджують і фахівці галузі.

Один програміст, що використовує OpenClaw для управління інтернет-магазином, створення рекламних матеріалів, розповів «Меїцзян Тек»: «Я зазвичай підключаюсь до моделей OpenAI — Codex-5.3 і Gemini 3 Pro, — і вони працюють набагато краще за вітчизняні моделі.»

Кілька досвідчених користувачів і фахівців зазначають, що OpenClaw — це більше «каркас» для задач, і його кінцева ефективність залежить від можливостей підключених моделей. Це схоже на командувача з чіткими командами, але обмеженими можливостями — «солдати» (тобто моделі) визначають результат.

Голова дослідницької групи в «Фенфан Інновацій» Хуань Цзячень сказав «Меїцзян Тек»: «Вплив моделі на OpenClaw залежить від складності завдання. Вищі можливості мають провідні міжнародні моделі, але для звичайних задач цілком підходять і китайські — GLM-4.7, Kimi-K2.5, — адже Claude дуже дорогий і не кожен може собі дозволити.»

Хоча деякі моделі демонструють потенціал для складних завдань, OpenClaw ще далекий від статусу повноцінного інструменту для виробництва.

Колишній експерт з AI у Xiaomi і засновник компанії ExcelMaster.ai Чжан Хе прямо сказав у інтерв’ю «Меїцзян Тек»: «Я вважаю, що поточна версія OpenClaw — не достатньо зрілий інструмент для виробництва.» Він додав, що OpenClaw — це, по суті, «обгортка» для популярних раніше інструментів для програмістів, таких як Claude Code від Anthropic, і хоча через чат і вбудовані навички (Skill) зроблено зручніше, його основні можливості не перевищують їх. «Я не бачу багато речей, які OpenClaw може зробити, а Claude Code — ні. І рівень пошуку інформації у нього гірший.»

«Коли можливості великих моделей покращаться ще трохи, OpenClaw стане кращим і популярнішим. Навіть якщо він нічого не робитиме, а чекатиме оновлення моделей… Вхідний бар’єр знизиться,» — наголошує Хе. «Прогрес і поширення OpenClaw — це в основному очікування прориву у технологіях базових моделей.»

Акамаї Cloud і менеджер AI-продуктів Доктор Лу Джао також поділяють цю думку. На їхню думку, щоб OpenClaw став справжнім інструментом виробництва, потрібно доопрацювати і налаштувати його, оскільки поточна версія ще «незріла і часто зависає».

Високий поріг входу, високі витрати і високий ризик відлякують звичайних користувачів

Крім залежності від можливостей моделей, високий рівень технічної складності, витрати і безпека — головні перешкоди для масового використання OpenClaw.

Перш за все — складність розгортання. На даний момент OpenClaw не має простого «одним кліком» інсталятора, і користувачам доводиться вручну налаштовувати його через командний рядок, керувати залежностями і правами. За словами розробників «Меїцзян Тек», цей процес вимагає базових технічних знань, і без досвіду програмування він відлякує більшість непрофесіоналів. Хоча хмарні провайдери, такі як Alibaba Cloud, Tencent Cloud і Amazon Cloud, пропонують хмарні сервіси для OpenClaw і обіцяють швидке розгортання на їхніх серверах, — ці версії не мають доступу до локального керування комп’ютером користувача.

Висока ціна — ще один фактор. Оскільки OpenClaw часто викликає великі обсяги токенів під час роботи, він фактично «спалює» їх. Один користувач повідомив, що при роботі з GLM-4.7 за 20 взаємодій витратив 200 юанів.

Джон Ло з «ДипСік» зазначає, що за день використання більш потужних моделей, таких як DeepSeek, можна «спалити» десятки юанів. А з ще більш потужними — сума може сягати кількох сотень за день.

Це змушує багатьох користувачів обмежуватися безкоштовними або дешевими моделями, але тоді якість роботи знижується. Один із користувачів повідомив, що через високі витрати він перейшов на Qwen-8B, але OpenClaw лише відповідає і не виконує дій.

Ще більш тривожний аспект — внутрішні ризики безпеки. OpenClaw — це «робота для виконання завдань», а не для спілкування, тому він потребує високих системних прав для керування файлами і додатками.

Амі Чанг, керівник відділу досліджень і безпеки AI у Cisco, прямо назвала це «кошмаром»: «З точки зору безпеки, OpenClaw — це потенційна загроза. Він може запускати shell-команди, читати і писати файли, виконувати скрипти — і все це з високими привілеями. Якщо його неправильно налаштувати або зловживати, наслідки можуть бути катастрофічними.»

Засновник компанії Dvuln Джемісон О’Райлі підтвердив, що у OpenClaw є вразливості, і зловмисники можуть отримати доступ до приватних повідомлень, облікових даних і API-ключів користувачів. Ще страшніше — у файлах збережені банківські дані, криптовалютні гаманці та API-ключі, і при зломі їх можна «змити» за секунду.

Розробник OpenClaw Петер Штайнбергер також зазначив, що це — аматорський проект з відкритим кодом, і для безпеки потрібно ретельно налаштовувати його. «Це не підходить для непрофесіоналів,» — підсумував він.