GLM-4.7 & MiniMax M2.1 深度对比实测：AI Ping 平台免费体验手册前言：在国产大模型从技术迭

前言：

在国产大模型从技术迭代走向产业落地的关键阶段，能够适配真实复杂场景的稳定性能与高效运行能力，成为企业与开发者选型的核心标准。AI Ping 平台作为专注于模型实测与对比的一站式服务入口，正为行业提供解决方案 —— 现已正式上线 GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 两大旗舰模型的免费体验服务，凭借多供应商接入、性能可视化、统一调用等核心优势，让用户零门槛验证模型价值。

一、AI Ping 平台：模型实测与调用的 “全能助手”

AI Ping 平台的核心定位是打破模型选型的信息差与接入壁垒，为用户提供 “可对比、可信赖、可高效调用” 的模型服务环境。其核心优势集中在三点：

多供应商保障：已接入 6 家头部供应商，覆盖 GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 的官方及优质渠道，在调用速度、稳定性上形成多重保障，可靠性均达 100%；

全维度性能透明：通过数据看板实时展示各供应商的吞吐量、延迟、上下文长度、价格等关键指标（数据截至 2025 年 12 月 23 日 18:00），用户无需自行测试即可直观选型；

高效调用体验：支持一套接口统一调用所有供应商模型，无需重复接入维护；同时配备智能路由功能，高峰时段自动切换更优供应商，确保业务连续运行。目前平台所有模型服务均免费开放，用户注册即可零门槛体验，快速跑通复杂工程与长时 Agent 任务。

目前 GLM-4.7、MiniMax-M2.1、DeepSeek-V3.2 等旗舰模型可免费体验，更有邀请好友双方各得20元算力点的活动，上不封顶。

二、两大旗舰模型：差异化的成熟技术路线

GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 作为国产模型的代表性产品，均跳出单轮生成质量的竞争，聚焦真实场景的长期稳定运行，但其技术路线与核心优势各有侧重：

（一）GLM-4.7：复杂工程任务的 “稳定交付专家”

GLM-4.7 以 “工程交付能力” 为核心，专为复杂多步骤任务设计：

编码能力上，强调复杂任务的稳定完成与落地交付，确保每一步推理都能贴合工程需求，避免中途失效；

Agent 与工具调用方面，通过独特的可控思考机制，大幅提升多步任务的执行稳定性，减少流程中断风险；

长期运行优化上，支持推理强度按需调节，用户可根据任务重要性在准确率与成本之间灵活取舍，适配不同预算与质量需求。

AI Ping 内有各个厂商当日的模型供应数据

下方还有API调用示例

（二）MiniMax M2.1：长时 Agent 运行的 “高效标杆”

MiniMax M2.1 依托高效 MoE（混合专家）架构，聚焦 “Agent 长期运行效率”：

编码能力上，系统强化 Rust、Go、Java、C++ 等多语言工程支持，深度适配真实生产级代码开发，满足专业编程场景需求；

Agent 与工具调用方面，通过高效 MoE 架构与收敛推理路径，特别适合连续编码、长链 Agent 执行等需要持续运行的场景，避免长流程中的效率衰减；

长期运行优化上，凭借低激活参数与长上下文优势（最高支持 200k），在提升吞吐效率的同时，降低持续运行的资源消耗，兼顾速度与成本。

AI Ping 内有各个厂商当日的模型供应数据

下方还有API调用示例

（三）模型核心差异对比：找准适配你的业务场景

对比维度	GLM-4.7	MiniMax M2.1
核心定位	复杂工程任务的稳定交付	长时 Agent 工作流的高效运行
编码适配场景	通用复杂工程任务，侧重交付稳定性	多语言生产级编码，侧重专业编程支持
Agent 运行优势	多步任务稳定，可控性强	长链连续执行，效率高、衰减低
长期运行策略	推理强度可调，灵活平衡准确率与成本	低激活参数 + 长上下文，高吞吐、低消耗
实测关键性能（最优供应商）	延迟 P90 0.61s（智谱官方），吞吐量 50.47 tokens/s（PPIO 派欧云）	延迟 P90 0.54s（七牛云），吞吐量 99.75 tokens/s（七牛云）