摘要

本文介紹了國內領先的大模型服務評測與聚合平台 AI Ping 最新上線的兩款旗艦模型——GLM-4.7 與 MiniMax M2.1。GLM-4.7 智譜出品，側重複雜工程任務的一次性交付與 Agentic Coding 場景；MiniMax M2.1 則面向長鏈 Agent 執行，強化多語言工程能力與持續運行效率。兩款模型均可在 AI Ping 平台，支持統一 OpenAI 兼容接口調用。本文還將詳細介紹如何通過 Claude Code 和 Coze 等工具接入使用這兩款強力模型。

AI Ping

AI Ping（aiping.cn）是國內領先的大模型服務評測與聚合平台，致力於為開發者提供全面、客觀、真實的模型性能數據和統一調用入口。平台已接入智譜、MiniMax、DeepSeek、通義千問等主流廠商，覆蓋95+模型，涵蓋文本生成、視覺理解、圖像生成、Embedding、Reranker 等多種類型。

平台核心優勢包括：多供應商統一調用——一套接口切換不同供應商；性能數據可視化——實時展示吞吐、延遲、價格、可靠性等關鍵指標；智能路由——高峯時段自動選擇最優供應商保障穩定性。目前 GLM-4.7、MiniMax-M2.1、DeepSeek-V3.2 等旗艦模型可，更有邀請好友雙方各得20元算力點的活動，上不封頂。

GLM-4.7 與 MiniMax M2.1 分別代表了當前國產模型在工程交付能力 與 Agent 長期運行效率 上的兩種成熟路線： 前者通過可控推理與工具協同，強化複雜工程任務的一次性交付； 後者依託高效 MoE 架構與多語言優化，面向 AI-native 組織的持續 Agent 工作流。 兩者都不再以單輪生成質量為核心，而是直指真實複雜工程場景中的長期穩定工作能力。可以看到兩大強力模型已經上線並且免費！

模型庫

AI Ping 模型庫概覽，大部分的模型都是免費使用~

• NEW - 新上線：GLM-4.7、MiniMax-M2.1、MiMo-V2-Flash、Ring-1T 等
• FREE - 免費：DeepSeek-V3.2、GLM-4.7、MiniMax-M2.1、Doubao-Seedream-4.5 等
• HOT - 熱門：GLM-4.6、MiniMax-M2、DeepSeek系列等

模型系列分類

模型類型覆蓋

價格範圍

上下文長度

AI Ping 平台通過統一接口聚合了多家供應商的模型服務，用户可以按模型系列、模型類型、輸入/輸出格式、上下文長度、價格等多維度篩選，快速找到最適合的模型。

GLM-4.7

GLM-4.7簡介

GLM-4.7 是智譜最新旗艦模型，GLM-4.7 面向 Agentic Coding 場景強化了編碼能力、長程任務規劃與工具協同，並在可控推理機制支撐下實現了複雜工程任務的穩定交付。通用能力全面提升，回覆更簡潔自然，寫作更具沉浸感。在執行復雜智能體任務時，指令遵循能力更強，Artifacts 與 Agentic Coding 的前端美感和長程任務完成效率進一步提升。

與 MiniMax M2.1 的對比：

• GLM-4.7：側重一次性工程交付，適合複雜編碼任務 + Artifacts 前端生成
• MiniMax M2.1：側重長期穩定運行，適合長鏈 Agent + 多語言後端工程

GLM-4.7實測數據

AI Ping 平台測試數據（數據截至 2025 年 12 月 23 日 18:00）

GLM-4.7調用方式

AI Ping還提供了詳細的調用方式：

from openai import OpenAI
 
openai_client = OpenAI(
    base_url="https://www.aiping.cn/api/v1",
    api_key="***",
)
 
response = openai_client.chat.completions.create(
    model="GLM-4.7",
    stream=True,
    extra_body={
        "provider": {
            "only": [], 
            "order": [],
            "sort": None,
            "input_price_range": [],
            "output_price_range": [],
            "input_length_range": [],
            "throughput_range": [],
            "latency_range": []
        }
    },
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello"}
    ]
)
 
for chunk in response:
    if not getattr(chunk, "choices", None):
        continue
    
    reasoning_content = getattr(chunk.choices[0].delta, "reasoning_content", None)
    if reasoning_content:
        print(reasoning_content, end="", flush=True)
 
    content = getattr(chunk.choices[0].delta, "content", None) 
    if content: 
        print(content, end="", flush=True)

MiniMax-M2.1

MiniMax-M2.1簡介

MiniMax M2.1 是 MiniMax 最新旗艦模型，MiniMax M2.1 面向長鏈 Agent 執行場景強化了多語言工程能力、持續運行效率與收斂推理路徑，並在高效 MoE 架構支撐下實現了吞吐與穩定性的出色平衡。多語言工程能力強化，對 Rust / Go / Java / C++ 等生產級代碼支持更完善。在執行長時間 Agent 工作流時，推理路徑更收斂、工具調用更高效，憑藉低激活參數與 200k 長上下文優勢，連續編碼與持續運行吞吐進一步提升。

與 GLM-4.7 的對比：

• GLM-4.7：側重一次性工程交付，適合複雜編碼任務 + Artifacts 前端生成
• MiniMax M2.1：側重長期穩定運行，適合長鏈 Agent + 多語言後端工程

MiniMax-M2.1實測數據

AI Ping 平台測試數據（數據截至 2025 年 12 月 23 日 18:00）

MiniMax-M2.1調用方式

AI Ping還提供了詳細的調用方式：

from openai import OpenAI
 
openai_client = OpenAI(
    base_url="https://www.aiping.cn/api/v1",
    api_key="***",
)
 
response = openai_client.chat.completions.create(
    model="MiniMax-M2.1",
    stream=True,
    extra_body={
        "provider": {
            "only": [], 
            "order": [],
            "sort": None,
            "input_price_range": [],
            "output_price_range": [],
            "input_length_range": [],
            "throughput_range": [],
            "latency_range": []
        }
    },
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello"}
    ]
)
 
for chunk in response:
    if not getattr(chunk, "choices", None):
        continue
    
    reasoning_content = getattr(chunk.choices[0].delta, "reasoning_content", None)
    if reasoning_content:
        print(reasoning_content, end="", flush=True)
 
    content = getattr(chunk.choices[0].delta, "content", None) 
    if content: 
        print(content, end="", flush=True)

如何選擇模型？

GLM-4.7 與 MiniMax M2.1 雖然都是旗艦級模型，但定位和適用場景有明顯差異。根據你的具體需求，可參考以下選型指南：

核心差異對比

場景選型決策表

快速決策流程圖

是否需要生成前端/UI？
├── 是 → GLM-4.7
└── 否 → 是否涉及 Rust/Go/Java/C++ 等後端語言？
    ├── 是 → MiniMax M2.1
    └── 否 → 任務是否需要長時間持續運行？
        ├── 是 → MiniMax M2.1
        └── 否 → 是否需要一次性完成複雜工程交付？
            ├── 是 → GLM-4.7
            └── 否 → 兩者均可，按個人偏好選擇

組合使用建議

對於大型項目，可以考慮組合使用兩款模型：

• GLM-4.7：負責項目初始化、核心架構設計、前端界面生成
• MiniMax M2.1：負責後端邏輯實現、長鏈業務流程、持續迭代優化

獲取API KEY

API KEY頁面，也可參考文檔，複製即可。

如何使用AI Ping？

Claude Code中使用GLM-4.7

首先需要Nodejs環境，我這裏是v24.4.1

安裝claude code

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

在~/.claude/settings.json中找到這個配置文件

將下方的內容替換到其中

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://aiping.cn/api/v1/anthropic",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "<YOUR_API_KEY>",
    "API_TIMEOUT_MS": "3000000",
    "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": 1,
    "ANTHROPIC_MODEL": "GLM-4.7",
    "ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "GLM-4.7",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "GLM-4.7",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "GLM-4.7",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "GLM-4.7"
  }
}

然後終端輸入claude啓動

Coze中使用MiniMax-M2.1

Coze（釦子）是字節跳動推出的 AI Bot 開發平台，支持通過插件方式調用 AI Ping 的模型服務。以下是在 Coze 中集成 MiniMax-M2.1 的完整步驟：

步驟一：安裝 AI Ping 插件

1. 登錄 Coze 官網，進入左側插件市場
2. 在搜索框中輸入 AIPing-official-plugin 進行搜索
3. 點擊插件詳情頁，點擊右上角的收藏按鈕（方便後續快速找到）

圖：Coze 插件市場搜索 AI Ping 官方插件

步驟二：創建智能體和工作流

1. 回到 Coze 首頁，點擊創建智能體，填寫名稱和描述
2. 在智能體編輯頁面中，點擊工作流標籤頁
3. 點擊+ 添加新工作流，選擇從空白創建

圖：創建新的智能體

步驟三：配置 AI Ping 插件節點

1. 在工作流編輯器中，點擊+ 添加節點
2. 在節點類型中選擇插件，然後從我的收藏中找到 AIPing-official-plugin
3. 點擊插件卡片將其添加到工作流中

圖：在工作流中選擇 AI Ping 插件

步驟四：配置插件參數

1. 點擊 AI Ping 插件節點，配置以下參數：

• model: 模型名稱，填寫 MiniMax-M2.1
• messages: 對話消息列表，按 JSON 格式配置
• stream: 是否流式輸出，可選 true 或 false
• temperature: 温度參數，控制輸出隨機性（0-1）
• max_tokens: 最大生成 token 數

圖：配置 AI Ping 插件參數

步驟五：測試與發佈

1. 點擊右上角試運行按鈕，輸入測試消息驗證插件是否正常工作
2. 查看運行結果，確認模型返回符合預期

圖：試運行工作流

1. 測試通過後，點擊發佈按鈕，即可在對話中使用配置好的智能體

圖：查看運行結果

提示：AI Ping 插件支持所有平台接入的模型，你可以將 model 參數替換為 GLM-4.7 或其他模型名稱，靈活切換使用。

總結

AI Ping 作為國內領先的大模型聚合平台，本次上線的 GLM-4.7 與 MiniMax M2.1 兩款旗艦模型各有側重，為開發者提供了豐富的選擇：

平台亮點：

• 95+ 模型全覆蓋，支持文本生成、視覺理解、圖像生成等多種類型
• 統一 OpenAI 兼容接口，零成本切換模型
• 實時性能數據可視化（吞吐、延遲、價格、可靠性）
• 智能路由自動選擇最優供應商
• 邀請好友雙方各得 20 元算力點，上不封頂

無論是需要快速完成複雜編碼任務，還是構建長期穩定運行的 AI Agent，AI Ping 都能提供合適的模型選擇。趕快註冊體驗，薅取這波免費算力羊毛吧！