AI Ping双款新模型同步免费解锁：GLM-4.7与MiniMax M2.1实测

前言

本文聚焦国内领先大模型服务评测与聚合平台AI Ping最新上线的两款旗舰模型——GLM-4.7与MiniMax M2.1，深度解析二者核心定位与差异：GLM-4.7侧重复杂工程任务一次性交付与Agentic Coding场景；MiniMax M2.1专攻长链Agent执行，强化多语言工程能力与持续运行效率。

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目录

一、旗舰模型详解：GLM-4.7 vs MiniMax M2.1

1.1 GLM-4.7：Agentic Coding先锋，复杂工程交付专家

1.1.1 GLM-4.7简介

1. GLM-4.7是智谱AI推出的最新旗舰模型，专为Agentic Coding场景量身打造，核心强化编码能力、长程任务规划与工具协同能力，依托可控推理机制，实现复杂工程任务的稳定、高效交付。
2. GLM-4.7是智谱AI推出的新一代旗舰模型，核心定位为“Agentic Coding全链路解决方案”，专为复杂工程场景的一次性落地设计。
3. 模型通过强化编码能力、长程任务规划与工具协同机制，搭配可控推理框架，可实现从需求分析到代码生成、测试部署的全流程自主完成。
4. 在基础能力层面，GLM-4.7的通用对话与文本创作能力全面升级，回复逻辑更清晰、语言更自然；在专业场景中，其指令遵循度大幅提升，尤其在Artifacts前端生成领域，可精准匹配设计需求，生成的界面代码兼具美观度与可复用性。

1.1.2 与MiniMax M2.1的核心差异

• GLM-4.7：侧重一次性工程交付，适合复杂编码任务 + Artifacts前端生成；
• MiniMax M2.1：侧重长期稳定运行，适合长链Agent + 多语言后端工程。
• GLM-4.7：以“一次性交付”为核心，擅长复杂编码任务拆解与前端界面生成，适合项目初始化、核心架构落地等场景；
• MiniMax M2.1：以“长期稳定运行”为核心，强化多语言后端开发与长链任务执行，适合Agent工作流搭建、持续迭代优化等场景。

1.1.3 GLM-4.7实测数据

以下为AI Ping平台实测数据（数据截至2025年12月23日18:00），客观呈现模型真实性能：基于AI Ping标准化评测体系，我们对GLM-4.7进行了全场景实测（数据截至2025年12月23日18:00），核心性能表现如下，所有数据均可在平台实时查看验证：

1.1.4 GLM-4.7调用方式

AI Ping提供统一OpenAI兼容接口，调用流程简单便捷，具体代码如下：AI Ping为GLM-4.7提供统一的OpenAI兼容接口，无需额外适配开发，获取API Key后即可快速调用，具体流程与代码示例如下：

from openai import OpenAI
 
openai_client = OpenAI(
    base_url="https://www.aiping.cn/api/v1",
    api_key="***",  # 替换为你的AI Ping API KEY
)
 
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)

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1.2 MiniMax M2.1：长链Agent利器，多语言工程强者

1.2.1 MiniMax M2.1简介

1. MiniMax M2.1是MiniMax推出的最新旗舰模型，聚焦长链Agent执行场景，核心强化多语言工程能力、持续运行效率与收敛推理路径。
2. 依托高效MoE架构，实现吞吐与稳定性的出色平衡，为长期Agent工作流提供坚实支撑。MiniMax M2.1是MiniMax团队面向企业级Agent场景推出的旗舰模型，核心优势在于“长链任务执行效率”与“多语言工程适配性”。
3. 模型采用高效MoE架构，在保障高吞吐的同时降低资源消耗，可稳定支撑长时间运行的Agent工作流。
4. 模型强化了Rust/Go/Java/C++等8种生产级代码的支持能力，对Android/iOS原生开发与Web可视化开发适配更完善；在长时间Agent工作流执行中，推理路径更收敛、工具调用更高效，凭借低激活参数与200k长上下文优势，连续编码与持续运行吞吐进一步提升。

1.2.2 与GLM-4.7的核心差异

• GLM-4.7：侧重一次性工程交付，适合复杂编码任务 + Artifacts前端生成；
• MiniMax M2.1：侧重长期稳定运行，适合长链Agent + 多语言后端工程。
• GLM-4.7：聚焦“一次性复杂工程交付”，前端生成与架构设计能力突出；
• MiniMax M2.1：聚焦“长链Agent持续运行”，后端开发与多语言适配能力更强。

1.2.3 MiniMax M2.1实测数据

以下为AI Ping平台实测数据（数据截至2025年12月23日18:00），客观呈现模型真实性能：基于AI Ping标准化评测体系，我们对MiniMax M2.1进行了全场景实测（数据截至2025年12月23日18:00），核心性能表现如下，所有数据均可在平台实时查看验证：

1.2.4 MiniMax M2.1调用方式

同样支持统一OpenAI兼容接口，调用代码如下：MiniMax M2.1同样支持AI Ping统一的OpenAI兼容接口，调用流程与GLM-4.7一致，仅需修改模型名称参数，具体代码示例如下：

from openai import OpenAI
 
openai_client = OpenAI(
    base_url="https://www.aiping.cn/api/v1",
    api_key="***",  # 替换为你的AI Ping API KEY
)
 
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)

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二、选型指南：如何精准匹配GLM-4.7与MiniMax M2.1？

GLM-4.7与MiniMax M2.1均为旗舰级模型，但定位和适用场景差异明显。结合AI Ping实测数据与场景适配性分析，为你整理了详细的选型指南：GLM-4.7与MiniMax M2.1虽同属旗舰级模型，但核心定位与场景适配性差异显著。结合AI Ping实测数据与大量项目落地经验，我们整理了清晰的选型指南，帮助开发者快速匹配最优模型：

2.1 核心差异对比

示此内容从核心能力、架构特性、场景适配、成本表现四大维度，对两款模型进行全面对比：

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2.2 场景选型决策表

此内容针对不同业务场景，明确最优模型选择及核心依据：

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2.3 快速决策流程图

是否需要生成前端/UI？

• 是 → GLM-4.7
• 否 → 是否涉及Rust/Go/Java/C++等后端语言？
  • 是 → MiniMax M2.1
  • 否 → 任务是否需要长时间持续运行？
    • 是 → MiniMax M2.1
    • 否 → 是否需要一次性完成复杂工程交付？
      • 是 → GLM-4.7
      • 否 → 两者均可，按个人偏好选择
• 是 → GLM-4.7
• 否 → 是否涉及Rust/Go/Java/C++等后端语言？
• 是 → MiniMax M2.1
• 否 → 任务是否需要长时间持续运行？
• 是 → MiniMax M2.1
• 否 → 是否需要一次性完成复杂工程交付？
• 是 → GLM-4.7
• 否 → 两者均可，按个人偏好选择

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2.4 组合使用建议

对于大型复杂项目，推荐组合使用两款模型，实现优势互补：对于大型复杂项目，单一模型难以覆盖全流程需求，推荐组合使用GLM-4.7与MiniMax M2.1，实现优势互补，提升项目落地效率：

• GLM-4.7：负责项目初始化、核心架构设计、前端界面生成等一次性复杂工程交付任务；
• MiniMax M2.1：负责后端逻辑实现、长链业务流程搭建、持续迭代优化等长期运行任务。
• GLM-4.7：负责项目初始化阶段的需求分析、核心架构设计、前端界面生成，快速完成原型落地；
• MiniMax M2.1：负责项目迭代阶段的后端逻辑实现、长链业务流程搭建、Agent工具集成，保障长期稳定运行。

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三、使用GLM-4.7实战演示：获取API KEY与平台使用指南

以GLM-4.7模型为例接入它的API进行测试模型为例，演示从选型到调用的步骤：

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3.1 步骤1：创建API密钥

创建之后如图所示：

将其复制到ApifoxHeaders处，选择 Authorization

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3.2 步骤2：使用Apifox进行调试

Apifox官网链接：https://app.apifox.com/main（注意这里需要下载）

• 选择post，进入文档查看链接

• 进入官方复制链接

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3.3 步骤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
            }
        }

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3.4 结果果检查

说明我们已经打通自动化生产线！

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四、总结：旗舰模型，AI开发更高效

• AI Ping作为国内领先的大模型聚合平台，本次上线的GLM-4.7与MiniMax M2.1两款旗舰模型，分别精准覆盖复杂工程一次性交付与长链Agent持续运行两大核心场景，为开发者提供了更丰富、更优质的选择。
• 作为国内领先的大模型评测与聚合平台，AI Ping此次上线的GLM-4.7与MiniMax M2.1，精准填补了“复杂工程落地”与“长链Agent运行”两大核心场景的需求空白，为开发者提供了高性价比的旗舰模型选择。