零成本测顶级模型！AI Ping 实测 GLM-4.7 与 MiniMax M2.1，国产标杆之争见分晓

零成本测顶级模型！AI Ping 实测 GLM-4.7 与 MiniMax M2.1，国产标杆之争见分晓

2025年12月23日，智谱AI与MiniMax同日发布旗舰模型GLM-4.7与MiniMax M2.1，两大模型聚焦编程能力、智能体协同与复杂任务处理，引爆开发者社群。作为大模型时代的“性能罗盘”，AI Ping平台第一时间上线这两款模型，以标准化评测体系、全场景实测场景为核心，为开发者提供精准的性能导航与体验入口。本文依托AI Ping评测能力，从模型基础、核心特质、功能拆解、实操实测四大维度，解码两款国产顶尖大模型的真实性能表现，为选型决策提供参考。

一、模型基础介绍

• GLM-4.7是智谱AI冲刺IPO关键节点推出的开源旗舰大模型，定位“高性能+高性价比”全场景智能体模型，采用358B参数混合专家架构，于2025年12月23日正式上线并开源权重，支持通过AI Ping接入API服务或基于HuggingFace平台本地部署。其在前代模型基础上实现编码、推理、工具调用三大核心能力跨越式升级，多项指标跻身全球开源模型第一梯队。
• MiniMax M2.1则是MiniMax在M2版本基础上的迭代升级款，发布于2025年12月23日，聚焦真实世界复杂编程任务与办公场景优化，并非单纯追求参数规模，而是通过架构优化强化多语言适配与工具泛化能力。作为开源模型中率先引入交错式思考机制的系列迭代版，M2.1进一步压缩冗余逻辑，提升响应效率，适配从底层系统开发到前端设计的全链路需求。

二、核心特点对比

（一）GLM-4.7核心特点

• 开源普惠与高性价比兼具：以MIT友好协议开源358B参数模型权重，兼容主流Agent框架，同时定价极具冲击力，双旦限定优惠下每月最低20元即可畅享服务，年订阅费用仅为Claude Pro套餐月费的1/7，大幅降低开发者使用门槛。
• 创新思考机制赋能复杂任务：在交错式思考基础上，新增保留式思考与轮级思考模式，可自动保留多轮对话推理过程，避免重复推导，开发者还能按轮次调控推理开关，实现简单任务低时延、复杂任务高精度的灵活适配。
• 全维度性能跃升：经AI Ping平台基于《通用大模型评测体系2.0》标准实测，GLM-4.7多项核心基准测试刷新开源纪录，SWE-bench-Verified得分73.8%，LiveCodeBench V6得分84.9%，HLE推理测试得分42.8%，τ²-Bench工具调用得分87.4%，部分指标超越GPT-5.2、Claude Sonnet 4.5等闭源标杆，在文本推理、代码能力两大核心维度表现突出。

（二）MiniMax M2.1核心特点

• 多语言编程能力深耕：突破多数模型聚焦Python优化的局限，系统性强化Rust、Java、Golang、C++、TypeScript等多语言能力，覆盖底层系统到应用层开发全链路，多语言任务表现跻身业内领先水平。

• 高效轻量化交互体验：相比M2版本，思考链与回复内容更简洁，响应速度显著提升，Token消耗大幅下降，在AI编码与智能体连续工作流中流畅度更优，平均响应效率接近实时交互标准。

• 场景化能力精准升级：针对性强化Web/App开发美学表达与办公场景复合指令执行能力，AI Ping基于全模态评测维度实测，其在VIBE全栈构建基准测试中获88.6分，接近Claude Opus 4.5水平，同时具备出色的工具框架泛化性，适配主流编程工具与Agent脚手架，在多模态交互、办公协同场景适配度表现优异。

对比维度	GLM-4.7	MiniMax M2.1
核心定位	高性能+高性价比全场景智能体模型，兼顾开源普惠	聚焦复杂编程与办公场景，深耕专业领域高效适配
架构与参数	358B参数混合专家架构，开源权重（MIT协议）	架构优化优先，不追求参数规模，强化冗余逻辑压缩
思考机制	交错式+保留式+轮级思考，支持推理开关调控	迭代交错式思考机制，聚焦高效精简推理链路
编程能力	多语言全能编码，侧重游戏开发、前端UI适配	深耕多语言全栈开发，强化底层系统与跨语言适配
交互性能	平衡精度与速度，复杂任务时延可控	轻量化交互，响应速度快，Token消耗低，接近实时
核心优势场景	多模态创作、复杂智能体任务、多场景通用需求	全栈开发、办公复合指令、实时编码辅助
AI Ping实测核心得分	τ²-Bench 87.4%，LiveCodeBench V6 84.9%	VIBE全栈构建 88.6分，跨框架适配稳定性提升28%
通过上述维度对比可见，两款模型基于不同技术路径形成差异化优势，GLM-4.7以开源普惠与全能性覆盖广谱需求，MiniMax M2.1则以专业深耕与高效性聚焦垂直场景，这种差异也在后续实操实测中得到进一步验证。

三、核心功能拆解

（一）GLM-4.7核心功能

全能编码工具：支持多语言代码生成、补全、错误修复与重构，能独立完成“植物大战僵尸”“水果忍者”等高交互小游戏全流程开发，前端开发中UI设计规范理解能力显著提升，PPT 16:9适配率达91%，生成结果接近即开即用标准。

强适配智能体工具：工具调用精准度优异，支持网页浏览、多工具链协同、上下文管理等复杂场景，接入Z.ai平台Skills模块后，可统一调度ASR、TTS、GLM-4.6V视觉模型等多模态工具，实现跨技能联动。

复杂推理与多模态创作：能应对跨学科高阶推理任务，MMLU-Pro得分84.3%，GPQA-Diamond达85.7%；同时具备前端美学设计能力，可生成3D粒子动画、交互UI界面，支持手势控制等复杂交互逻辑实现。

（二）MiniMax M2.1核心功能

全栈开发能力升级：强化原生Android/iOS开发能力，提升Web与App场景设计美学表达，可构建复杂交互、3D科学模拟与高质量可视化效果，推动Vibe Coding成为可交付的生产实践。

办公与编程双场景适配：不仅擅长编程任务，在日常对话、技术文档撰写中能提供结构化细节内容，同时强化复合指令约束整合能力，在多条件办公任务中可用性显著提升，避免指令遗漏与执行偏差。

工具生态兼容拓展：在Claude Code、Droid、Cline、Roo Code等主流工具中表现稳定，支持Skill.md、Claude.md等上下文管理机制，可无缝融入现有研发流程，适配大规模智能体编码场景。

四、AI Ping实操场景实测：用数据锚定性能

基于AI Ping中立评测体系，我们选取统一测试场景与标准，从性能、成本、场景适配、稳定性四大核心维度，对GLM-4.7与MiniMax M2.1进行同场景对标实测，结果如下表所示：

评测维度	评测标准（AI Ping中立体系）	GLM-4.7	MiniMax M2.1	维度小结
性能表现	含响应时延、代码通过率、推理准确率三大子项，取加权平均分（满分10分）	8.6分：复杂任务推理准确率87.4%，平均响应时延800ms，代码通过率84.9%	8.8分：复杂任务推理准确率86.2%，平均响应时延600ms，代码通过率88.6%	M2.1在响应速度与代码通过率上占优，GLM-4.7推理准确率略高
成本控制	按100万Token消耗计算（含双旦优惠后价格），对比单价与综合成本	约18元/100万Token，年订阅最低240元，支持本地部署降低长期成本	约25元/100万Token，无专项订阅优惠，按使用量计费，短期灵活度高	GLM-4.7性价比显著领先，尤其适合长期、大规模使用场景
场景适配	覆盖编程开发、办公协同、多模态创作、智能体任务四大场景，适配度评分（满分10分）	8.7分：多模态创作（9.2分）、智能体任务（8.9分）表现突出，办公协同（8.3分）	8.9分：编程开发（9.3分）、办公协同（8.8分）表现优异，多模态创作（8.2分）	场景差异化明显，GLM-4.7偏通用全能，M2.1聚焦专业场景深耕
稳定性	连续72小时高负载测试（并发100+），统计服务中断次数、接口报错率、结果一致性	9.0分：无服务中断，接口报错率0.3%，结果一致性96.7%	8.9分：无服务中断，接口报错率0.5%，结果一致性95.9%	两款模型稳定性均优异，GLM-4.7在报错率与结果一致性上略胜一筹

注：上述数据均来自AI Ping中立评测实验室，测试环境为Windows 11系统、16G内存、Intel i7处理器，统一网络环境（百兆光纤），确保测试结果公平可比。

（一）编程开发场景实测

在Python红绿灯可视化代码开发任务中，GLM-4.7生成代码整体运行流畅，仅存在细微细节瑕疵，代码结构清晰，注释完整，对开发需求的理解精准度高；在多语言混合开发任务中，MiniMax M2.1表现更突出，使用Rust编写底层逻辑+TypeScript实现前端交互的跨语言项目中，代码兼容性优异，无需额外人工调试即可运行，且响应速度比GLM-4.7快约200ms。

3D交互场景测试中，GLM-4.7生成的HTML代码可构建5000+粒子构成的立体圣诞树，支持手势控制炸开与收拢动画，流畅度佳；MiniMax M2.1则成功实现React Three Fiber框架下7000+实例渲染的3D圣诞树，粒子动画与手势交互更细腻，视觉美学表现更优，但代码冗余度略低于GLM-4.7。

（二）办公与复杂任务实测

复合指令办公任务中，GLM-4.7对“生成带数据可视化的季度报告并优化排版”需求的执行更全面，报告结构与数据呈现逻辑清晰，排版美观度达标；MiniMax M2.1在“按指定格式生成会议纪要并提取行动项”任务中，指令遵从度更高，行动项拆解精准，回复内容更简洁聚焦，节省阅读时间。

工具调用实测中，AI Ping以τ²-Bench为核心评测指标，两款模型均表现出色，GLM-4.7以87.4分略高于MiniMax M2.1。在平台模拟的多轮网页浏览与信息整合任务中，GLM-4.7的上下文保留能力更优，重复检索率降低32%；MiniMax M2.1则在工具切换效率上领先，跨框架适配稳定性较前代提升28%，符合AI Ping办公与研发双场景评测标准。

（三）综合体验总结

GLM-4.7凭借开源优势、高性价比与全能表现，更适合追求通用性、需要多场景适配的开发者与中小企业，尤其在复杂智能体任务与多模态创作中优势明显；MiniMax M2.1则聚焦编程专项能力深耕，多语言适配、响应效率与场景化精准度更突出，更适合专业研发团队用于全栈开发、实时编码辅助等场景。

五、实战教程：在 VS Code 中配置AI Ping的模型

第一步：获取 API Key 与相应的基础信息

1. 登录AI ping的官网： aiping.cn ，来获取你的 API Key。
2. API 地址 (Base URL) ：aiping.cn/user/apikey…

第二步：下载 Cline插件配置

1、下载Cline

2、配置Cline

下载好后会弹出对话框，我们再进行一系列相关的配置：

1. 首先是选择API 提供商 ：选择为 OpenAI Compatible，这表明 AI Ping 平台是支持统一的 OpenAI 标准协议，方便开发者零成本切换模型。

2. 基础 URL (Base URL) ：填入aiping.cn/api/v1。这是 AI Ping 平台提供 API 服务的统一访问地址。

3. OpenAI 兼容 API Key：此处填入从 AI Ping 平台个人中心获取的唯一密钥。该密钥用于身份验证及算力点扣除。

4. 框选部分：模型 ID 的选择

这部分决定了当前对话或任务具体调用的底层大模型：

• 模型 ID填入的是 GLM-4.7或者MiniMax M2.1

• 可选范围：

  • GLM-4.7：侧重复杂工程任务的一次性交付和 Agentic Coding 场景，支持“持久化思考”。
  • MiniMax M2.1：面向长链 Agent 执行优化，具有极高的推理速度（同级 2 倍）和多语言能力。
  • 

测试一：电商平台「订单履约智能调度系统」改造

任务 1：业务逻辑解耦设计

要求 GLM-4.7 基于「领域驱动设计（DDD）」和「微服务拆分原则」，完成以下输出：

1. 拆分订单履约系统的核心领域模型（如订单域、库存域、支付域、物流域、营销域、风控域），明确各领域的核心聚合根、值对象、领域服务；
2. 设计各领域间的交互方式（同步调用 / 异步消息），并说明拆分依据；
3. 针对「预售订单」这一新增场景，设计其独立的履约流程（需兼容原有普通订单流程），并说明如何避免与原有逻辑耦合。

优势对比：

相较于行业内主流大模型（如GPT-4、Claude 3、文心一言4.0），GLM-4.7在处理「电商订单履约智能调度系统解耦与并发改造」这类复杂工程化项目时，核心优势集中在技术落地贴合度、工程细节把控、存量系统兼容性三个维度，具体对比分析如下：

对比维度	GLM-4.7	其他主流模型（如GPT-4/Claude 3）
领域建模的业务贴合度	基于产业级技术知识库，对电商履约核心场景（预售、秒杀、拼团）的业务规则拆解更精准，能直接识别「库存预占-尾款核销-发货触发」等链路的领域边界，输出的DDD模型可直接映射到代码层级（如聚合根定义、领域服务接口）	通用领域建模能力强，但对电商细分场景的规则理解偏理论，易出现「过度抽象」（如将物流分配拆分为多个子域，增加通信成本）或「边界模糊」（如库存扣减与风控校验耦合）问题
高并发方案的工程落地性	针对约束条件（Java+Spring Cloud+Redis），输出的方案可直接落地：例如Redis分布式锁会给出具体的Redisson实现代码片段、库存预扣方案会明确「预扣时效+定时补偿任务」的SQL逻辑，同时预判存量系统的性能瓶颈（如MySQL分库分表的分片键选择）	更倾向于提供通用方案（如「用分布式锁解决超卖」），但缺乏与指定技术栈的结合细节，需人工二次转化；对存量系统改造的灰度策略、回滚机制提及较少
存量系统兼容的改造策略	重点考虑「不停止线上服务」的约束，输出渐进式改造方案：例如先将非核心流程（物流分配）异步化，再拆分核心域（订单/库存），同时设计双写一致性（新旧系统并行）的校验逻辑，改造成本可控	多建议「推倒重建」或「全量微服务拆分」，忽略存量系统的历史债务（如老表结构、硬编码规则），落地成本高，易引发线上故障
规则引擎的动态配置细节	支持输出贴合业务的规则DSL示例（如秒杀订单优先履约的规则表达式），同时明确规则引擎与履约流程的集成方式（如基于Spring EL的动态执行），以及规则热更新的实现方案（如Nacos配置中心+监听机制）	规则引擎设计偏架构层面，DSL示例多为通用格式，缺乏与业务系统的集成细节；对规则变更后的灰度生效、冲突检测机制提及较少
异常处理的鲁棒性设计	针对电商大促的极端场景（如MQ消息堆积、Redis集群故障），输出分级降级策略：例如库存服务降级为「只读模式」、订单服务降级为「排队等待」，同时设计自动修复脚本（如库存不一致的对账SQL）	异常处理方案偏理论（如「重试+熔断」），但缺乏对极端场景的兜底策略；对分布式事务的SAGA模式，未给出具体的补偿逻辑示例
技术栈适配的灵活性	严格贴合指定技术栈（Java+Spring Cloud+RocketMQ），避免引入小众中间件，优先复用现有基础设施（如用Redis代替Zookeeper做分布式锁），降低运维成本	可能推荐新技术栈（如Kubernetes Operator、Istio服务网格），虽技术先进但与存量系统兼容性差，增加团队学习成本

核心差异化优势总结

1. 更懂「存量系统改造」而非「全新系统设计」

其他模型更擅长从0到1的架构设计，而GLM-4.7能精准平衡「改造效果」与「业务连续性」，尤其适合企业级系统的渐进式重构，这对电商平台避免大促期间停服至关重要。

2. 工程细节的「代码级落地能力」更强

输出的方案不仅包含架构设计，还附带技术栈相关的代码片段、配置示例、SQL脚本，大幅减少「方案到代码」的转化成本，而其他模型的输出更多停留在架构图和文字描述层面。

3. 对「高并发场景的风险预判更精准」

基于海量产业级高并发案例沉淀，GLM-4.7能提前识别库存超卖、订单状态不一致、消息幂等性等隐性风险，并给出可落地的规避方案，而其他模型对这类工程化细节的覆盖度较低。

六、总结与适用场景建议

GLM-4.7与MiniMax M2.1的上线，标志着国产大模型在核心技术领域实现从跟跑到领跑的突破，两款模型各有侧重，分别覆盖“全能普惠”与“专业高效”两大需求维度。而AI Ping凭借标准化评测体系、全场景实测能力，精准锚定两款模型的性能差异与适用边界，真正发挥“性能罗盘”价值，为开发者提供零门槛的实测对比与选型指引。

场景选择建议：经AI Ping实测验证，若需开源部署、多场景通用能力或高性价比服务，优先选择GLM-4.7；若聚焦多语言全栈开发、实时编码辅助或高精度办公指令执行，MiniMax M2.1更具优势。未来AI Ping将持续迭代评测体系，覆盖更多专项场景与模型维度，为大模型选型、优化提供更精准的性能导航，推动AI技术在垂直产业的普惠化落地。