GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 实测上线免费使用：国产大模型的 “工程化 + 长周期” 双赛道落地

【前言】

AI Ping 是集大模型服务平台评测与一站式调用功能于一体的专业服务平台，被开发者形象地称为“大模型 API 服务的大众点评”。2025 年 12 月 23 日，清程 AI Ping 平台正式开放 GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 两款国产旗舰大模型的免费体验 —— 这不仅是一次产品上线，更标志着国产大模型从 “单轮能力竞赛” 转向 “真实场景落地” 的新阶段。体验参考立享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

AI Ping的核心定位是中立、客观、实时的大模型服务性能评测与决策支持平台，它跳出传统"实验室评测"的局限，模拟真实业务的模型表现，构建了"评测-分析-推荐-优化"的完整闭环。其适配场景覆盖全行业大模型使用者，尤其解决三类核心需求：

开发者选型决策：需在20+供应商、400+模型服务中，快速匹配"性能-成本-合规"需求；
企业成本管控：通过精准的价格对比与TCO计算，规避隐性支出；
运维稳定性监控：7x24小时追踪模型延迟、吞吐波动，提前预警高峰期服务风险。

二、两款模型：国产大模型的差异化落地路径

GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 代表了当前国产大模型在复杂场景价值交付上的两种成熟思路：

GLM-4.7：工程交付能力的 “精准执行者”它以 “可控推理 + 工具协同” 为核心，聚焦复杂工程任务的一次性交付—— 比如多步骤代码开发、跨系统数据对接等场景，能通过明确的逻辑链和工具调用，避免传统大模型 “答非所问”“步骤缺失” 的问题，更适配需要 “一次做对” 的生产型任务。

MiniMax M2.1：Agent 长周期运行的 “稳定合作者”依托高效 MoE（混合专家）架构与多语言优化，它主打AI-native 组织的持续 Agent 工作流—— 比如长期客户服务 Agent、跨部门协作助理等场景，能在数天甚至数周的长周期任务中保持逻辑一致性，同时兼顾多语言、多工具的并行调度效率。

两者的共性在于：不再以 “单轮生成质量” 为核心指标，而是直指真实复杂工程场景中的长期稳定工作能力—— 这恰恰是企业落地大模型时最核心的痛点。

三、“场景适配力” 细化核心特点

1.面向真实工程的编码能力：从 “能写” 到 “能用”

GLM-4.7：复杂工程任务的 “可靠交付者”聚焦多环节工程任务的端到端闭环完成—— 比如 “从需求文档生成分布式系统架构 + 核心模块代码 + 单元测试用例” 这类复合任务，能通过 “步骤拆解→逻辑校验→工具补全” 的可控流程，减少人工修正成本，适配需要 “一次产出可用成果” 的研发场景。
MiniMax M2.1：多语言生产代码的 “专业适配者”深度优化 Rust/Go/Java/C++ 等生产级语言的工程化编码能力—— 不仅能生成语法正确的代码，更适配企业级项目的编码规范、性能要求（如 Rust 的内存安全、Go 的并发控制），可直接嵌入真实生产代码库，降低研发团队的集成门槛。

2.Agent 与工具调用导向：从 “能调用” 到 “能持续执行”

GLM-4.7：多步任务的 “稳定执行者”基于 “可控思考机制” 强化多工具、多步骤任务的逻辑连贯性—— 比如 “分析数据库日志→调用监控工具定位性能瓶颈→生成优化 SQL 脚本” 这类跨工具流程，能避免中途偏离目标，适配需要 “精准按流程执行” 的运维、数据分析类 Agent 场景。
MiniMax M2.1：长链 Agent 的 “高效合作者”依托高效 MoE 架构 + 收敛推理路径，提升连续编码、长周期 Agent 任务的运行效率—— 比如 “持续跟进客户需求→跨系统同步信息→生成定制化方案” 这类数天级的长链任务，能在保持上下文一致性的同时，降低计算资源消耗，适配需要 “长期稳定运行” 的客户服务、项目管理类 Agent 场景。

3.长期运行下的效率与成本：从 “看单次成本” 到 “算长期账”

GLM-4.7：灵活适配的 “成本调节剂”支持推理强度按需调节 —— 可根据任务重要性，在 “高精度（高成本）” 与 “高效率（低成本）” 之间灵活切换（比如核心任务用高推理强度保障准确率，日常任务用低强度降低成本），适配成本敏感型企业的差异化需求。
MiniMax M2.1：长周期运行的 “成本优化者”以 “低激活参数 + 长上下文窗口” 实现高吞吐与低成本的平衡—— 在长周期 Agent 任务中，无需频繁重启或重新输入上下文，既能提升任务处理效率，又能减少重复计算的资源消耗，适配需要 “长期持续运行” 的规模化业务场景。

4.供应商性能表现

4.1 提取表格

GLM-4.7 供应商数据

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

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%

4.2 性能、价格对比

性能对比：
1. 吞吐量：MiniMax M2.1的供应商（七牛云99.75、官方89.56）远高于GLM-4.7的供应商（最高50.47）。
2. 延迟：两者低延迟表现都不错，但MiniMax M2.1的七牛云（0.54s）、GLM-4.7的智谱（0.61s）是目前延迟最低的。
3. 上下文长度：GLM-4.7多数供应商（及MiniMax M2.1）支持200k，仅GLM-4.7的无问芯章是128k。
4. 可靠性：所有供应商均为100%。
价格对比：

两个模型的所有供应商均为“输入/输出免费”，无成本差异。

4.3优势总结

GLM-4.7：

优势是供应商选择较多，智谱（官方）延迟极低（0.61s），适合对延迟敏感但吞吐量需求不高的场景。

MiniMax M2.1：

优势是吞吐量碾压式领先（七牛云近100tokens/s），且延迟也很低，适合高并发、大流量的业务场景。

4.4实际应用建议

若业务是高并发、大吞吐量需求（如大规模内容生成、批量接口调用）：优先选MiniMax M2.1的七牛云供应商。
若业务是低延迟优先、吞吐量中等（如实时对话、交互类场景）：可选择GLM-4.7的智谱（官方），或MiniMax M2.1的官方供应商。
若需要更长上下文（200k）：避免GLM-4.7的无问芯章，其余供应商均可满足。

四、调用方法

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 官网文档介绍很详细

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

四、总结

作为两款模型的体验与调用载体，AI Ping 的核心优势在于：

零门槛体验：免费开放旗舰模型，无需部署算力即可测试工程 / Agent 场景的实际表现；
多供应商保障：接入6家供应商，通过冗余调度解决单一模型的稳定性、速度问题；
选型支撑：支持对比模型的任务完成率、成本等指标，帮助快速匹配业务需求；
实操友好：提供清晰的调用流程（以 GLM-4.7 为例），降低开发者 / 企业的落地成本。

简言之，GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 是国产大模型 “场景适配” 的双标杆，而 AI Ping 则是连接模型与用户的 “低门槛落地工具”，共同推动国产大模型从技术到实用的落地进程。

posted @ 2025-12-24 17:21 User_芊芊君子阅读(5) 评论(0) 收藏举报

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