GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 实测上线，AI Ping 开启免费体验

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引言：从“能聊天”到“能干活”的范式转移

2025 年，中国大模型市场进入了一个全新的分水岭。如果说 2023 年是“百模大战”的元年，2024 年是“应用落地”的探索，那么 2025 年则是**“工程交付”与“Agent 生产力”**的决胜时刻。

开发者们不再满足于模型能否写一首诗或通过图灵测试，他们更关心的是：

  • “这个模型能否在复杂的企业级 工作流 中稳定跑通？”

  • “处理 10 万行代码的工程任务时，它会不会在中间步骤掉链子？”

  • “当作为 Agent 长期运行 24 小时时，它的 吞吐量 和成本是否可控？”

在这个背景下，GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 的横空出世，分别代表了当前国产模型在工程交付能力与 Agent 长期运行效率上的两种成熟路线。

更令人兴奋的是，领先的 AI 基础设施平台 AI Ping（aiping.cn） 已率先接入这两款旗舰模型，并联合多家供应商（PPIO、智谱、七牛云、无问芯穹、MiniMax）开启全场免费用活动。

aiping.cn/#?channel_p… (注册登录立享30元算力金)

本文将深度拆解这两款模型的核心竞争力，并通过 AI Ping 的实测数据，教你如何根据业务需求选择最优的调用方案。

第一部分：模型图鉴——双星闪耀，各有千秋

1. GLM-4.7：硬核工程交付的“定海神针”

GLM 系列一直以其扎实的基础能力和对中文环境的深度理解著称。全新的 GLM-4.7 在工程化路线上走得更远。

  • 核心逻辑：可控推理（Controllable Reasoning）

GLM-4.7 引入了更高级的思考路径控制机制。在执行复杂任务（如跨文件的代码重构或多表关联的 SQL 生成）时，它不再是“黑盒式”的一次性输出，而是通过内部的思维链（CoT）强化，确保每一步推理都有据可查。

  • 工具协同（Tool Use）：

它是目前国产模型中对 Function Calling（函数调用）支持最稳健的模型之一。在 AI Ping 的测试中，GLM-4.7 对于多级嵌套工具调用的成功率大幅提升，真正实现了“一次性交付”。

2. MiniMax M2.1：AI-native 时代的“效能怪兽”

如果说 GLM 是稳健的“高级工程师”，那么 MiniMax M2.1 就是为高频、长链条任务设计的“全能特种兵”。

  • 架构优势： MoE （混合专家模型）的极致进化

MiniMax M2.1 依托高效的 MoE 架构，在保持极高性能的同时，大幅降低了激活参数量。这意味着在处理超长上下文和持续 Agent 工作流时，它的响应速度极快，且单位 Token 的计算成本更低。

  • 多语言编码专家：

针对生产环境，M2.1 系统性强化了 Rust、Go、Java、C++ 等多语言的工程能力。在处理高并发、高性能要求的底层开发任务时，其生成的代码逻辑严密，更符合现代软件工程的规范。

第二部分：数据说话——AI Ping 实时性能看板深度分析

在 AI Ping 平台，数据是透明的。以下是截至 2025 年 12 月 23 日的实测数据分析。

1. 吞吐量与延迟：速度的较量

  • MiniMax M2.1 的惊人表现：

在七牛云供应商的调配下，M2.1 跑出了 99.75 tokens/s 的极速吞吐，且 P90 延迟仅为 0.54s。对于需要实时交互或大规模后台处理的任务，这简直是降维打击。

  • GLM-4.7 的稳定性：

智谱官方提供的 API 延迟极低（0.61s），而 PPIO 派欧云在吞吐量上表现出色（50.47 tokens/s），且可靠性均达到了 100%。

2. 价格与上下文：性价比的终极战

模型供应商上下文输入/输出价格推荐场景
GLM-4.7智谱/PPIO/七牛云200k免费复杂工程、长文档分析、精准推理
MiniMax M2.1七牛云/官方200k免费连续 Agent、实时代码辅助、高频调用

划重点：目前在 AI Ping 平台，这些顶级模型及供应商全部免费！这是个人开发者和中小企业验证业务逻辑的最佳窗口期。

第三部分：实战演练——如何高效调用？

为了让大家快速上手，我们将展示如何在 AI Ping 平台上，通过统一的 OpenAI 兼容接口，分别调用这两款模型。

1. 使用 GLM-4.7 进行复杂工具调用（Python 示例）

GLM-4.7 在处理需要多步思考的任务时表现卓越。以下是一个模拟“自动化运维助手”的代码片段。

import openai

# 配置 AI Ping 统一接口
client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_AIPING_API_KEY", # 在 aiping.cn 获取
    base_url="https://api.aiping.cn/v1"
)

# 定义工具：模拟查询服务器负载和重启服务
tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_server_load",
            "description": "获取指定服务器的实时负载情况",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "server_id": {"type": "string", "description": "服务器ID"}
                },
                "required": ["server_id"]
            }
        }
    }
]

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4-7", # AI Ping 统一模型标识
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个严谨的运维工程师。"},
        {"role": "user", "content": "检查服务器 srv-001 的负载，如果超过 80% 请告知我。"}
    ],
    tools=tools,
    tool_choice="auto"
)

print(f"GLM-4.7 推理路径: {response.choices[0].message.tool_calls}")

2. 使用 MiniMax M2.1 构建高性能 Agent（Go 示例）

利用 M2.1 在 Go 语言上的强化和 MoE 的高速响应，我们可以构建一个极速的代码审查工具。

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "github.com/sashabaranov/go-openai"
)

func main() {
    config := openai.DefaultConfig("YOUR_AIPING_API_KEY")
    config.BaseURL = "https://api.aiping.cn/v1"
    client := openai.NewClientWithConfig(config)

    resp, err := client.CreateChatCompletion(
        context.Background(),
        openai.ChatCompletionRequest{
            Model: "minimax-m2-1", // AI Ping 统一模型标识
            Messages: []openai.ChatCompletionMessage{
                {
                    Role:    openai.ChatMessageRoleUser,
                    Content: "请审查以下 Go 代码的内存溢出风险：[此处贴入你的 Go 代码]",
                },
            },
        },
    )

    if err != nil {
        fmt.Printf("ChatCompletion error: %v\n", err)
        return
    }

    fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}

第四部分：为什么选择 AI Ping（aiping.cn）？

在模型能力爆炸的今天，开发者面临的最大痛点不再是“没模型用”，而是“怎么用好、用稳、用得省钱”。AI Ping 正是为此而生。

1. 性能可视化：不再盲人摸象

通过 AI Ping 的实时数据看板，你可以清晰地看到 PPIO 的吞吐优势，或者智谱官方的延迟优势。这种数据驱动的选择，能让你的应用在上线第一天就拥有最佳的底层支撑。

2. 统一调用：一套接口，无限可能

如果你在业务中接入了 6 家供应商，传统做法是需要维护 6 套 SDK 和鉴权。在 AI Ping，你只需要修改 model 参数。当某个供应商出现波动时，系统甚至可以利用智能路由能力，在毫秒级内自动切换到更优的供应商。

3. 智能路由：高可用性的终极方案

在高峰期，比如双十一或者突发流量爆发时，智谱官方接口如果响应变慢，AI Ping 会根据实时延迟指标，自动将请求路由至七牛云或无问芯穹，保障前端业务无感知、不中断。

第五部分：开发者福利——白嫖才是第一生产力！

为了支持国产大模型生态，AI Ping 现在的活动力度堪称“空前绝后”：

  1. 限时免费体验： GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 核心供应商目前均为免费状态。

  2. 邀好友拿 算力 ：

    1. 通过你的专属链接邀请好友，好友注册成功，双方均可获得 20 元 算力 点。
    2. 上不 封顶 ！ 邀 10 个好友就是 200 元，邀 100 个好友就是 2000 元。这笔算力点可用于调用全场所有付费模型（包括 GPT-4o, Claude 3.5 等）。

  3. 开发者社群： 加入社群，与上千名 AI 开发者交流工程实践，第一时间获取模型上新消息。

结语

GLM-4.7 让我们看到了国产模型在深度推理与工程可靠性上的希望；而 MiniMax M2.1 则展示了 MoE 架构在 Agent 时代的恐怖效率。

不再纠结于 PPT 上的参数，去实战中验证真理。现在就登录 aiping.cn，用免费的 Token 跑通你的第一个长链 Agent，感受 2025 年国产大模型的巅峰力量！

立即行动：

  • 访问官网：aiping.cn
  • 领取福利：登录即送初始算力，邀请好友翻倍。
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