最近，國產大模型領域迎來兩個值得關注的新版本：智譜的 GLM-4.7 與 MiniMax 的 M2.1。它們不再以“生成一段流暢文字”為目標，而是聚焦於真實工程場景中的穩定輸出與持續協作能力。為了驗證這一點，我在本地開發環境中進行了完整測試——使用 VS Code 配合開源插件，通過AI Ping平台可限免調用這兩款模型，分別完成兩類典型任務。

本文將按操作流程記錄全過程：從平台接入、插件配置，到兩個模型的實際表現與能力邊界分析。所有步驟均可復現，代碼和指令均來自真實測試。

一、平台接入：獲取 API 地址與密鑰

AI Ping 是一個提供多模型統一調用接口的開放平台，支持包括 GLM、MiniMax、通義、百川等在內的多個國產模型。其最大優勢在於兼容 OpenAI 協議，這意味着開發者無需學習新 API，即可直接使用現有工具鏈。

註冊賬號後（目前無需實名），在控制枱可獲取兩項關鍵信息：

• Base URL：https://api.aiping.cn/v1
• API Key：形如 "QC-***********" 的密鑰

這兩項配置適用於任何支持 OpenAI 格式的客户端。為安全起見，建議通過 .env 文件管理密鑰，避免提交到版本庫。

整個接入過程不到兩分鐘，且當前所有模型調用均為限免，降低了試錯成本。

二、開發環境配置：安裝 Kilo Code 插件

為了更貼近日常開發流，我選擇使用 Kilo Code —— 一款開源的 VS Code AI Agent 插件（GitHub 可查）。它支持多步任務規劃、自動文件創建、模型切換等功能，適合測試模型在複雜任務中的協同能力。

安裝方式：

1. 在 VS Code 擴展商店搜索 “Kilo Code”；
2. 安裝後，在插件設置中添加自定義提供商；
3. 填入上述 Base URL 與 API Key；
4. 保存並重啓插件。

至此，本地環境已具備調用雲端大模型的能力，後續只需在插件界面選擇模型並輸入任務描述即可。

三、GLM-4.7 測評：面向複雜任務的一次性交付

測試目標

評估模型在系統設計類任務中的結構化輸出能力，以下為GLM-4.7 模型配置。

指令輸入

“請為一個用户管理系統設計完整的技術方案，包含模塊劃分、數據庫表結構、API 接口列表、安全建議。”

執行結果

選擇 glm-4.7 模型後，Kilo Code 自動創建 docs/ 目錄，並生成多個文件，包括系統概述、API 設計、數據庫腳本等。

輸出內容節選如下：

## 模塊劃分
- **Auth Module**：處理註冊、登錄、第三方綁定
- **Profile Module**：管理頭像、暱稱、個人資料
- **Security Module**：密碼策略、風控、審計日誌

## 數據庫表（users）
CREATE TABLE users (
  id BIGINT PRIMARY KEY,
  phone VARCHAR(16) UNIQUE,
  email VARCHAR(255),
  password_hash CHAR(60),
  created_at TIMESTAMP,
  updated_at TIMESTAMP
);

## API 列表
| 路徑 | 方法 | 功能 |
|------|------|------|
| /v1/auth/register | POST | 用户註冊 |
| /v1/auth/login    | POST | 密碼登錄 |

## 安全建議
- 密碼使用 bcrypt 加密（cost=12）
- 登錄失敗 5 次後啓用圖形驗證碼
- 敏感操作記錄 IP 與設備信息

能力分析

GLM-4.7 展現出較強的任務拆解與邏輯組織能力。它沒有停留在泛泛而談，而是輸出了可直接用於開發評審的結構化文檔。尤其在安全建議部分，提到了具體算法參數和風控閾值，體現出對工程細節的理解。

這類任務通常需要人工查閲資料、反覆修改，而模型一次性完成，顯著提升了前期設計效率。

四、MiniMax M2.1 測評：多語言生產級代碼生成

測試目標

驗證模型在系統編程**語言**（如 Go）中的代碼生成質量，以下為MiniMax M2.1 模型配置。

指令輸入

“用 Go 寫一個帶 TTL 的併發安全緩存組件，支持 Set、Get、自動清理過期數據，返回完整可運行代碼。”

執行結果

切換至 minimax-m2.1 模型後，Kilo Code 生成 concurrent-cache/cache.go 和對應的單元測試文件。

核心實現如下：

type Item struct {
    value      interface{}
    expiration int64 // Unix nanoseconds
}

type Cache struct {
    items map[string]Item
    mutex sync.RWMutex
}

func (c *Cache) Set(key string, value interface{}, ttl time.Duration) {
    c.mutex.Lock()
    defer c.mutex.Unlock()
    c.items[key] = Item{
        value:      value,
        expiration: time.Now().Add(ttl).UnixNano(),
    }
}

func (c *Cache) Get(key string) (interface{}, bool) {
    c.mutex.RLock()
    item, found := c.items[key]
    c.mutex.RUnlock()

    if !found {
        return nil, false
    }
    if time.Now().UnixNano() > item.expiration {
        // 惰性刪除：不主動清理，僅在訪問時判斷
        return nil, false
    }
    return item.value, true
}

能力分析

這段代碼有幾個值得注意的細節：

• 使用 sync.RWMutex 實現讀寫鎖，保障併發安全；
• 採用 Unix 納秒時間戳進行過期判斷，精度高；
• 採用“惰性刪除”策略，避免後台 goroutine 帶來的複雜性；
• 返回 (value, ok) 模式，符合 Go 語言慣用法。

整體來看，代碼不僅語法正確，還遵循了 Go 社區的工程實踐，可直接集成進微服務項目，無需大幅重構。

這反映出 MiniMax M2.1 在系統級語言上的深度優化，尤其適合需要長期維護的 Agent 或自動化腳本場景。

五、模型對比：不同路徑，各自擅長

兩者並非競爭關係，而是互補：

• 當你需要從模糊需求走向清晰方案，GLM-4.7 更可靠；
• 當你需要從設計走向實現，MiniMax M2.1 更高效。

六、總結：國產模型正在進入“可用”階段

通過本次測試，我確認了一個趨勢：國產大模型正從“演示型 AI”轉向“工程型助手”。GLM-4.7 和 MiniMax M2.1 分別在一次性交付與持續編碼兩個維度上展現出實用價值。

而像 AI Ping這樣的平台，則讓這種能力變得觸手可及——無需部署、無需付費、接口標準，普通開發者也能快速驗證模型是否適配自身業務。

如果你也在做系統設計、自動化開發或 Agent 構建，不妨親自試試。只需十幾分鍾配置，或許就能節省數小時重複勞動。