AI Ping：大模型时代的“性能罗盘”——免费新上线GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 实测

前言：新模型爆发时代，选型需要"实测罗盘"

2025年末，大模型行业迎来新品密集爆发期------智谱GLM-4.7以"性能超越GPT-5.2"震撼开源，MiniMax M2.1聚焦"真实世界复杂任务"实现全面升级。但开发者却陷入新困境：20+供应商、400+模型中，新一代旗舰模型到底谁更能打？编码场景选哪个？办公协作谁更高效？成本与性能如何平衡？

AI Ping作为大模型服务的"性能评测权威平台"，第一时间完成GLM-4.7与MiniMax M2.1的全维度实测。通过7×24小时实时监测、10万级QPS压力测试、12项核心指标量化分析，用真实数据打破厂商宣传滤镜，为你打造"选型决策手册"，让新一代模型的选择从此有理有据。

一、实测主角亮相：两大新品核心亮点速览

1.1 GLM-4.7：开源编码王者，性能与性价比双突破

GLM-4.7作为智谱AI冲刺IPO的重磅力作，以"编码能力跨越式升级+亲民定价"重塑开源模型格局。

核心优势：Code Arena开源第一，SWE-bench-Verified测试73.8%创SOTA纪录，超越GPT-5.2；
关键升级：HLE基准测试较前代提升41%，工具调用τ²-Bench 87.4分刷新开源纪录，支持200K上下文；
生态友好：358B参数模型开源可本地部署，API调用每月最低20元，年订阅费仅为Claude Pro的1/7。

1.2 MiniMax M2.1：复杂任务专家，多场景适配升级

MiniMax M2.1聚焦真实世界需求，在多语言编程与办公场景实现能力跃迁。

核心优势：VIBE测试集平均88.6分接近Claude Opus 4.5，多语言编程能力超越Claude Sonnet 4.5；
关键升级：强化Rust/Java/Golang等8种语言支持，提升Android/iOS原生开发与Web可视化能力；
体验优化：思维链更简洁，响应速度提升且Token消耗下降，适配主流Agent框架与工具链。

二、AI Ping实测核心：12项指标全方位对决

基于AI Ping中立评测体系，我们从性能、成本、场景、稳定性四大维度，对两款模型进行同场景实测，核心数据如下：

评测维度	关键指标	GLM-4.7 实测表现	MiniMax M2.1 实测表现
性能表现	P90首字延迟	0.68s（1000Token输入）	0.72s（1000Token输入）
	平均吞吐	42 tokens/s（批量任务）	38 tokens/s（批量任务）
编码能力	多语言通过率	66.7%（SWE-bench Multilingual）	业界领先（非Python语言优势突出）
	全栈开发评分	84.9%（LiveCodeBench V6）	88.6%（VIBE综合测试）
成本控制	输入Token单价	低至0.0015元/千Token	0.0018元/千Token
	月度成本（10万次调用）	约1300元（稳定性优先）	约550元（性价比优先）
场景适配	长文本处理	支持200K上下文（150页文档）	支持128K上下文（80页文档）
	办公协作	PPT 16:9适配率91%	复合指令执行准确率92%
稳定性	7日波动幅度	≤5%（高负载下）	≤7%（高负载下）

2.1 性能实测：编码与推理各有千秋

低延迟场景：GLM-4.7首字延迟0.68s略胜一筹，适合实时编码辅助、智能客服等交互场景；
批量处理：GLM-4.7 42 tokens/s吞吐效率更高，MiniMax M2.1在多任务并发时表现稳定；
复杂推理：GLM-4.7在工具链协同、多步骤任务中优势明显，MiniMax M2.1在复合指令理解上更精准。

2.2 成本实测：开源普惠vs性价比之选

开源部署：GLM-4.7支持本地部署，适合数据敏感型企业；MiniMax M2.1侧重API服务，降低部署门槛；
按量付费：MiniMax M2.1 Token单价更低，小体量业务成本优势显著；
规模使用：GLM-4.7订阅制定价更划算，中大型企业长期使用性价比更高。

三、场景化选型指南：谁更适配你的业务？

基于实测数据，AI Ping为不同场景提供精准匹配建议，让每款模型都用在刀刃上。

3.1 编码开发场景：按需选择，各展所长

首选GLM-4.7：前端开发、Python项目、开源工具构建、复杂算法实现场景，其编码通过率与效率优势明显，可独立完成小游戏全流程开发；
首选MiniMax M2.1：多语言协同项目、Android/iOS原生开发、Web 3D可视化、系统级重构场景，非Python语言支持与设计美学表达更出色。

3.2 办公协作场景：高效适配，体验升级

首选GLM-4.7：长文档分析（如150页需求文档）、PPT生成、多轮会议纪要整理，200K上下文与高准确率满足长文本处理需求；
首选MiniMax M2.1：多指令办公任务、跨部门协作文档、技术说明书撰写，复合指令执行能力与简洁回复风格提升协作效率。

3.3 企业级部署场景：平衡成本与安全

首选GLM-4.7：中大型企业、长期使用、数据本地化需求，开源部署+低订阅费降低TCO，稳定性满足高并发需求；
首选MiniMax M2.1：中小企业、灵活调用、Agent驱动工作流，低Token成本与框架适配性降低试错门槛。

四、实战演示：GLM-4.7 API快速调用（附代码）

4.1 步骤1：获取API密钥

访问AI Ping官网【aiping.cn】，获取GLM-4.7 API密钥；

创建之后如图所示：

将其复制到ApifoxHeaders处，选择 Authorization

4.2 步骤2：使用Apifox进行调试

使用Apifox

选择post，进入文档查看链接

进入官方文档复制

4.3 步骤3：编写调用代码

选择Body-JSON

modle处填写自己调用的大模型

plain 复制代码

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

4.4 步骤4：实测反馈

生成代码结构清晰，配色协调，支持交互控制，仅需轻微微调即可部署，完全符合"生产级"使用标准。

五、总结：新一代模型选型结论与展望

5.1 选型核心结论

追求极致编码性能与低预算：选GLM-4.7，开源部署+高性价比，编码场景无出其右；
聚焦多语言复杂任务与办公协作：选MiniMax M2.1，场景适配广，响应高效且Token成本低；
不确定场景需求：用AI Ping实测数据动态匹配，通过智能路由实现"最优能力自动切换"。

5.2 平台福利与展望

目前AI Ping免费开放GLM-4.7与MiniMax M2.1的完整实测报告，注册可解锁更多对比数据与调用权限。未来，AI Ping将持续跟进新一代模型迭代，新增合规性评测与边缘模型适配，让大模型选型始终走在性能前沿。