AI Ping性能羅盤：免費開源雙雄！GLM-4.7與MiniMax M2.1實測橫評

2025年12月23日，國產免費開源大模型領域迎來“雙旗艦雄”同台時刻——智譜AI正式發佈免費開源旗艦GLM-4.7，MiniMax同步推出免費迭代升級款M2.1，兩款模型均聚焦編程能力、智能體協同與複雜任務處理，迅速成為開發者社羣焦點。作為大模型時代的“性能羅盤”，AI Ping平台第一時間上線雙這兩款免費模型，依託自身中立評測體系，為開發者提供標準化實測入口與精準性能導航。本文將從模型基礎介紹、核心特點（含對比列表）、核心功能拆解、實操實測（含四大維度中立評測表格）四大維度，全面解碼兩款國產頂尖免費開源大模型的真實表現，為選型決策提供權威參考。

一、模型基礎介紹

GLM-4.7是智譜AI衝刺關鍵階段推出的開源旗艦大模型，定位“高性能+高性價比”全場景智能體，採用358B參數混合專家架構，以MIT友好協議開源權重，支持通過AI Ping接入API服務或基於HuggingFace本地部署。在前代基礎上，其編碼、推理、工具調用三大核心能力實現跨越式升級，多項指標躋身全球開源模型第一梯隊，兼顧普惠性與專業度。

MiniMax M2.1則是MiniMax在M2版本上的精準迭代款，不盲目追求參數規模，而是通過架構優化強化多語言編程適配與工具泛化能力。作為開源模型中率先引入交錯式思考機制的迭代版，M2.1進一步壓縮冗餘邏輯、提升響應效率，聚焦真實世界複雜編程與辦公場景，適配從底層系統開發到前端設計的全鏈路需求。

二、核心特點及對比列表

（一）單模型核心特點

GLM-4.7核心特質：以開源普惠為核心優勢，MIT協議開源358B參數權重，兼容主流Agent框架，雙旦優惠後年訂閲費用僅240元，性價比遠超同類閉源模型。創新搭載“交錯式+保留式+輪級”三重思考機制，可自動保留多輪推理過程、按需調控推理開關，平衡簡單任務低時延與複雜任務高精度。經AI Ping初步評測，多項基準測試刷新開源紀錄，部分指標超越GPT-5.2、Claude Sonnet 4.5等閉源標杆。

MiniMax M2.1核心特質：深耕多語言編程能力，突破多數模型聚焦Python的侷限，系統性強化Rust、Java、Golang、C++等語言適配，覆蓋全棧開發需求。優化輕量化交互體驗，相比M2版本響應速度提升30%、Token消耗降低25%，接近實時交互標準。針對性強化Web/App開發美學表達與辦公複合指令執行能力，工具框架泛化性優異，適配主流研發流程。

（二）核心特點對比列表

三、核心功能拆解

（一）GLM-4.7核心功能

• 全能編碼工具：支持多語言代碼生成、補全、錯誤修復與重構，可獨立完成高交互小遊戲全流程開發，前端UI設計規範理解能力突出，PPT 16:9適配率達91%，生成結果接近即開即用標準。
• 強適配智能體工具：工具調用精準度優異，支持網頁瀏覽、多工具鏈協同與上下文管理，接入Z.ai平台後可調度ASR、TTS、GLM-4.6V視覺模型，實現跨技能多模態聯動。
• 複雜推理與創作：MMLU-Pro得分84.3%，GPQA-Diamond達85.7%，可應對跨學科高階推理；同時具備3D粒子動畫、交互UI設計能力，支持複雜手勢控制邏輯實現。

（二）MiniMax M2.1核心功能

• 全棧開發升級：強化原生Android/iOS開發與Web/App美學設計能力，可構建複雜交互、3D科學模擬與高質量可視化效果，推動Vibe Coding落地為可交付成果。
• 雙場景適配：兼顧編程與辦公需求，技術文檔撰寫結構化強，複合辦公指令執行無遺漏，在多條件約束任務中可用性顯著提升。
• 工具生態兼容：支持Skill.md、Claude.md上下文管理機制，在主流編程工具中表現穩定，適配大規模智能體編碼場景，工具切換效率優異。

四、AI Ping中立體系實測：四大維度同場景對標

基於AI Ping中立評測體系，我們搭建統一測試環境（Windows 11、16G內存、Intel i7處理器、百兆光纖網絡），從性能、成本、場景適配、穩定性四大核心維度，對兩款模型進行72小時同場景對標實測，結果如下表所示：

五、實操教程：用GLM-4.7來進行操作

4.1 步驟1：獲取API密鑰

1. 訪問AI Ping官網，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

Apifox官網

• 選擇post，進入文檔查看鏈接

• 進入官方複製鏈接

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：GLM-4.7

{
        "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。

六、細分場景實操實測

（一）編程開發場景

Python可視化任務中，GLM-4.7生成的紅綠燈代碼結構清晰、註釋完整，僅需細微調試即可運行；多語言混合開發任務中，MiniMax M2.1表現更亮眼，Rust底層邏輯+TypeScript前端交互的跨語言項目，無需額外調試即可兼容運行，且響應速度比GLM-4.7快200ms。3D交互場景下，GLM-4.7可生成5000+粒子立體動畫，M2.1則在React框架下實現7000+實例渲染，視覺細膩度更優。

（二）辦公與智能體場景

複合辦公指令測試中，GLM-4.7生成的季度報告數據可視化完整、排版美觀；MiniMax M2.1提取會議紀要行動項更精準，回覆內容簡潔聚焦，節省閲讀時間。智能體工具調用中，GLM-4.7上下文保留能力出色，重複檢索率降低32%；M2.1工具切換效率更高，跨框架適配穩定性較前代提升28%。

七、總結與選型建議

GLM-4.7與MiniMax M2.1的上線，彰顯了國產大模型在技術深耕與場景適配上的突破，兩款模型形成鮮明差異化優勢：GLM-4.7以開源普惠、高性價比與全能性，成為中小企業、開發者多場景使用的首選；MiniMax M2.1則憑藉專業編程能力、低時延交互，更適配研發團隊、辦公場景的精準需求。

而AI Ping通過中立評測體系與標準化實測，精準錨定兩款模型的性能邊界與適配場景，真正發揮“性能羅盤”價值。未來，AI Ping將持續迭代評測維度，為大模型選型、優化提供更精準的導航，推動國產AI技術在垂直產業落地。