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🔥36氪•2026年3月9日較早收集於 19m

OpenClaw服務接入飛書、企業微信

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🔥閱讀原文： 36氪

#supercomputing#llm-inference#api-integration#china-aiopenclawopenclawfeishuqwen-235bminmax-m2

💡國家超算LLM進駐飛書/企業微信－中國開發者低成本可擴展推理。（32字元）

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

OpenClaw接入飛書與企業微信客戶端

為什麼重要

透過嵌入熱門協作工具，提升中國企業採用國家超算AI。降低團隊在工作流程中使用LLM的門檻。

下一步行動

在飛書機器人中測試OpenClaw模型API以低成本推理。

誰應關注：Enterprise & Security Teams

關鍵要點

•OpenClaw接入飛書與企業微信客戶端
•支援MinMax-M2.1、MinMax-M2.5、Qwen-235B模型
•依任務規模靈活選用模型API
•預置大模型提供高效低成本推理

🧠 深度解析

背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 9 個來源。

🔑 增強重點摘要

•MiniMax M2.5於2026年2月12日發布，為230B參數模型，支持高達196.6K輸入上下文窗口和196.6K輸出令牌限制[3]。
•Qwen3 235B A22B於2025年7月21日發布，為235B參數模型，在定價上明顯優於MiniMax M2.5，輸入令牌成本僅$0.07/百萬 vs $0.29/百萬[3]。
•MiniMax M2與Qwen3 235B A22B在基準測試中表現相近，但MiniMax M2在LiveBench全球平均分數為64.26，低於Qwen3的69.11[8]。

📊 競品分析▸ Show

特徵	MiniMax M2.5	Qwen3 235B A22B
輸入上下文窗口	196.6K tokens[3]	262.1K tokens[3]
輸入成本	$0.29/M tokens[3]	$0.07/M tokens[3]
輸出成本	$1.20/M tokens[3]	$0.10/M tokens[3]
發布日期	2026-02-12[3]	2025-07-21[3]
參數量	230B[9]	235B[7]

🛠️ 技術深入

•MiniMax M2.5為230B總參數模型，使用FP8精度，支持功能調用、結構化輸出、推理模式及內容審核[3]。
•Qwen3 235B A22B激活參數22B，使用Qwen3分詞器，支持高達262K上下文長度[3][7]。
•兩模型均開源於HuggingFace，並具備類似關鍵功能如文本輸入/輸出[2][3]。

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

OpenClaw將加速中國企業級AI應用普及

透過飛書與企業微信整合，提供靈活模型選擇與低成本推理，有助企業快速部署大模型API。

Qwen3系列定價優勢將挑戰MiniMax市場份額

Qwen3 235B A22B成本遠低於MiniMax M2.5，可能促使用戶轉向更經濟模型。

⏳ 時間線

2025-07

Qwen3 235B A22B發布

2026-02

MiniMax M2.5發布

2026-03

OpenClaw服務接入飛書與企業微信

📎 來源 (9)

Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.

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