算力點白給！在 AI Ping 體驗 GLM-4.7 與 MiniMax M2.1 頂尖算力

前言：

隨着大模型進入“Agent時代”，開發者對模型在複雜工程與長鏈條任務中的表現提出了更高要求。國內領先的評測與聚合平台 AI Ping 近期重磅上線了兩款旗艦級模型：側重“一次性交付”與 Agentic Coding 的 GLM-4.7，以及在長鏈條執行與多語言能力上表現卓越的 MiniMax M2.1。本文將深度解析這兩款模型的底層優勢，並手把手教你如何通過 Claude Code 及 Coze 實現高效接入。

一、AI Ping介紹

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AI Ping（aiping.cn）是一個國內領先的大模型服務評測與聚合平台，主要通過統一的接口集成國內外頂尖的大模型算力，為開發者和企業提供便捷的模型調用與性能比對服務。

1. 核心功能定位

  • 大模型聚合服務：平台集成了多家主流廠商的模型（如智譜、MiniMax 等），並提供統一的 OpenAI 兼容接口，開發者只需一次接入即可在多個模型間無縫切換。
  • 模型性能評測：作為評測平台，它能幫助用户根據不同任務（如代碼編寫、Agent 執行等）篩選最合適的模型，優化成本與效率。
  • 工具流接入支持：支持將聚合的模型快速接入 Claude Code、Coze、Cursor 等主流 AI 開發工具，極大地降低了開發者使用高性能國內模型的門檻。

二、新模型介紹與解析

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GLM-4.7（智譜 AI）：深度思考的“編程架構師”

GLM-4.7 是專為複雜工程任務設計的旗艦模型，其核心突破在於將“思考模式”深度集成到編碼流程中。

  • **Agentic Coding（代理化編程）**：
    • 不同於傳統的單行代碼補全，GLM-4.7 側重於**“一次性交付”**。它能自主理解複雜的工程需求，進行方案拆解，並跨越多個文件進行邏輯編寫。對於 C++ 後端開發者而言，這不僅意味着它可以寫出單個函數，還能處理 CMake 構建配置、頭文件引用以及多模塊間的解耦。
  • 三重“思考”機制：
    • Preserved Thinking（持久化思考）：在多輪對話中保留思考鏈路。當你在調試一個複雜的內存泄漏問題時，模型能“記住”之前的分析邏輯，避免在多輪追問中丟失上下文。
    • 輪級思考控制：開發者可以按需開啓。簡單代碼生成時關閉以降低時延；在處理底層架構設計或複雜算法實現時開啓，以提升輸出的準確性與邏輯嚴密性。
    • 交錯式思考：在執行每個 Action（如調用終端命令）之前都會進行自我審查，顯著降低了在 shell 環境中執行危險或錯誤命令的風險。

三、 MiniMax M2.1：極致效率的“執行專家”

MiniMax M2.1 則是面向高頻率、長鏈條 Agent 任務優化的典範，主打“快、準、省”。

  • MoE（混合專家）架構的紅利：
    • M2.1 通過選擇性激活參數，實現了在同等智能水平下，推理速度達到同級別模型的 2 倍。這對於需要頻繁調用的自動化腳本或持續集成的 CI/CD Agent 來説，極大地提升了響應比。
  • 長鏈 Agent 深度優化：
    • 在處理需要經過“調研 -> 規劃 -> 執行 -> 糾錯”多個環節的任務時，M2.1 表現出極強的穩定性。它在 τ2-Bench（智能體工具使用）評測中排名靠前，證明了其在多步驟複雜調用中的邏輯不“掉鏈子”的能力。
  • 全球化工程能力：
    • 強化了多語言環境下的工程處理能力。無論是處理多國語言的 API 文檔，還是在跨國協作的開源項目中編寫註釋和邏輯，M2.1 都能提供更加地道且符合工程規範的輸出。

模型綜合評價與對比

維度 GLM-4.7 MiniMax M2.1
核心定位 “深度思考型” 編程專家 “高能效執行型” Agent 專家
技術殺手鐗 Preserved Thinking（持久化思考鏈），保留多輪對話邏輯 MoE 架構，同級別智能下推理速度快 2 倍
擅長領域 複雜工程、跨文件修改、終端指令執行 長鏈條 Agent、多語言工程、高頻自動化任務
交付風格 追求**“一次性交付”**，減少往復修改 追求持續運行效率與高性價比

三、MiniMax M2.1 與 GLM-4.7 現已支持 API 一鍵接入

3.1 獲取密鑰

請依次點擊：主頁 的 個人中心 → API 密鑰

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3.2 採用vscode接入

第一步：下載Cline

  • 在擴展中直接搜Cline

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第二步：添加模型

  • Base URL**:** 填入我們在 AI Ping 後台複製的聚合接口地址（是 https://aiping.cn/api/v1 ）。這是我們將 IDE 連接到 AI Ping 智能路由的網關。
  • API Key: 將剛才那串 QC-開頭的密鑰粘貼進去。
  • 制定模型ID：GLM-4.7 MiniMax-M2.1可以直接複製進去。

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3.3 GLM-4.7 專項測試：複雜工程與深度邏輯

這些用例旨在挖掘 GLM-4.7 的“持久化思考（Preserved Thinking）”和“Agentic Coding”優勢。

  • 配置詳細

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3.3.1 跨文件架構重構

  • 測試任務：將一個基於 Makefile 構建的多文件 C++ 項目重構為 CMake 項目。
  • Prompt 示例：

我有一個 C++ 項目，包含 main.cpp、network.cpp/h 和 utils.cpp/h。目前使用 Makefile 編譯，依賴了 pthread 和 openssl。請幫我編寫一個 CMakeLists.txt，要求支持自動尋找依賴、設置 C++17 標準，併為 network 模塊創建一個靜態庫。請一次性提供完整的目錄結構建議和代碼。

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3.3.2 項目構成

.
├── CMakeLists.txt          # CMake 構建配置文件
├── README.md               # 項目説明文檔
└── src/
    ├── main.cpp            # 主程序入口
    ├── network/            # 網絡模塊（靜態庫）
    │   ├── network.h
    │   └── network.cpp
    └── utils/              # 工具模塊（靜態庫）
        ├── utils.h
        └── utils.cpp
  • 項目也是成功執行，全程我沒有進行任何操作，全程自主執行流

3.4 MiniMax M2.1 測試：多步邏輯流與文檔整理

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測試目標：驗證其長鏈條 Agent 的執行穩定性和響應速度。

  • 場景描述：模擬一個從“理解需求”到“生成文檔”的快速閉環。

  • Prompt 示例：

    1. 列出‘學生表’和‘課程表’需要包含的基礎字段。
    2. 為這兩個表寫出簡單的 SQL 創建語句（MySQL 語法）。
    3. 用中英雙語為這兩個表寫一段簡短的項目描述。 請儘量快速地一次性輸出，不要分批迴答。

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多步邏輯執行力：模型成功完成了從字段列舉、SQL 編寫到中英雙語描述的所有步驟。這印證了 MiniMax M2.1在長鏈條 Agent 任務中的穩定性。

中英雙語工程質量：

  • 中文描述：準確勾勒了系統核心功能，術語使用規範（如“核心數據結構”、“業務功能”）。
  • 英文翻譯：翻譯質量極高，使用了“academic management system”和“course scheduling”等地道的專業詞彙，符合其“強化多語言工程能力”的技術特性。

總結

1. 兩款旗艦模型怎麼選？
  • GLM-4.7 (智譜 AI)： 它是“代碼專家”。擅長一次性處理複雜的編程任務和跨文件修改，適合寫代碼和搞工程。
  • MiniMax M2.1： 它是“效率之王”。速度比同級快 2 倍，且成本極低，適合需要快速響應的長流程自動化任務。

2. AI Ping (aiping.cn) 平台亮點

  • 一個接口管全部： 採用標準的 OpenAI 接口，支持 Claude Code 和 Coze 等工具一鍵切換模型。
  • 性能看得見： 實時顯示每個模型的響應速度和價格，智能選出最划算的通道。
  • 靈活配置： 你可以手動添加任何你想用的模型 ID。

3. 給開發者的避坑 & 福利

  • 解決報錯： 如果看到 Invalid Model，通常是沒錢了或 ID 寫錯了。請核對 ID 並在控制枱確認算力點餘額。
  • 薅羊毛攻略： 邀請一個好友註冊，雙方都能拿 20 元算力點，上不封頂。