GLM-4.7 & MiniMax M2.1 实测上线：AI Ping 喊你免费体验国产大模型 “硬实力”

【前言】

国产大模型又上新 “战场” 了！12 月 23 日，清程 AI Ping 平台正式开放GLM-4.7与MiniMax M2.1两款旗舰模型的免费实测 —— 这俩可是当前国产模型在 “工程交付” 与 “Agent 长效运行” 赛道的代表性选手，直接瞄准真实场景的 “长期稳定干活能力”体验注册登录享30元算力金所有模型及供应商可用

一、核心定位与适配场景：不止是评测工具，更是决策中枢

平台面向开发者的两大核心需求提供支持：一是通过 7×24 小时专业的持续评测，呈现全面、客观、真实的大模型服务性能指标，提供客观、可验证的性能榜单；二是借助统一 API 接口、智能路由调度等功能，帮助需通过云端调用大模型的开发者缩短决策周期、提升开发效率、降低接入成本。

二、GLM-4.7 vs MiniMax M2.1：国产大模型实用场景能力深度对比

结合二者核心特性，从技术架构、场景适配、成本效率三个维度展开更细化的分析：

1.技术架构：不同路径支撑核心能力

GLM-4.7：可控推理 + 按需调节

核心架构逻辑：以 “任务确定性” 为目标，通过可控思考机制约束推理路径 —— 避免发散性输出，确保复杂工程任务（如代码开发、数据建模）的每一步都贴合需求。
补充特性：推理强度可灵活切换（高推理 / 低推理模式），既能在高精度任务中拉满性能，也能在轻量需求中降低资源消耗。

MiniMax M2.1：MoE 架构 + 多语言优化

核心架构逻辑：采用高效稀疏 MoE（混合专家）架构—— 仅激活部分 “专家模块” 处理对应任务，既提升推理速度，又降低长期运行的资源占用。
补充特性：针对 Rust/Go/Java/C++ 等生产级语言做了底层优化，代码生成的 “工程兼容性” 更强（如语法规范、性能适配更贴合实际开发场景）。

2.场景适配：精准匹配不同业务需求

工程编码场景

GLM-4.7 更适配：单任务复杂度高、结果确定性要求强的场景（如金融系统的核心模块开发、高精度数据分析报告生成）—— 能 “一次性把复杂活儿做对”。
MiniMax M2.1 更适配：多语言混合开发、代码迭代频繁的场景（如跨端系统开发、云原生项目维护）—— 支持多语言且编码效率更高。

Agent 应用场景

GLM-4.7 更适配：短周期、多步骤但流程明确的 Agent 任务（如分步式项目拆解、固定流程的自动化办公）—— 可控推理让每一步执行都 “不跑偏”。
MiniMax M2.1 更适配：长周期、多轮交互的 Agent 工作流（如长期客户服务 Agent、跨部门协作的任务调度 Agent）—— 长上下文 + 高吞吐能扛住持续运行压力。

3.成本与效率：长期运行的差异化优势

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维度	GLM-4.7 优势	MiniMax M2.1 优势
成本控制	推理强度 “按需调节”，灵活平衡 “精度 - 成本”	低激活参数 + MoE 架构，长期运行的资源消耗更低
运行效率	单任务处理速度稳定，适合波动型任务	高吞吐 + 长上下文，适合高并发、长时连续任务
适用业务类型	任务复杂度高但频率适中的场景	任务频率高、持续运行的场景

三、供应商性能表现

GLM-4.7 供应商数据

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供应商	吞吐量(tokens/s)	延迟(P90)s	上下文长度	输入价格(¥/M)	输出价格(¥/M)	可靠性
PPIO派欧云	50.47	3.64	200k	免费	免费	100%
智谱（官方）	50.31	0.61	200k	免费	免费	100%
七牛云	37.64	2.52	200k	免费	免费	100%
无问芯章	22.94	3.93	128k	免费	免费	100%

MiniMax M2.1 供应商数据

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供应商	吞吐量(tokens/s)	延迟(P90)s	上下文长度	输入价格(¥/M)	输出价格(¥/M)	可靠性
七牛云	99.75	0.54	200k	免费	免费	100%
MiniMax（官方）	89.56	0.72	200k	免费	免费	100%

四、GLM-4.7 & MiniMax M2.1：AI Ping 平台的 API 调用与能力支持

在 AI Ping 平台中，GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 的 API 调用并非单独提供，而是依托平台的统一调用体系实现，同时平台还提供了配套的效率工具，具体功能如下：

1.API 调用核心能力：一套接口，双模型（多供应商）兼容

AI Ping 平台将 GLM-4.7、MiniMax M2.1 及其他供应商模型整合为统一接口体系，调用时的核心优势是：

无缝切换双模型只需通过同一套 API 参数（如指定模型标识），即可并行测试 GLM-4.7 和 MiniMax M2.1 的效果，无需单独适配不同模型的接口规范。
程序化批量测试支持通过代码脚本批量发起调用请求，同时对比两款模型在工程编码、Agent 任务中的表现（如响应速度、结果准确率）。

2.配套工具：让调用更高效的平台能力

在 API 调用之外，平台还提供了三大功能辅助 GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 的使用：

性能数据可视化可在平台官网直接查看两款模型的实时性能看板（包括吞吐率、响应延迟、调用成本等），提前了解模型的实际运行表现。
智能路由保障稳定性高峰时段或模型波动时，平台会自动根据实时指标（如 GLM-4.7 的推理延迟、MiniMax M2.1 的吞吐能力）切换更优的模型实例，无需人工干预调用逻辑。
多供应商并行对比除了 GLM-4.7 和 MiniMax M2.1，还能通过同一接口调用其他供应商模型，直接对比多款模型在业务场景中的适配度。

简言之，在 AI Ping 平台中调用这两款模型，既不用单独对接 API，还能借助平台工具快速完成测试、保障稳定运行。

1.GLM-4.7

from openai import OpenAI
 
openai_client = OpenAI(
    base_url="https://www.aiping.cn/api/v1",
    api_key="QC-a6401303c2ab99296c800a73ee503336-2aaa6cf256e4ea144c2d8b50a1d0c0c3",
)
 
response = openai_client.chat.completions.create(
    model="GLM-4.7",
    stream=True,
    extra_body={
        "provider": {
            "only": [],
            "order": [],
            "sort": None,
            "input_price_range": [],
            "output_price_range": [],
            "input_length_range": [],
            "throughput_range": [],
            "latency_range": []
        }
    },
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello"}
    ]
)
 
for chunk in response:
    if not getattr(chunk, "choices", None):
        continue

    reasoning_content = getattr(chunk.choices[0].delta, "reasoning_content", None)
    if reasoning_content:
        print(reasoning_content, end="", flush=True)

    content = getattr(chunk.choices[0].delta, "content", None)
    if content:
        print(content, end="", flush=True)

2.MiniMax M2.1

from openai import OpenAI
 
openai_client = OpenAI(
    base_url="https://www.aiping.cn/api/v1",
    api_key="QC-a6401303c2ab99296c800a73ee503336-2aaa6cf256e4ea144c2d8b50a1d0c0c3",
)
 
response = openai_client.chat.completions.create(
    model="MiniMax-M2.1",
    stream=True,
    extra_body={
        "provider": {
            "only": [],
            "order": [],
            "sort": None,
            "input_price_range": [],
            "output_price_range": [],
            "input_length_range": [],
            "throughput_range": [],
            "latency_range": []
        }
    },
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello"}
    ]
)
 
for chunk in response:
    if not getattr(chunk, "choices", None):
        continue

    reasoning_content = getattr(chunk.choices[0].delta, "reasoning_content", None)
    if reasoning_content:
        print(reasoning_content, end="", flush=True)

    content = getattr(chunk.choices[0].delta, "content", None)
    if content:
        print(content, end="", flush=True)

3.以GLM-4.7为例获取API KEY

AI Ping官网介绍文字，详细介绍了应该如何使用，大家可以进行学习

3.1先创建密钥

3.2使用Apifox进行调试

选择post，进入文档查看链接

进入官方复制链接

3.3 编写调用代码

选择Body-JSON

modle处填写自己调用的大模型

{
        "model": "GLM-4.7",
        "stream": true,
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Hello"
            }
        ],
        "extra_body": {
            "enable_thinking": false
            }
        }

3.4 结果检查

五、文章总结：GLM-4.7与MiniMax M2.1——国产大模型的实用化能力与AI Ping平台支持

这篇文章围绕GLM-4.7、MiniMax M2.1两款国产大模型及AI Ping平台的支持能力展开，核心内容可总结为以下四部分：

1.核心定位：聚焦真实场景的“实用型大模型”

GLM-4.7与MiniMax M2.1均跳出“单轮生成质量”的竞争，转向真实复杂工程场景的长期稳定工作能力：

GLM-4.7主打“工程任务的一次性交付”，通过可控推理适配复杂任务；
MiniMax M2.1侧重“长链Agent工作流”，依托MoE架构支撑持续运行需求。

2.双模型对比：技术、场景、成本的差异化优势

文章从三个维度细化了二者的差异：

技术架构
1. GLM-4.7：可控推理+推理强度按需调节，兼顾精度与成本；
2. MiniMax M2.1：高效MoE架构+多语言优化，提升运行效率与编码兼容性。
场景适配
1. 工程编码：GLM-4.7适配高复杂度单任务，MiniMax M2.1适配多语言生产级开发；
2. Agent应用：GLM-4.7适合流程明确的短周期任务，MiniMax M2.1适合长周期多轮交互任务。
成本与效率
1. GLM-4.7：推理强度可灵活切换，平衡精度与成本；
2. MiniMax M2.1：低激活参数+长上下文，降低长期运行资源消耗。

3.供应商性能表现：数据可视化支撑选型

AI Ping平台提供双模型的性能数据看板（吞吐、延迟、价格等），可直观对比二者的实际运行表现，辅助业务选型。

4.API调用与平台支持：低门槛的实用化工具

AI Ping平台为双模型提供统一的调用与保障能力：

API调用：一套接口兼容双模型，支持程序化并行测试、切换；
配套工具：性能可视化看板辅助评估，智能路由自动保障高峰时段稳定性；
实操指引：提供GLM-4.7的API调用全流程（创建密钥→Apifox调试→编写代码→结果检查），降低使用门槛。

综上，文章清晰呈现了GLM-4.7与MiniMax M2.1的实用化定位、差异化优势，以及AI Ping平台如何通过统一工具降低二者的测试与使用成本，最终帮助用户快速匹配业务需求。

posted @ 2025-12-24 18:15 脏脏a 阅读(0) 评论(0) 收藏举报

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GLM-4.7 & MiniMax M2.1 实测上线：AI Ping 喊你免费体验国产大模型 “硬实力”

一、核心定位与适配场景：不止是评测工具，更是决策中枢

二、GLM-4.7 vs MiniMax M2.1：国产大模型实用场景能力深度对比

1.技术架构：不同路径支撑核心能力

GLM-4.7：可控推理 + 按需调节

MiniMax M2.1：MoE 架构 + 多语言优化

2.场景适配：精准匹配不同业务需求

工程编码场景

Agent 应用场景

3.成本与效率：长期运行的差异化优势

三、供应商性能表现

GLM-4.7 供应商数据

MiniMax M2.1 供应商数据

四、GLM-4.7 & MiniMax M2.1：AI Ping 平台的 API 调用与能力支持

1.API 调用核心能力：一套接口，双模型（多供应商）兼容

2.配套工具：让调用更高效的平台能力

1.GLM-4.7

2.MiniMax M2.1

3.以GLM-4.7为例获取API KEY

3.1先创建密钥

3.2使用Apifox进行调试

3.3 编写调用代码

3.4 结果检查

五、文章总结：GLM-4.7与MiniMax M2.1——国产大模型的实用化能力与AI Ping平台支持

1.核心定位：聚焦真实场景的“实用型大模型”

2.双模型对比：技术、场景、成本的差异化优势

3.供应商性能表现：数据可视化支撑选型

4.API调用与平台支持：低门槛的实用化工具

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