前言：新模型爆發時代，選型需要“實測羅盤”

2025年末，大模型行業迎來新品密集爆發期——智譜GLM-4.7以“性能超越GPT-5.2”震撼開源，MiniMax M2.1聚焦“真實世界複雜任務”實現全面升級。但開發者卻陷入新困境：20+供應商、400+模型中，新一代旗艦模型到底誰更能打？編碼場景選哪個？辦公協作誰更高效？成本與性能如何平衡？

AI Ping作為大模型服務的“性能評測權威平台”，第一時間完成GLM-4.7與MiniMax M2.1的全維度實測。通過7×24小時實時監測、10萬級QPS壓力測試、12項核心指標量化分析，用真實數據打破廠商宣傳濾鏡，為你打造“選型決策手冊”，讓新一代模型的選擇從此有理有據。

一、實測主角亮相：兩大新品核心亮點速覽

1.1 GLM-4.7：開源編碼王者，性能與性價比雙突破

GLM-4.7作為智譜AI衝刺IPO的重磅力作，以“編碼能力跨越式升級+親民定價”重塑開源模型格局。

• 核心優勢：Code Arena開源第一，SWE-bench-Verified測試73.8%創SOTA紀錄，超越GPT-5.2；
• 關鍵升級：HLE基準測試較前代提升41%，工具調用τ²-Bench 87.4分刷新開源紀錄，支持200K上下文；
• 生態友好：358B參數模型開源可本地部署，API調用每月最低20元，年訂閲費僅為Claude Pro的1/7。

1.2 MiniMax M2.1：複雜任務專家，多場景適配升級

MiniMax M2.1聚焦真實世界需求，在多語言編程與辦公場景實現能力躍遷。

• 核心優勢：VIBE測試集平均88.6分接近Claude Opus 4.5，多語言編程能力超越Claude Sonnet 4.5；
• 關鍵升級：強化Rust/Java/Golang等8種語言支持，提升Android/iOS原生開發與Web可視化能力；
• 體驗優化：思維鏈更簡潔，響應速度提升且Token消耗下降，適配主流Agent框架與工具鏈。

二、AI Ping實測核心：12項指標全方位對決

基於AI Ping中立評測體系，我們從性能、成本、場景、穩定性四大維度，對兩款模型進行同場景實測，核心數據如下：

2.1 性能實測：編碼與推理各有千秋

• 低延遲場景：GLM-4.7首字延遲0.68s略勝一籌，適合實時編碼輔助、智能客服等交互場景；
• 批量處理：GLM-4.7 42 tokens/s吞吐效率更高，MiniMax M2.1在多任務併發時表現穩定；
• 複雜推理：GLM-4.7在工具鏈協同、多步驟任務中優勢明顯，MiniMax M2.1在複合指令理解上更精準。

2.2 成本實測：開源普惠vs性價比之選

• 開源部署：GLM-4.7支持本地部署，適合數據敏感型企業；MiniMax M2.1側重API服務，降低部署門檻；
• 按量付費：MiniMax M2.1 Token單價更低，小體量業務成本優勢顯著；
• 規模使用：GLM-4.7訂閲制定價更划算，中大型企業長期使用性價比更高。

三、場景化選型指南：誰更適配你的業務？

基於實測數據，AI Ping為不同場景提供精準匹配建議，讓每款模型都用在刀刃上。

3.1 編碼開發場景：按需選擇，各展所長

• 首選GLM-4.7：前端開發、Python項目、開源工具構建、複雜算法實現場景，其編碼通過率與效率優勢明顯，可獨立完成小遊戲全流程開發；
• 首選MiniMax M2.1：多語言協同項目、Android/iOS原生開發、Web 3D可視化、系統級重構場景，非Python語言支持與設計美學表達更出色。

3.2 辦公協作場景：高效適配，體驗升級

• 首選GLM-4.7：長文檔分析（如150頁需求文檔）、PPT生成、多輪會議紀要整理，200K上下文與高準確率滿足長文本處理需求；
• 首選MiniMax M2.1：多指令辦公任務、跨部門協作文檔、技術説明書撰寫，複合指令執行能力與簡潔回覆風格提升協作效率。

3.3 企業級部署場景：平衡成本與安全

• 首選GLM-4.7：中大型企業、長期使用、數據本地化需求，開源部署+低訂閲費降低TCO，穩定性滿足高併發需求；
• 首選MiniMax M2.1：中小企業、靈活調用、Agent驅動工作流，低Token成本與框架適配性降低試錯門檻。

四、實戰演示：GLM-4.7 API快速調用（附代碼）

4.1 步驟1：獲取API密鑰

1. 訪問AI Ping官網【aiping.cn】，獲取GLM-4.7 API密鑰；

創建之後如圖所示：

將其複製到ApifoxHeaders處，選擇 Authorization

4.2 步驟2：使用Apifox進行調試

使用Apifox

• 選擇post，進入文檔查看鏈接

• 進入官方文檔複製

4.3 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
            }
        }

4.4 步驟4：實測反饋

生成代碼結構清晰，配色協調，支持交互控制，僅需輕微微調即可部署，完全符合“生產級”使用標準。

五、總結：新一代模型選型結論與展望

5.1 選型核心結論

• 追求極致編碼性能與低預算：選GLM-4.7，開源部署+高性價比，編碼場景無出其右；
• 聚焦多語言複雜任務與辦公協作：選MiniMax M2.1，場景適配廣，響應高效且Token成本低；
• 不確定場景需求：用AI Ping實測數據動態匹配，通過智能路由實現“最優能力自動切換”。

5.2 平台福利與展望

目前AI Ping免費開放GLM-4.7與MiniMax M2.1的完整實測報告，註冊可解鎖更多對比數據與調用權限。未來，AI Ping將持續跟進新一代模型迭代，新增合規性評測與邊緣模型適配，讓大模型選型始終走在性能前沿。