The Next Trillion-Dollar AI Shift: Why OpenClaw Changes Everything for LLMs(オープンクラウドがLLMのすべてを変える理由)

The era of cloud-tethered computing is officially coming to an end. For the last three years, developers have been held hostage by API rate limits, exorbitant subscription costs, and the looming threat of closed-source data harvesting. ビッグテクノロジーは、地元のAIがパイプの夢だと私たちに言った。 彼らは、国境モデルを実行するには、小さな都市の大きさのサーバー農場が必要だと主張した。 They wanted us dependent on their infrastructure, paying rent for every token generated. その後、ロブスターがやって来た。 OpenClaw(以前は深い地下のサークルでClawdbot、そして後にMoltbotとして知られていた)が到着しました。 OpenClaw(以前は深い地下のサークルでClawdbot、そして後にMoltbotとして知られていた)が到着しました。 それはパラダイムを破っただけでなく、それを100万個のオープンソースのパーツに分解しました。 We are witnessing the most aggressive pivot in AI infrastructure since the invention of the Transformer architecture itself. この干渉は具体的に何なのでしょうか。 それは究極のハッカーの夢の実現です。 . total independence 現地のLLM推論エンジンとモデル・アグノキシック・エージェント・フレームワークを組み合わせることにより、 そして 「OpenClawは不可能なことを達成しました。 Ollama LM Studio Claude Opus-tier インテリジェンスにアクセスするには、もうクラウドサブスクリプションは必要ありません。 You no longer need a cloud subscription to access Claude Opus-tier intelligence. このフレームワークを通じて、以前は企業のファイアウォールの後ろに閉じ込められていたと思われていたオープンウェイモデルのパワーは、今ではあなたのデスクに快適に座ることができます。 この方程式は単純だが革命的である。 . OpenClaw + MiniMax Agent + Mac M3 出力は驚くほど: 完全ローカルKimi K2.5(エージェントスワーム機能を備えたMoonshot AIのオープン・ワイド・マルチモダルモデル) またはLocal GLM-5 環境(MIT ライセンスの下でリリースされた Zhipu AI の 744B MoE モデル) またはローカルMiniMax M2.5(高度なコード化とエージェントワークフロー機能を備えたMiniMaxのオープン・ワイヤー・マルチモダルMoEモデル) 完全な地元エージェント・コマンド・センター This isn't just about chatting with an LLM offline. これは、コードを書く、膨大なデータセットを分析し、複雑なワークフローをオーケストラ化できる、ローカライズされたエージェントの艦隊を構築することです - 決して外部サーバーをペンギングすることなく。 . This is about spinning up a localized fleet of autonomous agents that can write code, analyze massive datasets, and orchestrate complex workflows — without ever pinging an external server The lobster meme is real, and it’s molting. ロブスターのメームは現実であり、それはモーリングです。 それは、API依存の制限的な殻を解き放ち、自主的で局所化したパワーハウスへと成長することを意味する。 The open-source community has taken the cutting-edge capabilities of closed models and democratized them. We are taking the power back. この深いダイビングでは、OpenClawがどのようにAIエコシステムのルールを書き換えているか、既存のフレームワークをどのように過剰に充電しているか、そしてどのように日常のドライバーをローカルコンピュータの不透明な要塞に変えることができるかを精確に探索します。 In this deep dive, we will explore exactly how OpenClaw is rewriting the rules of the AI ecosystem, how it supercharges existing frameworks, and how you can turn your daily driver into an impenetrable fortress of local compute. OpenClawがコンピューティングの未来を妨げる方法 To understand the disruption, you must understand the bottleneck. Until now, the AI revolution has been the cloud giants/landlords game. You pay for access, you play by their rules, and your data is their fuel. OpenClawはこのパワーダイナミクスを根本的に変える。 それはオールラマやLama.cppのようなローカルな推論バックエンドを通じて、オープン・ベース・モデルと消費級のシリコンを橋渡すモデル・アグネスティック・エージェント・フレームワークとして機能します。 It acts as a model-agnostic agent framework that bridges open-weight foundation models and consumer-grade silicon through local inference backends like Ollama and llama.cpp. Here is exactly how OpenClaw is tearing down the old establishment: Near-Zero-Latency Inference: By cutting out the network request round-trip and routing all inference through a local backend like Ollama, OpenClaw achieves near-instantaneous token generation. Your thoughts and the AI's responses become a continuous, uninterrupted flow. Absolute Data Sovereignty: When you run a equivalent via OpenClaw and Ollama, your proprietary code, personal documents, and sensitive corporate data never leave your hard drive. Local GLM-5 Uncensored Orchestration: Cloud APIs are heavily guardrailed. OpenClaw allows developers to set their own parameters with open-weight models, enabling raw, unfiltered programmatic exploration. Eradication of Token Costs: The meter stops running. Whether you generate ten tokens or ten million, the cost is exactly the same: the electricity powering your machine. 魔法はOpenClawのモデルアグノキシックアーキテクチャとOllamaの量子化サポートにあります。 それは単にモデルに接続するだけでなく、ローカルホストのLLMを通じてエージェントのタスクをスマートにルーティングし、量子化されたフォーマット(GGUF、AWQ、GPTQ)を活用して、統一メモリから計算のすべての滴を圧縮します。 It doesn't just connect to models; it intelligently routes agent tasks through the locally hosted LLM, leveraging quantized formats (GGUF, AWQ, GPTQ) to squeeze every drop of compute out of your unified memory. We are talking about desktop dominance. You are essentially running a localized supercomputer. Local Minimax M2.5 をローカルな組み込みモデルと共に実行する機能は、端末から主権的な脳にあなたのマシンを変える! The ability to run Local Minimax M2.5 alongside a local embedding model transforms your machine from a terminal into a sovereign brain! 典型的なエンタープライズAIスタックを考えましょう: ベクターデータベースのクラウドインスタンスの支払い 花火の支払いについて 「Inference API」の支払い Pray your data isn't used for training. OpenClaw Stackをご覧ください: ローカル・ベクター・ストア(Chroma/FAISS) 地元のインテリア OpenClaw+Ollamaを介してローカルインベレンス。 再生コストゼロ、データ漏洩ゼロ だからこそ、企業の世界は恐ろしい。 The moat is evaporating. Startups no longer need millions in funding just to cover their OpenAI or Anthropic bills. 枠組みは残酷に効率的です。 それは、オープンソースエージェントツールでこれまで見たことのない優しさで、文脈とメモリの管理を処理します。 OpenClaw stores conversations, long-term memory, and skills locally as plain Markdown and YAML files, allowing for persistent and inspectable local context retention. これはおもちゃではない。 これは、あなたのラップトップ上で実行される場合の生産準備インフラです。 ロブスターはタンクから抜け出し、コンピュータの海全体を再構築している。 The lobster has broken out of the tank, and it is reshaping the entire ocean of compute. How OpenClaw Disrupts (and Enhances) ミニマックス・エージェント Agents are only as good as the engines driving them. 最新のMiniMaxを搭載 モデル - 自律的なタスク実行、コーディング、ウェブブラウジング、および複数のステップ推論のためのトップレベルのフレームワークとして自分自身を確立しました。 MiniMax Agent M2.5 MiniMax M2.5 は SWE-Bench Verified で 80.2% を記録し、M2.5 Lightning バージョンでは 1 秒あたり 100 個のトークンを提供します。 しかし、MiniMax Agentには依存性があり、主にクラウドホストサービスとして設計されました。 But MiniMax Agent had a dependency: it was designed primarily as a cloud-hosted service. If the API went down, your agent died. If you hit a rate limit, your automated workflow crashed. MiniMax Agent was a brilliant brain surgically attached to a fragile, expensive, and externally controlled nervous system. OpenClawは究極の神経移植を提供します。 OpenClaw provides the ultimate nervous system transplant. By pairing OpenClaw's local-first agent orchestration with open-weight models like Minimax M2.5 or GLM-5 running on Ollama, you create an unstoppable, offline entity that mirrors MiniMax Agent's capabilities. Here is how OpenClaw elevates local agents from scripts to synthetic employees: Extended Execution: API コストなしで、OpenClaw で動作するエージェントを数日間実行できます. It can recursively search, compile, and analyze data indefinitely without bankrupting you. ハイパーローカルツールの使用:OpenClawは、エージェントが「スキル」システムを通じて地元のオペレーティングシステムと直接接続することを可能にします。 Multi-Model Synergy: OpenClaw は、エージェントの内部モノロゴをより小さい、より速いローカルモデル(量子化された Kimi K2.5 のように)にルーティングし、複雑な最終出力をローカル GLM-5 インスタンスにルーティングします。 Persistent Local Memory: OpenClawのファイルベースのメモリシステムにより、エージェントは遅いAPIを通じてデータを再埋め込む必要がなく、過去のローカルセッションを即座に思い出させることができます。 The disruption is in the autonomy. A つまり、あなたは自分の艦隊のマスターです。 Complete Local Agent Command Center Imagine this workflow running entirely offline: ローカル フォルダに 500 ページの PDF を収集します。 OpenClaw エージェントは、ローカル ファイル ビューを通じてファイルを検出します。 Ollamaは、文書を解析するために、ローカルな埋め込みモデルをスピンアップします。 エージェントはLocal GLM-5ノードにクエリをかけ、キーメトリクスを抽出します。 エージェントは、データを視覚化するためにPythonスクリプトを書き、それをローカルに実行し、レポートを生成します。 No Wi-Fi required. No subscriptions needed. この組み合わせにより、1 人の開発者が 10x エージェンシーに変わります。 You are no longer prompting an AI; you are managing a local workforce. OpenClawは、自律的なエージェントに、彼らが最初の約束を果たすために必要なコンピュータベースを提供します:真実、無限、自律的な問題解決。 OpenClaw gives autonomous agents the computational bedrock they need to fulfill their original promise: true, unbounded, autonomous problem-solving. シナリオは間違いない。 OpenClawはオーケストラであり、オープンワイヤーモデルは筋肉です。 Together, they form an open-source juggernaut that rivals the most expensive proprietary agent swarms on the market. Google Gemini Pro 3.1 と Anthropic Claude Opus 4.6! DYOR を含む。 Including Google Gemini Pro 3.1 and Anthropic Claude Opus 4.6! DYOR if you don’t believe me. OpenClawを安全かつプライベートに設定する方法 Power is useless without control. セットアップ A セキュリティプロトコルの厳格な遵守が必要です。 Complete Local Agent Command Center あなたは地元の脳を構築しています;あなたはそれを守らなければなりません。 You are building a localized brain; you must protect it. OpenClawの美しさは、その固有である。 自然 local-first しかし、初期設定では、モデル重量をダウンロードし、環境を構成する必要があります。 Precision is key. これらの正確な手順に従って、原始的で安全な OpenClaw インストールを実現します。 Follow these exact steps to achieve a pristine, secure OpenClaw installation: Mac OS/Linuxは最適な環境です! Mac OS/Linuxは最適な環境です! Mac OS/Linuxは最適な環境です! ステップ1:Ollama(Local Inference Backend)をインストールする ダウンロード&インストール Ollama from . オレンジ.com あなたの上でこれらの巨大なエージェントモデルを引っ張り、実行するために (NVIDIAベース)または (Unified Memory) 新しくリリースされたメモリを区別する必要があります。 そして、The . DGX Spark Mac M3 Cloud-powered commands Local GGUF quants 2026年初頭から、Ollamaはこれらのモデルをネイティブにサポートします。 すぐに使用するためのタグですが、ハードウェア上で真のローカル実行のために、通常はコミュニティの量子化バージョン(GGUFs)または特定のローカルタグを使用します。 :cloud Kimi K2.5 (Moonshot AI) Kimi K2.5 は 1 兆パラメータ MoE モデルです。 あるいはA 現地実行のための1ビットまたは2ビット量子をターゲットにすべきです。 DGX Spark high-spec Mac M3 Max (128GB+ RAM) ほとんどの場合、推奨されていません - 完全性のために含まれています。 Not recommended in most cases - included for completeness. Local Quantized (via Community): # Note: Requires ~240GB+ of VRAM/Unified Memory for 1-bit ollama run unsloth/kimi-k2.5:q2_k # or :q4_k if memory permits ミニマックス M2.5 MiniMaxは、エージェントワークフローとコーディングに高度に最適化されており、メモリ足跡の面でKimiよりはるかに効率的です。 Local Quantized: # Reliable community quant for Mac/DGX ollama run frob/minimax-m2.5 私はほとんどのタスクのためにMiniMaxを強くお勧めします。 I strongly recommend MiniMax for the majority of tasks. GLM5(Zhipu AI) GLM-5 は 744B パラメータモデル (40B アクティブ)。 It is a "local GOAT" for complex reasoning on DGX systems. Local Quantized: # For a DGX Spark, target the Q4 or Q2 variants ollama run michelrosselli/glm-5:q4_k_m 複雑な作業に GLM-5 を使用し、 Use GLM-5 for complex tasks, ハードウェア特有の最適化 System Recommendation Flag to Use DGX Spark Use acceleration. Pull quants for best balance. CUDA q4_k_m OLLAMA_NUM_GPU=99 Mac M3 Use . 1-bit/2-bit quants are mandatory for Kimi/GLM unless you have 256GB RAM. Unified Memory (Metal is default) --num-gpu 0 DGX Spark 利用 スピードアップ / Pull 最高のバランスをとるために CUDA q4_k_m OLLAMA_NUM_GPU=99 Mac M3 利用 1 ビット/ 2 ビットの量子は、256 GB の RAM を持っていない限り Kimi/GLM に必須です。 Unified Memory (金属はデフォルト) --num-gpu 0 ステップ3:OpenClaw Repositoryをクローン化 Pull directly from the 第三者フォークを信用しないでください。 verified source git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git cd openclaw ステップ4:依存性の設定 npm install Step 5: ローカル モデルを使用するために OpenClaw を構成する OpenClaw の構成を編集して、現地の Ollama インスタンスに指す: # In your OpenClaw config llm: provider: "ollama" model: "kimi-k2.5" base_url: "http://127.0.0.1:11434" ステップ6:ローカルファイアウォールの設定 オルラマ港から出発するすべてのトラフィックをブロックし、エージェントは決して家に電話をかけないでください。 OS ファイアウォールを設定して localhost:11434 (Ollama のデフォルトポート) からの出力接続を明示的に拒否します。 OS ファイアウォールを設定して、Outbound 接続を明示的に拒否します。 (オラマのデフォルトポート) localhost:11434 STEP 7: OpenClaw をローカルモードで起動する npm start Security goes beyond installation. You must manage your local context. OpenClaw はすべての会話、長期記憶、およびスキル定義を格納します。 あなたの地元のディスクに plain Markdown and YAML files デフォルトでは、ローカルサーバーをシャットダウンすると、外部にデータが送信されません。 すべてのコンテキストはあなたのマシンに残ります。 All context remains on your machine. エージェントのための永続的なメモリが必要な場合、OpenClawのローカルファイルベースのメモリシステムは、すべてを検証可能にし、暗号化された状態に保つ(フルディスク暗号化と組み合わせた場合)。 あなたのキー、あなたの体重、あなたのデータ。 Your keys, your weights, your data. この設定に従うことで、あなたのローカル AI インタラクションが外部世界へのブラックボックスであることを保証します。 ロブスターの殻は厚く、その局所防衛メカニズムは強力です。 あなたは今、主権的なAIノードを実行しています。 You are now running a sovereign AI node. OpenClawとLocal Open-Weightモデルを組み合わせる方法 そろそろアルファベットがやってくる! You have a secure OpenClaw backend. You have open-weight models served by Ollama. 彼らを完全なローカルエージェントコマンドセンターに統合する時が来た。 It is officially time to fuse them into a Complete Local Agent Command Center. そこで魔法が起こる。 私たちは、OpenClawのすべてのインテリジェンスを、あなたの地元のシリコンで完全に動作するモデルを通してルーティングします。 統合は残酷に優雅だ。 Ollama exposes an OpenAI-compatible API endpoint, meaning OpenClaw connects to it seamlessly — the agent framework won't even know the difference between a cloud API and your local machine. 以下の統合プロトコルを実行します。 1.Ollamaが走っていることを確認する ollama serve # Ollama will listen on http://127.0.0.1:11434 by default OpenClawのLLMプロバイダーの設定 OpenClawの構成を編集する: llm: provider: "ollama" base_url: "http://127.0.0.1:11434" 3. モデルを Agentic Roles にマップする OpenClaw に、どのローカルモデルがどのエージェントの役割に対応するかを教えてください。 # Primary reasoning model (handles complex planning) # Using MiniMax M2.5 for agentic reasoning and planning planner_model: "frob/minimax-m2.5" # Fast execution model (handles rapid task execution and coding) # Using GLM-5 for high-speed, specialized coding and logical tasks executor_model: "michelrosselli/glm-5:q4_k_m" 4. Context Window を調整する ローカル モデルにはハード VRAM 制限があります. You must configure exactly how much context to use. max_tokens: 8192 # Adjust based on your hardware # Kimi K2.5 supports up to 256K context # GLM-5 supports up to 200K context 5. OpenClaw を起動する npm start ターミナルを見てください。 You will see the agent initialize, but instead of network latency, you will see the beautiful hum of your local GPU spinning up. あなたは今A . multi-agent system running offline You can assign one agent to act as a researcher, scanning local PDFs, while another agent acts as a coder, writing scripts based on that research. The Ollama backend manages inference seamlessly. It dynamically unloads and loads the necessary quantized models into VRAM as OpenClaw calls for them. これが地域発展の神聖なグラルです。 This is the holy grail of local development. あなたは閉鎖的な情報システムを構築しました。 思考のスピードで繰り返し、失敗し、スピードアップし、改良することができます - コストやクラウドの遅延に負担されません。 ロブスターとエージェントは現在、一つの凝固した生物体となっています。 Mac M3 または DGX Spark がオンラインプライバシーを守る方法 Software is nothing without the metal to run it. The OpenClaw revolution is happening right now because of a simultaneous hardware revolution. For years, Big Tech hoarded the GPUs. だが、風景は変わった。 But the landscape has shifted. 我々は今、巨大で量子化されたモデルをメモリに保持できる消費者およびプロセッサのハードウェアを持っている。 Apple Mac M3 Max および NVIDIA DGX Spark を入力します。 これらの機械は単なるコンピュータではなく、プライバシーを守る要塞です。 Enter the Apple Mac M3 Max and the NVIDIA DGX Spark. These machines are not just computers; they are privacy-preserving fortresses. Apple Siliconがゲームを変えた理由 統合メモリアーキテクチャ(UMA):これは殺し屋の機能です. 伝統的なPCはRAMとVRAMを分割します. 128GBの統合メモリを備えたMac M3 Maxは、モデル推定のためにGPUに相当する部分を割り当てることができます。 膨大なローカルモデルサポート:あなたは量子化されたローカルKimi K2.5またはローカルGLM-5(量子化時に40～60GB+メモリが必要になる可能性があります)を直接ノートパソコンにロードすることができます。 効率性: M3 はこれらの重いモデルを静かで効率的に実行し、従来のデスクトップ GPU セットアップのパワーのほんの一部を引き出す。 タグ : NVIDIA DGX Spark DGX Sparkは、デスクサイドコンピュータの議論の余地のない王です。 . NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip Raw Tensor Power: FP4 AI パフォーマンスの最大 1 petaFLOP を提供し、継続的で大規模なバッチ推定のために特別に構築されています。 128GB Unified LPDDR5x Memory: 現地で最大200億パラメータを有するAIモデルを実行し、最大70億パラメータを細かく調整できます。 ConnectX-7 ネットワーク: 100GbE ConnectX-7 経由で 2 つの DGX Spark ユニットを接続して、最大 405 億パラメータまでモデルを処理できるため、完全 GLM-5 (744B 合計、44B アクティブパラメータ) などの最大のオープンウェイモデルをローカルで実行できます。 Tokens generate faster than you can read, transforming agentic workflows from asynchronous waiting games into real-time collaborations. Uncompromising Speed: Hardware is your physical moat. Every time you send a query to the cloud, you are giving away a piece of your digital footprint. When you use a Mac M3 or a DGX Spark with OpenClaw, you cut the cord entirely: 企業戦略は内部戦略です。 あなたの個人記録はプライベートです。 あなたのソースコードは「トレーニング目的」のために第三者サーバーによって決して解析されません。 このハードウェアは、 . Complete Local Agent Command Center It gives OpenClaw the vast memory playground it needs to store massive local vector databases and maintain long context windows without crashing. あなたはシリコンでプライバシーを取り戻しています。 The initial hardware investment pays for itself the moment you realize you will never pay another API bill or suffer a data breach from a third-party AI provider again. 未来はここにあり、それはローカルでオフラインです。 避けられない雲支配の物語は嘘だった。 The narrative of inevitable cloud dominance was a lie. それは、開発者を依存させ、ユーザーを暴露させるように設計された非常に収益的なマーケティングキャンペーンでした。 It was a highly profitable marketing campaign designed to keep developers dependent and users exposed. 我々はカーテンの後ろを見たが、我々はコマンドラインを好む。 We have seen behind the curtain, and we prefer the command line. OpenClaw、Minimax M2.5 および GLM-5 などのオープンワイヤーモデル、Mac M3 および DGX Spark などのハードウェアの組み合わせにより、生成型AIのパワーが完全に分散化されました。 The combination of OpenClaw, open-weight models like Minimax M2.5 and GLM-5, and heavy-hitting local hardware like the Mac M3 and DGX Spark has completely decentralized the power of generative AI. これは技術的な成果以上のものであり、哲学的な勝利である。 我々はテクノロジーの巨人から火を奪った。 成功しながら走る そして on consumer hardware, the open-source community has proven that true intelligence does not need to be locked behind a paywall. Local Minimax M2.5 Local GLM-5 Look at what we have built! コストと遅延を排除するフレームワーク。 監視されていない完全な自律性を有するエージェントシステム。 絶対的なデータプライバシーを尊重するコマンドセンター。 コンピュータの未来は、砂漠の大規模なサーバー農場ではありません。 The future of computing is a quiet, immensely powerful machine sitting on your desk, fully disconnected from the internet, yet holding the entirety of human knowledge and reasoning capabilities within its localized memory. We are moving from an era of 二つの時代の . renting intelligence owning it The lobster has molted. それは、クラウド依存の脆弱で制限的な殻を解消し、ローカルコンピュータの硬化したを成長させた。 The underground hacker ethos has collided with cutting-edge machine learning, and the result is magnificent. Your tools should belong to you. Your data should belong to you. Your workflow should never be interrupted because a server in a different time zone went down for maintenance. オープンソースの混乱は来ない。 . it has already happened The infrastructure is built, the weights are seeded, and the command center is ready for deployment. Stop paying rent for your intelligence. Stop feeding your private data into the maw of the cloud oligopoly. Clone the repo. Pull the weights. Spin up your local node. Build your sovereign agent swarm today and reclaim your compute. The revolution is local, and it is waiting for your command. 処刑する 処刑する 続きを読む OpenClaw — Official Website The official homepage for the OpenClaw personal AI assistant project. OpenClaw GitHub Repository Source code, documentation, and contributor hub for OpenClaw. OpenClaw — Wikipedia Background, history, and development timeline of the OpenClaw project. Ollama — Official Website Local LLM runtime for downloading, running, and managing open-source models. Ollama GitHub Repository Source code and documentation for the Ollama local inference engine. Ollama + OpenClaw Integration Guide Official guide for connecting OpenClaw with local Ollama models. MiniMax — Official Website Homepage for MiniMax AI, developers of the M2.5 model and MiniMax Agent. MiniMax M2.5 on Hugging Face Open-weight model downloads and documentation for MiniMax M2.5. Kimi AI — Official Website Moonshot AI's Kimi K2.5 chat interface with Agent Swarm and visual coding capabilities. Moonshot AI Open Platform Developer API access for Kimi K2.5 and Moonshot AI services. GLM-5 on Hugging Face (Zhipu AI / Z.ai) Open-weight model downloads for GLM-5, released under the MIT license. NVIDIA DGX Spark — Official Product Page Specifications and details for the Grace Blackwell desktop AI supercomputer. Apple MacBook Pro Specifications Official specs for MacBook Pro models, including M3 Max unified memory configurations. Apple M3 Max Chip Overview Apple's official announcement detailing the M3 Max chip architecture and capabilities. FAISS — Facebook AI Similarity Search Open-source vector database library for local embedding storage and similarity search. Chroma — Open-Source Vector Database Open-source search and retrieval database for AI applications, used for local embedding storage. LM Studio — Local AI on Your Computer Desktop application for downloading, running, and managing local LLMs with an OpenAI-compatible API. llama.cpp — LLM Inference in C/C++ High-performance local LLM inference engine supporting GGUF quantized models across CPU and GPU backends. Kimi K2.5 Model Weights on Hugging Face Official open-weight release of Moonshot AI's Kimi K2.5 multimodal agentic model. NVIDIA DGX Spark Specification Sheet Detailed technical specifications for the GB10-powered desktop AI supercomputer. Peter Steinberger — Creator of OpenClaw Personal blog of OpenClaw's creator, with posts on the project's origin, architecture, and future. OpenClaw Documentation Official setup guides, configuration reference, channel integrations, and security documentation. Zhipu AI (Z.ai) — Official Website Homepage of Zhipu AI, the company behind the GLM series of open-source language models. MiniMax M2.5 — Official Announcement MiniMax's official M2.5 model release page with benchmarks, pricing, and agent integration details. Google Nano Banana Proは、この記事のすべての画像に使用されました。 Google Nano Banana Pro was used for every image in this article. Claude Opus 4.6 と Google Gemini 3.1 Pro は、この記事の最初の草案に使用されました。 Claude Opus 4.6 and Google Gemini 3.1 Pro were used for the first draft of this article.