GLM-4.7 & MiniMax M2.1 实测上线：来AI Ping 免费用两款最强模型！

GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 的同场上线，恰好代表两条逐渐成熟的路线：一条强调可控推理与工具协同，面向复杂工程任务的一次性交付；另一条强调 MoE 架构带来的吞吐效率与多语言工程优化，更适合持续运行的 Agent 流水线。

倔强的石头_

626人浏览 · 2025-12-24 16:32:22

倔强的石头_ · 2025-12-24 16:32:22 发布

引言：从“单次生成”走向“工程交付与长期运行”

大模型的对比，过去常停留在单轮回答的流畅度与知识覆盖面；而在真实工程里，更关键的是两件事：

复杂任务能不能一次交付：需求拆解、修改迭代、工具调用、依赖排错、回归验证，任何一个环节失手都会把成本指数级拉高。
Agent 工作流能不能长时稳定：连续多步执行、长上下文保持、一致的输出质量与可控的推理成本，决定了团队能否把模型当“可用基础设施”。

GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 的同场上线，恰好代表两条逐渐成熟的路线：一条强调可控推理与工具协同，面向复杂工程任务的一次性交付；另一条强调 MoE 架构带来的吞吐效率与多语言工程优化，更适合持续运行的 Agent 流水线。
在 AI Ping里，你可以用同一入口、同一套调用方式，把这两类能力放到同一条真实链路里验证。立即注册👉https://aiping.cn/#?channel_partner_code=GQCOZLGJ 注册登录立享30元算力金

AI Ping 是什么：把“对比、切换、稳定性”做成产品能力

AI Ping 的核心不是“再做一个聊天页”，而是把大模型落地时最费工的事情产品化：

多供应商统一接入：平台已对接多家供应商，通过统一接口对外提供服务，避免你为每家厂商分别适配 SDK、鉴权与限流策略。
性能数据可视化：在平台看板里可以对比吞吐、延迟、上下文长度、价格等指标，用数据做选型与路由决策。
智能路由：在高峰或波动时段，平台可基于实时指标自动选择更优供应商并完成切换，减少“某家抖一下全链路雪崩”的风险。

这些能力的意义在于：你不需要在项目早期就押注单一供应商，也不必在模型升级、供应商波动时频繁改代码。对研发团队来说，这相当于给“大模型依赖”加上了一层可观测、可切换、可兜底的运行时。

两款模型怎么定位：工程交付 vs. 长时 Agent

GLM-4.7：面向复杂工程任务的一次性交付

GLM-4.7 的重点在于“把多步任务做完并做对”。在工程场景里，往往体现在：

更注重任务拆解与步骤收敛：把需求拆成可执行子任务，减少中途跑偏。
更强调工具协同与可控推理：在需要查资料、读文件、调用工具、逐步验证的任务上更稳。
支持推理强度按需调节：在准确率与成本之间更灵活地做权衡（适合把“深思熟虑”留给关键步骤）。

MiniMax M2.1：高吞吐、长上下文，更适合连续执行

MiniMax M2.1 的方向更偏向“长期运行效率”，尤其适合连续编码与长链 Agent 执行：

依托 MoE 架构带来更好的吞吐与持续运行成本表现。
强化 Rust / Go / Java / C++ 等多语言工程能力，适合在真实生产代码里持续迭代。
结合长上下文优势，更适合“需求—代码—日志—修复—回归”的循环链路。

如果把两者放在同一个团队里：GLM-4.7 更像“关键节点的稳健交付者”，M2.1 更像“流水线上的高效执行者”。实际落地时，最合理的方式往往不是二选一，而是按任务类型做路由。

实测数据怎么看：吞吐、延迟、上下文与可靠性

AI Ping 给出了平台实测的供应商表现。下面把核心数据整理成便于决策的表格（价格均为免费，可靠性为 100%）：

GLM-4.7（不同供应商）

供应商	吞吐量 (tokens/s)	延迟 P90 (s)	上下文长度
PPIO 派欧云	50.47	3.64	200k
智谱（官方）	50.30	10.61	200k
七牛云	37.64	2.52	200k
无问芯穹	22.94	3.93	128k

MiniMax M2.1（不同供应商）

供应商	吞吐量 (tokens/s)	延迟 P90 (s)	上下文长度
七牛云	99.75	0.54	200k
MiniMax（官方）	89.56	0.72	200k

这几列指标如何解读：

吞吐量（tokens/s）：决定“单位时间能输出多少”，对长输出（生成代码、生成报告、跑长链对话）更敏感。
延迟 P90：代表大多数请求的尾部体验；对交互式产品、实时 Agent 更关键。
上下文长度：决定能否把更多历史、代码片段、日志、需求放在同一轮请求里，对“修 bug + 回归”尤其重要。
可靠性：如果长期运行，稳定性往往比峰值能力更重要；可靠性数据是做多供应商路由的基础。

从表里也能看到一个直观结论：同一模型在不同供应商上的体验差异很大。这也是统一接入与智能路由的价值所在——你可以把“选择与切换”放在平台层，而不是每次都改业务代码。

怎么在 AI Ping 里免费体验：面向产品与工程两条路径

下面分两部分介绍：先用网页快速验证，再用统一接口接入到你的工程里。

路径 A：网页快速试用（适合评估与对比）

1. 打开 AI Ping官网并登录/注册账号。
在平台内找到模型体验入口
选择模型：
- GLM-4.7
- MiniMax M2.1

用统一的对比脚本提问

工程交付：给出需求 + 约束 + 验收标准，让模型产出可执行计划与关键代码。
长时 Agent：连续追加变更、贴日志、让模型逐步定位并输出可回归的修复方案。

在同一提示词下切换供应商/模型，对比：

第一次给出方案是否可执行
迭代 3～5 轮后是否仍保持一致性
失败时能否自我纠错并收敛到可用结果

网页试用的目标是尽快得到“能不能用、适合什么任务”的答案，而不是追求一次性完美输出。

路径 B：程序化调用（适合接入业务/工作流）

AI Ping 的定位是“统一调用”，因此建议你把接入流程拆成三件事：拿到凭证、选择模型与路由策略、把调用封装进工程。

1）获取调用凭证

登录 AI Ping官网
打开控制台里的 API Key 页面
创建并获取 API Key，妥善保存（通常仅在创建时可完整查看一次）。
在你的运行环境里把 Key 放入安全的环境变量或密钥系统（不要写进代码仓库）。

2）选择模型与供应商策略

你可以按“任务类型”来路由，而不是按“团队偏好”：

复杂交付型任务（需要多步推理、工具协同、严格验收）优先：GLM-4.7
长链执行型任务（持续编码、长对话、吞吐要求高）优先：MiniMax M2.1

3）在工程中封装统一调用

AI Ping 的调用方式对工程侧很友好：整体形态与 OpenAI 兼容的 Chat Completions 类似，重点在于三类信息：

Authorization: Bearer <API_KEY>：鉴权方式
请求地址：https://aiping.cn/api/v1/chat/completions
请求体：model + messages（可选 stream、temperature 等）

下面给出两个“可直接复制”的示例，分别对应 GLM-4.7 与 MiniMax M2.1（模型标识以控制台展示为准）。

示例 1：Requests 调用 GLM-4.7（含流式输出开关）

import requests
 
headers = {
    "Authorization": "Bearer QC-e86e94dcded77f03b4ff995f197b4753-e05745deef245a9f3617180d30354d40",
    "Content-Type": "application/json",
}
 
payload = {
    "model": "GLM-4.7",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Hello"
        }
    ],
    "stream": True,
    "extra_body": {
        "provider": {
            "only": [], 
            "order": [],
            "sort": None,
            "input_price_range": [],
            "output_price_range": [],
            "input_length_range": [],
            "throughput_range": [],
            "latency_range": []
        }
    }
}
 
response = requests.post(
    "https://aiping.cn/api/v1/chat/completions",
    headers=headers,
    json=payload,
    stream=True 
)
 
response.encoding = "utf-8"
 
try:
    for line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
        if line:
            print(line)
except KeyboardInterrupt:
    print("流被手动中断。")

示例 2：Curl 调用 MiniMax M2.1（适合脚本与 CI 里做连通性测试）

curl -N -X POST https://aiping.cn/api/v1/chat/completions \
    -H "Authorization: Bearer QC-e86e94dcded77f03b4ff995f197b4753-e05745deef245a9f3617180d30354d40" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "MiniMax-M2.1",
        "stream": true,
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Hello"
            }
        ],
        "extra_body": {
            "provider": {
                "only": [], 
                "order": [],
                "sort": null,
                "input_price_range": [],
                "output_price_range": [],
                "input_length_range": [],
                "throughput_range": [],
                "latency_range": []
            }
        }
    }'

如果你希望“固定供应商”或“交给平台自动路由”，通常会通过额外字段表达（不同页面/版本可能叫 provider 或类似名称）。在工程实践里更推荐：

日常默认交给平台自动路由，换取稳定性与运维成本更低。
对关键链路（如发布前回归）固定供应商，保证行为一致，便于排障与复现。

4）把“可观测性”接进来

长时 Agent 最怕“偶发抖动导致全链路失败”。建议在业务侧至少记录这些指标（不包含用户敏感内容）：

请求耗时与重试次数
供应商选择结果（固定 or 路由）
输入/输出 token 数（用于成本与吞吐评估）
失败类型（超时、限流、内容不合规、上游错误等）

配合 AI Ping 的性能看板与智能路由，你能更快定位“是提示词问题、模型能力问题，还是供应商时段性波动”。

总结：用同一入口验证两种成熟路线

GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 的上线，给团队提供了两类更贴近工程现实的选择：一个更擅长复杂任务的稳定交付，一个更擅长长时运行的效率与吞吐。而 AI Ping 的价值在于把“对比、切换、观测、兜底”变成平台能力：你可以先用网页快速评估，再用统一接口接入业务，把模型选型从“拍脑袋”变成“用数据跑通链路”。

当模型不再只是“写得好看”，而是“跑得稳定、能交付、可持续”，团队就能把更多精力放回产品本身——这才是 AI 真正进入工程体系后的正确打开方式。