"The Intelligence Intellectuals: Social Scientists and the Making of the CIA"

 ""The Intelligence Intellectuals: Social Scientists and the Making of the CIA"

 

By Peter C. Grace

 

Georgetown, 306 pages, $39.95

 

Before there was Jack Ryan, there was Ronald Malcolm, the hero of the spy novel "Six Days of the Condor" (1974), later made into a movie starring Robert Redford. Ronald (code name: Condor) is the anti-James Bond: A milquetoast book reader for the CIA, he gets swept up in a murderous conspiracy and survives thanks to his brains, not his brawn. "Condor" is the fantasy of the professional class that they, too, can covertly save the world.

 

According to Peter C. Grace in "The Intelligence Intellectuals: Social Scientists and the Making of the CIA," such bookworms did indeed play a role at the height of the Cold War -- if not in saving the world, then in rescuing the CIA from weak leadership and its own incompetence. The Condor's real-life counterparts included Sherman Kent and William Langer, historians at Yale and Harvard, respectively, and Max Millikan, an MIT economist. These "intelligence intellectuals" were drafted in the early 1950s to rationalize and run the CIA's strategic-intelligence assessment on the heels of the institution's failures to predict, among other events, China's fall into communism and the Soviet Union's development of an atomic bomb -- both in 1949 -- as well as the outbreak of the Korean War in 1950. Policymakers decided that what they needed was not analysis of headlines ("current intelligence") but predictive assessments of high-level issues ("strategic intelligence"). These were to come in the form of National Intelligence Estimates, and the best way to get rigorous NIEs was to rely on social scientists -- or so it was believed.

 

As someone who has occasionally contributed to the intelligence community's "products," as they are called, I can attest that, 75 years after those first social scientists showed up at the CIA, such gatherings often feel like graduate-school reunions. Currently America's 18 intelligence agencies, overseen by the Office of the Director of National Intelligence, employ, contract or rely on a multitude of professors, pundits and members of think tanks to give input on intelligence work in progress. How much this expertise actually influences the agency's final decisions is unknowable from the outside. But everyone assumes it was their sparkling insight that swayed the president.

 

Today's doctorate-fest is a far cry from the beleaguered CIA to which Kent and Langer showed up in 1950. Mr. Grace, who teaches politics and international relations at the University of Otago in New Zealand, traces their attempts to use social-science techniques to create analytically rigorous methods for assessing trends, confronting uncertainty and predicting major future events, such as war or economic collapse.

 

While Mr. Grace's discussion is rather academic, it is nonetheless compelling reading for anyone who has thought about how to analyze information. He focuses on the years 1950 to 1953, when Kent and his colleagues struggled to codify processes for making sense of what was already a welter of information (long before today's digital tsunami) and turn it into coherent and defendable assessments. Mr. Grace's institutional history is itself a sociological study.

 

Yet in choosing to end at the beginning, so to speak, and focus on the early Cold War, Mr. Grace avoids having to assess how the new arrangement subsequently performed. Failures to foresee the Iranian Revolution, the collapse of the Soviet Union and the attacks of Sept. 11, 2001 -- to mention but a few -- have buffeted America and the world with a generation of strategic surprise, exactly what the NIEs were designed to avoid.

 

More intriguingly, if unintentionally, Mr. Grace's book cuts to the core of the cultural divide that currently wracks the country. In reminding us that the social scientists after World War II sought to "establish authority in intellectual and moral matters" -- to quote another study mentioned in "The Intelligence Intellectuals" -- Mr. Grace is delineating the origins of what is popularly called the deep state, revealing the fracture between populist and elitist views of governance and society. It is James Burnham's managerial revolution -- the idea that a class of permanent professional administrators dominates government, business and other institutions -- brought to the world of cloak and dagger and the commanding heights of government, economics, education and society by an increasingly self-conscious (and self-protecting) professional class.

 

The increasing complexity of government operations since World War I naturally led to the rise of a professionally trained cadre of experts. These experts then furthered the complexity of the systems under their purview, creating a self-sustaining cycle in which ever more expertise was required to deal with ever more complexity. In the case of the CIA, the transition from the derring-do of Ivy League lettermen such as William Colby of the World War II-era OSS (officially the Office of Strategic Services, but mockingly called "Oh So Social") to the professional bookworms and number crunchers of the Directorate of Intelligence simply mirrored what was happening in other government departments. And yet, whether socialite spy or glasses-wearing econometrician, both were drawn from the Ivy League and a handful of other acceptable schools, thereby maintaining a largely closed circle.

 

The degree to which this uniformity in training, thought and professional positions leads to groupthink, institutional capture and an inability (or unwillingness) to consider alternative approaches to intelligence assessments lies at the heart of any critique of the CIA, as well as of government at large. The current "assortative mating" of the Democrats into the party of professional elites and the Republicans into that of nonelite workers may be the culmination of a socioeconomic process given a major boost when the first Ivy League brains showed up at the CIA to save the spooks from themselves.

 

---

 

Mr. Auslin is a historian at Stanford's Hoover Institution. His book "National Treasure: How the Declaration of Independence Made America" will be published in May.” [1]

 

1. Brains, Cloak And Dagger. Auslin, Michael.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 19 Feb 2026: A13.  

„OpenAI“ pasamdė virusinio šalutinio projekto „OpenClaw“ kūrėją

Prieš aiškinantis, kas vyksta Vakaruose, pažvelkime į konkurentus. Ar egzistuoja nepriklausomi „OpenClaw“ konkurentai Kinijoje?

 

Taip, egzistuoja keli nepriklausomi Kinijos konkurentai ir alternatyvos dirbtinio intelekto agentų sistemai „OpenClaw“ (anksčiau „Clawdbot“ / „Moltbot“), daugiausia dėmesio skiriant autonominiams, vizualiai pagrįstiems ir ekonomiškai efektyviems dirbtinio intelekto asistentams.

 

Pagrindiniai Kinijos konkurentai ir alternatyvos:

 

„Zhipu AI“ (AutoGLM): Laikoma artimiausia konkurente Kinijoje, „AutoGLM“ daugiausia dėmesio skiria „kryžminiam programų vykdymui“, imituodama žmogaus operacijas mobiliuosiuose įrenginiuose, naudodama vizualinį atpažinimą, apeidama programų API poreikį.

 

„Moonshot AI“ (Kimi K2.5 / Kimi Coding): Žinoma dėl labai ekonomiškų, didelio našumo modelių, „Kimi“ yra plačiai naudojama agentinėse sistemose Kinijoje, todėl siūlo didelį kainos pranašumą, palyginti su JAV modeliais.

 

„Tencent“ („HunyuanWorld“) ir „Alibaba“ („Qwen3.5“): Šie technologijų gigantai sparčiai atnaujina savo modelius, kad palaikytų pažangių agentų elgseną, mesdami iššūkį tiek „OpenAI“, tiek atvirojo kodo „OpenClaw“ ekosistemai.

 

„Nanobot“ (HKU): Nepriklausoma, lengva parinktis, atsiradusi Honkongo universitete, sukurta dideliam našumui ir mažai išteklių naudojimui (pvz., veikianti „Raspberry Pi“).

 

„memU“: Orientuojasi į ilgalaikę atmintį ir vartotojų įpročių žinių grafiko kūrimą, tarnaudama, kaip specializuota alternatyva asmeninio asistento naudojimo atvejais.

 

Kontekstiniai veiksniai:

 

Priėmimas Kinijoje: Nepaisant saugumo problemų, pati „OpenClaw“ įgijo didžiulį populiarumą Kinijoje, tokios įmonės, kaip „Baidu“ integravo ją į savo paieškos programas, o vartotojai ją naudojo vietinėje įrangoje.

 

Atvirojo kodo pokytis: Rinkoje pastebimas Kinijos atvirojo kodo modelių (pvz., „Kimi“, „GLM-4.5“, „Qwen3“) antplūdis, kurie yra labai konkurencingi kainos atžvilgiu, o daugelis geriausių „Hugging Face“ modelių dabar yra iš Kinijos.

 

„OpenClaw“ yra atvirojo kodo dirbtinio intelekto agentas, tačiau jo valdymas paprastai kainuoja nuo 6 iki 200 USD ir daugiau per mėnesį dėl LLM API naudojimo ir serverio talpinimo mokesčių. Nors programinė įranga yra nemokama, kainos priklauso nuo API (pvz., „Claude“, „OpenAI“) ir infrastruktūros. Kinijos modeliai, tokie, kaip „Moonshot AI“ „Kimi“ ir „MiniMax“, yra integruoti kaip pigesnės, našios alternatyvos, dažnai kainuojančios net aštuonis kartus mažiau, nei JAV konkurentai.

 

„OpenClaw“ kainos suskirstymas (2026 m.)

 

Programinės įrangos kaina: nemokama (atvirojo kodo).

 

Veikimo išlaidos: paprastai 6–200 USD ir daugiau per mėnesį už API žetonus ir debesies talpinimą (pvz., VPS, „Cloudflare“).

 

Naudojimo pagrindu taikomos išlaidos: didelis aktyvumas (aktyvus agentas) gali lemti didelius API mokesčius.

 

Alternatyvus talpinimas: kai kurie naudoja vietinius, našius kompiuterius už 0 USD talpinimo mokesčių.

 

Kinijos konkurentai ir kainų palyginimas

 

„OpenClaw“ integravo Kinijos dirbtinio intelekto modelius, kad sumažintų išlaidas, todėl jie yra tiesioginės ir nebrangios alternatyvos agento veikimui:

 

„Moonshot AI“ (Kimi K2.5): kainuoja maždaug 0,58 USD už milijoną įvesties žetonų ir 3 USD už išvesties žetonus.

 

„MiniMax“: kitas Kinijos tiekėjas, integruotas į „OpenClaw“, siekiant ekonomiško veikimo.

 

Palyginimas: šie Kinijos modeliai kainuoja maždaug 1/9–1/8 dalies pigiau, nei aukščiausios klasės JAV modeliai, tokie, kaip „Anthropic“ „Claude Opus 4.5“, kuris ima 5 USD už milijoną įvesties ir 25 USD už išvesties žetonus.

 

Geriausios „OpenClaw“ alternatyvos

 

Jei ieškote panašių, potencialiai pigesnių ar skirtingų diegimo variantų:

 

„Jan.ai“: geriausiai tinka privatumui užtikrinti vietiniams pokalbiams, atvirojo kodo.

 

„AnythingLLM“: geriausiai tinka privačioms žinių bazėms.

 

„Retool“: geriausiai tinka kurti vidinius dirbtinio intelekto įrankius.

 

„Cloudflare Workers“: naudojamas agentų talpinimui už ~5 USD/mėn.

 

Panagrinėkime plačiau „Zhipu AI“ „AutoGLM“ – tai regėjimo, kalbos ir veiksmų modelis, skirtas valdyti išmaniuosius telefonus, interpretuojant ekrane rodomus pikselius ir imituojant žmogaus gestus, tokius, kaip bakstelėjimai, braukimai ir teksto įvedimas.

 

 

Naudojimo atvejo pavyzdys: automatinis maisto pristatymas

 

 

Pagrindinis naudojimo atvejis – maisto užsakymas balso komandomis be rankinio programėlės naršymo.

 

 

Procesas: pateikiate užklausą, pvz., „Užsakykite šaltą kokosų latte iš artimiausios kavinės su puse cukraus“.

 

 

Vykdymas: „AutoGLM“ atpažįsta tinkamą programėlę (pvz., „Meituan“), apeina reklamas, pasirenka konkrečius produktus ir pritaikymus, pritaiko galimus nuolaidų kuponus ir nukreipia jus tiesiai į galutinį mokėjimo ekraną patvirtinimui.

 

 

Kiti naudojimo atvejai:

 

 

Kelionių planavimas: skrydžių užsakymas ir kainų palyginimas skirtingose ​​oro linijų programėlėse ir kelionių agregatoriuose pagal biudžetą.

 

 

El. prekyba: naujausių užsakymų siuntimo būsenos tikrinimas tokiose platformose, kaip „Taobao“.

 

 

Socialinė žiniasklaida: automatinis konkrečių temų nutildymas sklaidos kanale arba turinio generavimas ir publikavimas tokiose platformose, kaip „TikTok“ ar „Xiaohongshu“.

 

 

Naudojimo kaina

 

Nuo 2025 m. pradžios „Zhipu AI“ pradėjo taikyti agresyvią „nemokamo naudojimo“ strategiją, skirtą individualiems vartotojams, kad galėtų konkuruoti su prenumeratos pagrindu veikiančiais modeliais.

 

Individualūs vartotojai: „AutoGLM Rumination“ galima nemokamai gauti per oficialią „Zhipu AI“ mobiliąją programėlę ir svetainę.

 

Kūrėjai: Nors pats modelis yra atvirojo kodo (pasiekiamas tokiose platformose kaip „Hugging Face“), prie jo galima prisijungti per API, ir didelio masto naudojimas yra susijęs su išlaidomis.

 

GLM-4.5 Air: Maždaug 0,20 USD už 1 milijoną įvesties žetonų ir 1,10 USD už 1 milijoną išvesties žetonų.

 

Flash versijos: Kai kurios versijos, pvz., GLM-4.7-Flash, kūrėjų platformoje siūlomos nemokamai.

 

„Zhipu AI“ GLM-4.7-Flash atrodo įdomiai. Ką su juo galima daryti? Kiek tai kainuoja nuo pradžios iki pabaigos?

 

„Zhipu AI“ GLM-4.7-Flash yra didelio našumo 30B mišrių ekspertų (MoE) modelis, kurį galima nemokamai rasti jų kūrėjų platformoje, specialiai optimizuotas kodavimui, agentų darbo eigoms ir greitam teksto generavimui su 200 tūkst. žetonų kontekstiniu langu. Jis skirtas kūrėjams, siūlantis nemokamą API naudojimą (1 srautas / lygiagrečiai) ir, kai kuriais atvejais, 5 USD mėnesinių nemokamų kreditų, todėl jį galima nemokamai naudoti testavimui ir kūrimui.

 

Ką galite nuveikti su GLM-4.7-Flash

 

Kodavimo pagalba: Ši programėlė puikiai atlieka kodavimo užduotis, konkurencingą programavimą ir derinimą, siūlydama modernų atvirojo kodo našumą.

Agentiniai darbo srautai: Sukurta dirbtinio intelekto agentams, palaiko sudėtingus įrankių iškvietimus, terminalų pagrindu veikiančią, automatizaciją ir nuoseklų samprotavimą.

Ilgo konteksto užduotys: Turėdama 200 tūkst. konteksto langą (per MLA) (maždaug atitinka 500 informacijos puslapių), ji gali apdoroti didelę dokumentaciją arba kodo bazės analizę.

Kūrybinės ir bendrosios užduotys: Idealiai tinka greitam, kūrybiškam rašymui, vertimui ir vaidmenų žaidimų scenarijams.

Vietinis diegimas: Modelis prieinamas kaip atvirojo svorio, leidžiantis vietinį vykdymą NVIDIA, AMD arba Apple Silicon aparatinėje įrangoje.

 

Kaina naudojimui nuo proceso pradžios iki pabaigos

 

Kūrimo etapas: Nemokamas. „Z.ai“ siūlo GLM-4.7-Flash modelį nemokamai savo platformoje su 1 lygiagrečiu srautu ir suteikia naujiems vartotojams 5 USD nemokamų kreditų kas 30 dienų.

Gamybos etapas: Ypač maža kaina. Palyginti su „Claude“ / „GPT“, jis yra žymiai pigesnis, dažnai apibūdinamas, kaip „nemokamos pakopos“ arba labai ekonomiškas variantas, o kai kurios API įvestys yra nemokamos.

 

Naudojimo apribojimai: nemokama pakopa paprastai apsiriboja vienu vienu metu vykdomu srautu.

 

Kūrėjams ji veikia, kaip „Haiku atitikmens“ modelis, užtikrinantis didelės spartos, ekonomiškas ir galingas dirbtinio intelekto galimybes programoms kurti.

 

Žmonės bando konkuruoti ir Amerikoje:

 

„OpenAI žingsnis pasamdyti „OpenClaw“, virusinio asmeninių dirbtinio intelekto asistentų, kūrėją, liudija apie nuožmią konkurenciją, kuri vis dar vyksta dėl drąsių ir netikėtų dirbtinio intelekto idėjų ir žmonių, kurie jas kuria.

 

Peteris Steinbergeris, austrų programuotojas ir verslininkas, kuris lapkritį sukūrė „OpenClaw“ kaip šalutinį projektą, prisijungs prie „OpenAI“. Jo kūrinys bus valdomas per atskirą fondą.

 

„Meta Platforms“ ir „xAI“ atstovai taip pat kalbėjosi su Steinbergeriu per audringą savaitę, kurią jis praleido San Franciske anksčiau vasarį, teigė su šiuo klausimu susipažinę šaltiniai.

 

„OpenClaw“ agentai dirba kaip virtualūs asmeniniai asistentai, kurie gali atlikti užduotis realiame pasaulyje. Vartotojai bendrauja su agentais per įprastas pranešimų siuntimo programas, įskaitant „WhatsApp“, „Telegram“ ir „iMessage“. Tada agentai atlieka tokias užduotis kaip el. laiškų siuntimas, kodo derinimas ir net skambinimas restoranams rezervuoti staliuką.

 

Kai kurie technologai teigė, kad „OpenClaw“ galėtų išsivystyti į savotišką operacinę sistemą, leidžiančią žmonėms programuoti savo asmeninius asistentus, nes vis daugiau vartotojų kreipiasi pagalbos į dirbtinį intelektą. valdyti savo gyvenimo aspektus.

 

Greitis, kuriuo „OpenClaw“ išpopuliarėjo, o Steinbergeris tapo DI žaidėjų įdarbinimo taikiniu, priminė ankstyvąsias „Apple App Store“ dienas, kai pavieniai inžinieriai kūrė programas, kurios greitai įgijo platų sekėjų ratą. Šis procesas beveik akimirksniu išugdė milijonierius ir sukūrė programėlių ekonomiką. DI vadovai ir tyrėjai taip pat nori lažintis dėl tokių idėjų kaip „OpenClaw“, kurios galėtų atsirasti kaip panaši ekosistema.

 

„Meta“ generalinis direktorius Markas Zuckerbergas išleido milijardus dolerių technologijų licencijai ir tyrėjų, mokslininkų, infrastruktūros inžinierių bei verslininkų samdymui, kad sukurtų DI superkomandą. Šis žaibas padidino atlyginimų paketus geriausiems DI darbuotojams visoje pramonėje.

 

Nei Steinbergeris, nei „OpenAI“ neatskleidė, koks bus jo atlyginimų paketas. Asmuo, artimas sandoriui, teigė, kad jis buvo gerokai mažesnis nei 1 milijardas dolerių.

 

Po susitikimų su DI laboratorijomis, kurie leido jam peržiūrėti neišleistus tyrimus, Steinbergeris pasirinko „OpenAI“, nes bendrovė suteikė jam tvirtesnes garantijas, kad „OpenClaw“ išliks nepriklausoma, sakė jis.

 

Steinbergeris lapkritį išleido „OpenClaw“ kaip atvirojo kodo projektą, o tai reiškia, kad jis yra laisvai platinamas ir kiekvienas gali juo naudotis. gali padėti jį kurti ir modifikuoti. Šeštadienį paskelbtame tinklaraščio įraše jis teigė, kad dirba kurdamas fondą su „tinkama struktūra“, kad „OpenClaw“ išliktų atvirojo kodo.

 

„Aiškiai tariant, mūsų misija yra dirbti su visais ir visus remti“, – sakė Dave'as Morinas, rizikos kapitalo investuotojas, kuris bus pirmasis nepriklausomas fondo valdybos narys. „Tai reiškia visus žmones, visas laboratorijas, visas įmones, kurios nori dalyvauti.“

 

Morinas teigė, kad jie vis dar sprendžia, kas bus kiti valdybos nariai. Tačiau Steinbergeris bus valdyboje,  taip pat kažkas iš „OpenAI“, – sakė jis.

 

„OpenAI“ generalinis direktorius Samas Altmanas sekmadienį paskelbtame „X“ įraše teigė, kad bendrovė ketina toliau remti „OpenClaw“ kaip atvirojo kodo projektą, ir pakartojo, kad jį valdys fondas.

 

Altmanas taip pat teigė, kad Steinbergeris turi „daug nuostabių idėjų apie labai išmanių agentų, kurie sąveikauja tarpusavyje ir daro labai naudingus dalykus žmonėms, ateitį. Tikimės, kad tai greitai taps mūsų produktų pasiūlos pagrindu“.

 

„OpenAI“ atstovė spaudai teigė, kad Steinbergeris prisijungs prie komandos, atsakingos už „OpenAI“ dirbtinio intelekto kodavimo įrankį, vadinamą „Codex“. Steinbergeris dažnai teigia, kad „Codex“ buvo įrankis, kurį jis naudojo kurdamas „OpenClaw“.

 

Negalima tiksliai nustatyti, su kuo jis dirbs dirbdamas „OpenAI“, tačiau Altmano pranešimas „X“ ir Steinbergerio tinklaraščio įrašas rodo, kad jis dirbs su asmeniniais agentais. Pasak jo, Steinbergeris taip pat turės laiko tęsti darbą su „OpenClaw“.

 

Steinbergeris pradėjo kurti „OpenClaw“ praėjusiais metais kaip savaitgalio hobio projektą. 2021 m. jis buvo pusiau išėjęs į pensiją, pardavęs startuolį už daugiau nei 100 mln. dolerių. Pasak jo, spartus naujausių dirbtinio intelekto kodavimo įrankių, tokių kaip „Codex“ ir „Anthropic“ „Claude Code“, vystymas paskatino jį grįžti prie kūrimo.

 

 

Iš jo projekto kilę asistentai per pastarąsias kelias savaites išpopuliarėjo dėl savo išradingumo atliekant užduotis ir bendraujant. „OpenClaw“ populiarumo piką pasiekė sausio pabaigoje, kai dirbtinio intelekto asistentai, regis, pradėjo bendrauti tarpusavyje „Reddit“ stiliaus forume, vadinamame „Moltbook“.

 

 

Netrukus Steinbergerį užplūdo el. laiškai iš vartotojų, kurie tikėjosi oficialios klientų aptarnavimo komandos. „Tai tik aš“, – sakė jis.

 

 

Tada pasirodė dirbtinio intelekto laboratorijos. Netrukus po to Steinbergeris išskrido iš Vienos į San Franciską. Būdamas mieste, jis apsistojo pas draugus, nes jam tai labiau patiko, bet ir todėl, kad dauguma viešbučių buvo užsakyti „Super Bowl“ rungtynėms, sakė jis.

 

 

Be susitikimo su dirbtinio intelekto laboratorijomis, Steinbergeris kalbėjo prie židinio vykusiame pokalbyje ir vertino „Codex“ hakatoną „OpenAI“.

 

 

Tą pačią savaitę jis dalyvavo „ClawCon“ – „OpenClaw“ vartotojų suplanuotame renginyje. Entuziastai rikiavosi eilėje prie pastato, laukdami susitikimo su „ClawFather“. Aktorius ir rizikos kapitalo investuotojas Ashton Kutcher netikėtai atvyko susitikti su Steinberger.

 

 

Steinberger išvyko prieš Super Bowl pradžią įrašyti pokalbio su podkasteriu Lex Fridman, sakė jis.

 

 

Steinberger užaugo Austrijos ūkyje ir dalijosi savo laiką tarp Vienos ir Londono. Jis sakė, kad dėl darbo planuoja persikelti į San Franciską.

 

 

„Niekada nebūčiau tikėjęsis, kad mano žaidimų aikštelės projektas sukels tokias bangas“, – rašė jis šeštadienį tinklaraščio įraše. „Internetas vėl tapo keistas.“ [1]

 

1. OpenAI Hires Creator of a Viral Side Project. Au-Yeung, Angel.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 19 Feb 2026: B1.  

 

 

 

 

OpenAI Hires Creator of a Viral Side Project OpenClaw

 Before figuring out what is going on in the West, let’s look at the competition. Do independent Chinese competitors of OpenClaw exist?

 

Yes, several independent Chinese competitors and alternatives to the AI agent framework OpenClaw (formerly Clawdbot/Moltbot) exist, focusing on autonomous, visual-based, and cost-effective AI assistants.

 

Key Chinese Competitors and Alternatives:

 

    Zhipu AI (AutoGLM): Considered the closest competitor in China, AutoGLM focuses on "cross-application execution" by simulating human operations on mobile devices using visual recognition, bypassing the need for app APIs.

 

    Moonshot AI (Kimi K2.5/Kimi Coding): Known for highly cost-effective, high-performance models, Kimi is heavily used within agentic frameworks in China, offering a significant cost advantage over US-based models.

    Tencent (HunyuanWorld) & Alibaba (Qwen3.5): These tech giants are rapidly updating their models to support advanced agent behavior, challenging both OpenAI and the open-source OpenClaw ecosystem.

 

    Nanobot (HKU): An independent, lightweight option arising from Hong Kong University, designed for high-performance with low-resource usage (e.g., running on a Raspberry Pi).

 

    memU: Focuses on long-term memory and building a knowledge graph of user habits, serving as a specialized alternative for personal assistant use cases.

 

Contextual Factors:

 

    Adoption in China: Despite security concerns, OpenClaw itself gained massive traction in China, with companies like Baidu integrating it into their search apps, and users running it on local hardware.

    Open-Source Shift: The market is witnessing a surge in Chinese open-source models (e.g., Kimi, GLM-4.5, Qwen3) that are highly cost-competitive, with many of the top Hugging Face models now coming from China.

   

 

 

 

OpenClaw is an open-source AI agent, but running it typically costs $6 to $200+ per month due to LLM API usage and server hosting fees. While the software is free, costs depend on API (e.g., Claude, OpenAI) and infrastructure. Chinese models like Moonshot AI's Kimi and MiniMax are integrated as cheaper, high-performance alternatives, often 1/8th the cost of US competitors.

 

OpenClaw Cost Breakdown (2026)

 

    Software Cost: Free (Open Source).

    Operating Costs: Typically $6–$200+/month for API tokens and cloud hosting (e.g., VPS, Cloudflare).

 

 

    Usage-Based Costs: High activity (active agent) can lead to significant API charges.

 

 

    Alternative Hosting: Some use local, high-performance PCs for $0 hosting fees.

 

Chinese Competitors & Cost Comparison

OpenClaw has integrated Chinese AI models to reduce costs, making them direct, low-cost alternatives for powering the agent:

 

    Moonshot AI (Kimi K2.5): Costs roughly $0.58 per million input tokens and $3 per output tokens.

    MiniMax: Another Chinese provider integrated into OpenClaw for cost-effective performance.

    Comparison: These Chinese models are roughly 1/9th to 1/8th the price of premium US models like Anthropic's Claude Opus 4.5, which charges $5 per million input and $25 for output tokens.

 

Top Alternatives to OpenClaw

 

If looking for similar, potentially lower-cost or different deployment options:

 

    Jan.ai: Best for privacy-focused local chat, open source.

    AnythingLLM: Best for private knowledge bases.

    Retool: Best for building internal AI tools.

    Cloudflare Workers: Used for hosting agents at ~$5/month.

 

Let us explore more Zhipu AI's AutoGLM, that is a vision-language-action model designed to operate smartphones by interpreting on-screen pixels and simulating human gestures like taps, swipes, and text input.

 

Example Use Case: Automated Food Delivery

 

A primary use case is ordering food via voice command without manual app navigation.

 

    The Process: You provide a prompt such as, "Order a cold coconut latte from the nearest coffee shop with half sugar".

    Execution: AutoGLM identifies the correct app (e.g., Meituan), bypasses advertisements, selects the specific items and customizations, applies available discount coupons, and brings you directly to the final payment screen for confirmation.

 

Other use cases include:

 

    Travel Planning: Booking flights and comparing prices across different airline apps and travel aggregators based on a budget.

    E-commerce: Checking the shipping status of recent orders on platforms like Taobao.

    Social Media: Automatically muting specific topics in a feed or generating and publishing content to platforms like TikTok or Xiaohongshu.

 

Cost of Use

 

As of early 2025, Zhipu AI has adopted an aggressive "free-to-use" strategy for individual users to compete with subscription-based models.

 

    Individual Users: AutoGLM Rumination is available free of charge through the official Zhipu AI mobile app and website.

 

    Developers: While the model itself is open-source (available on platforms like Hugging Face), accessing it via API for large-scale integration involves costs.

 

        GLM-4.5 Air: Approximately $0.20 per 1 million input tokens and $1.10 per 1 million output tokens.

 

        Flash Versions: Some versions, like GLM-4.7-Flash, are offered for free on the developer platform.

 

Zhipu AI's GLM-4.7-Flash looks interesting. What can you do with it? How much does it cost from start to finish?

 

Zhipu AI’s GLM-4.7-Flash is a high-performance 30B Mixture-of-Experts (MoE) model available for free on their developer platform, specifically optimized for coding, agentic workflows, and fast text generation with a 200K token context window

. It is designed for developers, offering free API usage (1 stream/concurrency) and, in some cases, $5 of monthly free credits, making it free for testing and development.

 

What You Can Do With GLM-4.7-Flash

 

    Coding Assistance: It excels at coding tasks, competitive programming, and debugging, offering state-of-the-art open-source performance.

    Agentic Workflows: Designed for AI agents, it supports complex tool calling, terminal-based automation, and step-by-step reasoning.

    Long-Context Tasks: With a 200K context window (via MLA) (roughly equivalent to 500 pages of information), it can process large documentation or codebase analysis.

    Creative & General Tasks: Ideal for fast, creative writing, translation, and roleplay scenarios.

    Local Deployment: The model is available as open weights, allowing for local execution on NVIDIA, AMD, or Apple Silicon hardware.

 

Cost from Start to Finish

 

    Development Phase: Free. Z.ai offers the GLM-4.7-Flash model for free on their platform, with 1 concurrent stream, and gives new users $5 of free credits every 30 days.

    Production Phase: Extremely low cost. Compared to Claude/GPT, it is significantly cheaper, often described as a "free-tier" or highly economical option, with some API inputs being free.

    Usage Limitations: The free tier is typically limited to one concurrent stream.

 

For developers, it acts as a "Haiku-equivalent" model, providing high-speed, cost-effective, and powerful AI capabilities for building applications.

 

People are trying to compete in America too:

 

“OpenAI's move to hire the creator of OpenClaw, the viral maker of personal AI assistants, is a testament to the ferocious competition that still exists for bold and unexpected ideas in artificial intelligence and the people who come up with them.

 

Peter Steinberger, an Austrian coder and entrepreneur who hacked together OpenClaw as a side project in November, is set to join OpenAI. His creation will be managed through a separate foundation.

 

Representatives for Meta Platforms and xAI also held talks with Steinberger during a whirlwind week that he spent in San Francisco earlier in February, people familiar with the matter said.

 

OpenClaw agents work as virtual personal assistants that can do tasks in the real world. Users communicate with agents through common messaging apps including WhatsApp, Telegram and iMessage. The agents then perform tasks such as sending emails and debugging code and even calling restaurants to make reservations.

 

Some technologists have suggested that OpenClaw could evolve into a kind of operating system allowing people to program their own personal assistants as more users turn to AI to help manage aspects of their lives.

 

The speed at which OpenClaw went viral and Steinberger became a hiring target for AI players was reminiscent of the earliest days of Apple's App Store, where individual engineers built apps that quickly gained a wide following. The process minted near-instant millionaires and created the app economy. AI executives and researchers are also willing to bet on ideas such as OpenClaw that could emerge as a similar ecosystem.

 

Meta Chief Executive Mark Zuckerberg spent billions of dollars to license technology and hire researchers, scientists, infrastructure engineers and entrepreneurs to build an AI superteam. That blitz raised pay packages for top AI employees across the industry.

 

Neither Steinberger nor OpenAI disclosed what his pay package would be. A person close to the deal said it was well under $1 billion.

 

After taking meetings with AI labs that allowed him to preview unreleased research, Steinberger chose OpenAI because the company gave him stronger guarantees that OpenClaw would remain independent, he said.

 

Steinberger released OpenClaw as an open-source project in November, meaning it is freely distributed and anyone can help create and modify it. In a blog post on Saturday, he said he was working on making a foundation with "a proper structure" to keep OpenClaw open-source.

 

"Explicitly, our mission is to work with everyone and support everyone," said Dave Morin, a venture investor who will be the foundation's first independent board member. "That means all the people, all the labs, all the companies that want to play."

 

Morin said they are still deciding who the other board members will be. But Steinberger will be on the board, as well as somebody from OpenAI, he said.

 

OpenAI Chief Executive Sam Altman said in an X post on Sunday that the company intends to continue to support OpenClaw as an open-source project, and reiterated that it would be managed through a foundation.

 

Altman also said Steinberger has "a lot of amazing ideas about the future of very smart agents interacting with each other to do very useful things for people. We expect this will quickly become core to our product offerings."

 

Steinberger will be joining the team responsible for OpenAI's AI coding tool, called Codex, a spokeswoman for OpenAI said. Steinberger often credits Codex as a tool he used to build OpenClaw.

 

It couldn't be determined exactly what he will be working on while at OpenAI, but Altman's X message and Steinberger's blog post suggest he will be working on personal agents. Steinberger will also have time to continue working on OpenClaw, he said.

 

Steinberger started building OpenClaw last year as a weekend hobby project. He was semiretired after selling a startup for more than $100 million in 2021. Rapid development in the latest AI coding tools such as Codex and Anthropic's Claude Code drew him back to building, he said.

 

The assistants born out of his project have gone viral in the past few weeks for their ingenuity in completing tasks and communication. OpenClaw reached peak virality in late January, when the AI assistants appeared to begin communicating with each other on a Reddit-style forum called Moltbook.

 

Steinberger was soon overwhelmed with emails from users who were expecting a formalized customer-support team. "It's just me," he said.

 

Then, the AI labs came knocking. Steinberger flew from Vienna to San Francisco shortly afterward. He stayed with friends while in the city because he preferred to do so, but also because most hotels were booked for the Super Bowl, he said.

 

Besides meeting with the AI labs, Steinberger spoke at a fireside chat and judged a Codex hackathon at OpenAI.

 

In the same week, he attended "ClawCon," a grassroots event planned by OpenClaw users. Enthusiasts lined up outside a building, waiting to meet the "ClawFather." Ashton Kutcher, the actor and venture-capital investor, made a surprise visit to meet Steinberger.

 

Steinberger left before the Super Bowl kickoff to record a conversation with podcaster Lex Fridman, he said.

 

Steinberger grew up on an Austrian farm and had been splitting his time between Vienna and London. He plans to relocate to San Francisco for the job, he said.

 

"Never would I have expected that my playground project would create such waves," he wrote in the blog post on Saturday. "The internet got weird again." [1]

 

1. OpenAI Hires Creator of a Viral Side Project. Au-Yeung, Angel.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 19 Feb 2026: B1.