AI Ping雙款新模型同步免費解鎖：GLM-4.7與MiniMax M2.1實測詳情 - Max,多語言,API,機器學習,人工智能呆個大頭鬼博客

前言

本文聚焦國內領先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，深度解析二者核心定位與差異：GLM-4.7側重複雜工程任務一次性交付與Agentic Coding場景；MiniMax M2.1專攻長鏈Agent執行，強化多語言工程能力與持續運行效率。

在這裏插入圖片描述

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一、旗艦模型詳解：GLM-4.7 vs MiniMax M2.1

1.1 GLM-4.7：Agentic Coding先鋒，複雜工程交付專家

1.1.1 GLM-4.7簡介

GLM-4.7是智譜AI推出的最新旗艦模型，專為Agentic Coding場景量身打造，核心強化編碼能力、長程任務規劃與工具協同能力，依託可控推理機制，實現複雜工程任務的穩定、高效交付。
GLM-4.7是智譜AI推出的新一代旗艦模型，核心定位為“Agentic Coding全鏈路解決方案”，專為複雜工程場景的一次性落地設計。
模型通過強化編碼能力、長程任務規劃與工具協同機制，搭配可控推理框架，可實現從需求分析到代碼生成、測試部署的全流程自主完成。
在基礎能力層面，GLM-4.7的通用對話與文本創作能力全面升級，回覆邏輯更清晰、語言更自然；在專業場景中，其指令遵循度大幅提升，尤其在Artifacts前端生成領域，可精準匹配設計需求，生成的界面代碼兼具美觀度與可複用性。

1.1.2 與MiniMax M2.1的核心差異

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：以“一次性交付”為核心，擅長複雜編碼任務拆解與前端界面生成，適合項目初始化、核心架構落地等場景；
MiniMax M2.1：以“長期穩定運行”為核心，強化多語言後端開發與長鏈任務執行，適合Agent工作流搭建、持續迭代優化等場景。

1.1.3 GLM-4.7實測數據

以下為AI Ping平台實測數據（數據截至2025年12月23日18:00），客觀呈現模型真實性能：基於AI Ping標準化評測體系，我們對GLM-4.7進行了全場景實測（數據截至2025年12月23日18:00），核心性能表現如下，所有數據均可在平台實時查看驗證：

1.1.4 GLM-4.7調用方式

AI Ping提供統一OpenAI兼容接口，調用流程簡單便捷，具體代碼如下：AI Ping為GLM-4.7提供統一的OpenAI兼容接口，無需額外適配開發，獲取API Key後即可快速調用，具體流程與代碼示例如下：

from openai import OpenAI
 
openai_client = OpenAI(
    base_url="https://www.aiping.cn/api/v1",
    api_key="***",  # 替換為你的AI Ping 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)

1.2 MiniMax M2.1：長鏈Agent利器，多語言工程強者

1.2.1 MiniMax M2.1簡介

MiniMax M2.1是MiniMax推出的最新旗艦模型，聚焦長鏈Agent執行場景，核心強化多語言工程能力、持續運行效率與收斂推理路徑。
依託高效MoE架構，實現吞吐與穩定性的出色平衡，為長期Agent工作流提供堅實支撐。MiniMax M2.1是MiniMax團隊面向企業級Agent場景推出的旗艦模型，核心優勢在於“長鏈任務執行效率”與“多語言工程適配性”。
模型採用高效MoE架構，在保障高吞吐的同時降低資源消耗，可穩定支撐長時間運行的Agent工作流。
模型強化了Rust/Go/Java/C++等8種生產級代碼的支持能力，對Android/iOS原生開發與Web可視化開發適配更完善；在長時間Agent工作流執行中，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。

1.2.2 與GLM-4.7的核心差異

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：聚焦“一次性複雜工程交付”，前端生成與架構設計能力突出；
MiniMax M2.1：聚焦“長鏈Agent持續運行”，後端開發與多語言適配能力更強。

1.2.3 MiniMax M2.1實測數據

以下為AI Ping平台實測數據（數據截至2025年12月23日18:00），客觀呈現模型真實性能：基於AI Ping標準化評測體系，我們對MiniMax M2.1進行了全場景實測（數據截至2025年12月23日18:00），核心性能表現如下，所有數據均可在平台實時查看驗證：

1.2.4 MiniMax M2.1調用方式

同樣支持統一OpenAI兼容接口，調用代碼如下：MiniMax M2.1同樣支持AI Ping統一的OpenAI兼容接口，調用流程與GLM-4.7一致，僅需修改模型名稱參數，具體代碼示例如下：

from openai import OpenAI
 
openai_client = OpenAI(
    base_url="https://www.aiping.cn/api/v1",
    api_key="***",  # 替換為你的AI Ping 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)

二、選型指南：如何精準匹配GLM-4.7與MiniMax M2.1？

GLM-4.7與MiniMax M2.1均為旗艦級模型，但定位和適用場景差異明顯。結合AI Ping實測數據與場景適配性分析，為你整理了詳細的選型指南：GLM-4.7與MiniMax M2.1雖同屬旗艦級模型，但核心定位與場景適配性差異顯著。結合AI Ping實測數據與大量項目落地經驗，我們整理了清晰的選型指南，幫助開發者快速匹配最優模型：

2.1 核心差異對比

示此內容從核心能力、架構特性、場景適配、成本表現四大維度，對兩款模型進行全面對比：

2.2 場景選型決策表

此內容針對不同業務場景，明確最優模型選擇及核心依據：

2.3 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
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

2.4 組合使用建議

對於大型複雜項目，推薦組合使用兩款模型，實現優勢互補：對於大型複雜項目，單一模型難以覆蓋全流程需求，推薦組合使用GLM-4.7與MiniMax M2.1，實現優勢互補，提升項目落地效率：

GLM-4.7：負責項目初始化、核心架構設計、前端界面生成等一次性複雜工程交付任務；
MiniMax M2.1：負責後端邏輯實現、長鏈業務流程搭建、持續迭代優化等長期運行任務。
GLM-4.7：負責項目初始化階段的需求分析、核心架構設計、前端界面生成，快速完成原型落地；
MiniMax M2.1：負責項目迭代階段的後端邏輯實現、長鏈業務流程搭建、Agent工具集成，保障長期穩定運行。

三、使用GLM-4.7實戰演示：獲取API KEY與平台使用指南

以GLM-4.7模型為例接入它的API進行測試模型為例，演示從選型到調用的步驟：

3.1 步驟1：創建API密鑰

創建之後如圖所示：

將其複製到ApifoxHeaders處，選擇 Authorization

3.2 步驟2：使用Apifox進行調試

Apifox官網鏈接：https://app.apifox.com/main（注意這裏需要下載）

選擇post，進入文檔查看鏈接

進入官方複製鏈接

3.3 步驟3：編寫調用代碼

選擇Body-JSON

modle處填寫自己調用的大模型

{
        "model": "GLM-4.7",
        "stream": true,
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Hello"
            }
        ],
        "extra_body": {
            "enable_thinking": false
            }
        }

3.4 結果果檢查

説明我們已經打通自動化生產線！

四、總結：旗艦模型，AI開發更高效

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，分別精準覆蓋複雜工程一次性交付與長鏈Agent持續運行兩大核心場景，為開發者提供了更豐富、更優質的選擇。

作為國內領先的大模型評測與聚合平台，AI Ping此次上線的GLM-4.7與MiniMax M2.1，精準填補了“複雜工程落地”與“長鏈Agent運行”兩大核心場景的需求空白，為開發者提供了高性價比的旗艦模型選擇。

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