前言：

在國產大模型從技術迭代走向產業落地的關鍵階段，能夠適配真實複雜場景的穩定性能與高效運行能力，成為企業與開發者選型的核心標準。AI Ping 平台（作為專注於模型實測與對比的一站式服務入口，正為行業提供解決方案 —— 現已正式上線 GLM-4.7 與 MiniMax M2.1 兩大旗艦模型的服務，憑藉多供應商接入、性能可視化、統一調用等核心優勢，讓用户零門檻驗證模型價值。

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一、AI Ping 平台：模型實測與調用的 “全能助手”

AI Ping 平台的核心定位是打破模型選型的信息差與接入壁壘，為用户提供 “可對比、可信賴、可高效調用” 的模型服務環境。其核心優勢集中在三點：

多供應商保障：已接入 6 家頭部供應商，覆蓋 GLM-4.7 與 MiniMax M2.1 的官方及優質渠道，在調用速度、穩定性上形成多重保障，可靠性均達 100%；

全維度性能透明：通過數據看板實時展示各供應商的吞吐量、延遲、上下文長度、價格等關鍵指標（數據截至 2025 年 12 月 23 日 18:00），用户無需自行測試即可直觀選型；

高效調用體驗：支持一套接口統一調用所有供應商模型，無需重複接入維護；同時配備智能路由功能，高峯時段自動切換更優供應商，確保業務連續運行。目前平台所有模型服務均免費開放，用户註冊即可零門檻體驗，快速跑通複雜工程與長時 Agent 任務。

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。

二、兩大旗艦模型：差異化的成熟技術路線

GLM-4.7 與 MiniMax M2.1 作為國產模型的代表性產品，均跳出單輪生成質量的競爭，聚焦真實場景的長期穩定運行，但其技術路線與核心優勢各有側重：

（一）GLM-4.7：複雜工程任務的 “穩定交付專家”

GLM-4.7 以 “工程交付能力” 為核心，專為複雜多步驟任務設計：

• 編碼能力上，強調複雜任務的穩定完成與落地交付，確保每一步推理都能貼合工程需求，避免中途失效；
• Agent 與工具調用方面，通過獨特的可控思考機制，大幅提升多步任務的執行穩定性，減少流程中斷風險；
• 長期運行優化上，支持推理強度按需調節，用户可根據任務重要性在準確率與成本之間靈活取捨，適配不同預算與質量需求。

AI Ping 內有各個廠商當日的模型供應數據

下方還有API調用示例

from openai import OpenAI
 
openai_client = OpenAI(
    base_url="https://www.aiping.cn/api/v1",
    api_key="QC-4765ed5382195ffdfcf1fad6ddf5c597-9f089d5740fbb06ec22cd0fd581d550c",
)
 
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)

（二）MiniMax M2.1：長時 Agent 運行的 “高效標杆”

MiniMax M2.1 依託高效 MoE（混合專家）架構，聚焦 “Agent 長期運行效率”：

• 編碼能力上，系統強化 Rust、Go、Java、C++ 等多語言工程支持，深度適配真實生產級代碼開發，滿足專業編程場景需求；
• Agent 與工具調用方面，通過高效 MoE 架構與收斂推理路徑，特別適合連續編碼、長鏈 Agent 執行等需要持續運行的場景，避免長流程中的效率衰減；
• 長期運行優化上，憑藉低激活參數與長上下文優勢（最高支持 200k），在提升吞吐效率的同時，降低持續運行的資源消耗，兼顧速度與成本。

AI Ping 內有各個廠商當日的模型供應數據

下方還有API調用示例

from openai import OpenAI
 
openai_client = OpenAI(
    base_url="https://www.aiping.cn/api/v1",
    api_key="QC-4765ed5382195ffdfcf1fad6ddf5c597-9f089d5740fbb06ec22cd0fd581d550c",
)
 
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)

（三）模型核心差異對比：找準適配你的業務場景

從實測數據來看，MiniMax M2.1 在吞吐量上優勢顯著，最高達 99.75 tokens/s，延遲更低至 0.54s，適合對速度要求高的長時任務；GLM-4.7 則在多供應商選擇上更豐富，且推理強度可調的特性更適配對質量與成本有靈活需求的複雜任務。

三、如何使用AI Ping

現在我們需要調用api接口，給我們的項目進行ai賦能，給遊戲添加ai對戰功能。

首先打開我們的AI Ping 官網，找到MiniMax模型的API頁面，點擊複製

接着我們打開Trae

像trae提出我們的需求，並且把剛剛複製的api給它

接着trae就開始思考了，我們耐心等待即可

最後展示結果

此時我們每下一顆棋子，AI就會下一顆棋子，這樣就完成了對戰

四、總結：快速鎖定最優模型方案

AI Ping 平台的上線，讓 GLM-4.7 與 MiniMax M2.1 這兩款差異化旗艦模型的實測對比變得簡單高效。無論你是需要穩定交付複雜工程任務，還是追求長時 Agent 運行的高效性，都能在平台上通過透明的性能數據、零成本，快速驗證哪種模型與供應商方案更適配你的業務。

更具吸引力的是，平台當前推出 “邀請好友領算力” 活動：邀請好友註冊 AI Ping 賬號，雙方均可獲得 20 元平台算力點，全場模型與供應商通用，邀請無上限！現在登錄 註冊即可解鎖權限，藉助平台的統一調用與智能路由功能，省去接入麻煩，專注於業務創新。國產模型的真實實力，等你來親自驗證！