GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 免费试用！AI Ping 一键体验

Xxtaoaooo2025-12-26 9:45

人们眼中的天才之所以卓越非凡，并非天资超人一等而是付出了持续不断的努力。1万小时的锤炼是任何人从平凡变成超凡的必要条件。------------ 马尔科姆·格拉德威尔

🌟 Hello，我是Xxtaoaooo！

🌈 "代码是逻辑的诗篇，架构是思想的交响"

AI Ping 官网

一、引言

2025 年底，大模型赛道迎来新一轮技术跃迁。智谱 AI 正式发布 GLM-4.7 ，MiniMax 紧随其后推出 M2.1 版本。这两款模型不仅在通用能力上持续逼近国际顶尖水平，更在长上下文理解、代码生成、Agent 任务规划、多模态支持等关键场景中展现出显著工程优势。

然而对开发者而言，模型再强，如果试用门槛高、接入成本大、切换不灵活，就难以真正落地。 过去想要体验一款新模型，往往需要分别注册智谱、MiniMax 等多个平台账号；阅读风格迥异的 API 文档；编写适配不同认证方式、请求格式、错误码的调用代码；手动比价、测延迟、跑稳定性测试，这一整套流程下来想想都头疼，宝藏 MaaS 平台 "Ai Ping" ------ 让开发者无需关心底层供应商差异，只专注业务逻辑本身，完美解决上述问题。

目前邀请好友体验 AI Ping (aiping.cn)，好友完成账号注册后双方均可获得20元平台算力点，所有模型及供应商全场通用！邀一个赚一个，上不封顶！同时 GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 已正式接入 AI Ping 平台，并同步开放 免费试用 ！可以通过此专属链接注册登录，送30的算力： https://aiping.cn/#?channel_partner_code=GQCOZLGJ

二、AI Ping 介绍

AI Ping（aiping.cn）是国内领先的大模型服务评测与聚合平台，致力于为开发者提供客观、实时的模型性能数据 和统一、稳定的 API 调用入口 。面对当前大模型生态碎片化 、接口不兼容 、选型成本高 等痛点，AI Ping 通过标准化接口屏蔽底层差异，让开发者只需一次集成，即可无缝调用多家厂商的模型服务。

平台核心能力包括：多供应商统一调用 （一套代码自由切换不同模型）、性能数据可视化 （实时展示延迟、吞吐、价格、可靠性等关键指标），以及智能路由（根据业务需求自动选择最优供应商，高峰保稳、低峰省钱）。无论你是快速验证创意，还是构建高可用的线上服务，AI Ping 都能显著降低大模型接入与运维的复杂度。

现在登录 AI Ping 可免费体验两款旗舰模型，该平台已接入6家供应商，在调用速度与稳定性上提供多重保障，帮助我们零门槛跑通复杂工程与长时 Agent 任务，快速验证哪种模型与调用方案更适合自身业务。

在 AI Ping 官网还可以网页端免费体验 GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 模型能力

三、GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 模型

GLM-4.7 延续了智谱在逻辑推理与文本连贯性上的强项，支持高达 128K 的上下文长度，特别适合小说创作、法律文书分析、复杂对话系统等长程任务；MiniMax M2.1 则凭借其 MoE（Mixture of Experts）架构，在吞吐量和响应速度上实现突破，实测吞吐可达 99 tokens/s，同时新增对视觉输入的支持（M2.1-Vision），为多模态应用打开新可能。

3.1 GLM-4.7 简介

GLM-4.7 是智谱最新旗舰模型 ，GLM-4.7 面向 Agentic Coding 场景强化了编码能力 、长程任务规划 与工具协同 ，**并在多个公开基准的当期榜单中取得开源模型中的领先表现。**通用能力提升，回复更简洁自然，写作更具沉浸感。在执行复杂智能体任务，在工具调用时指令遵循更强，Artifacts 与 Agentic Coding 的前端美感和长程任务完成效率进一步提升。

Ai Ping 提供相关供应商数据：

调用示例：

复制代码 
curl -N -X POST https://www.aiping.cn/api/v1/chat/completions \
    -H "Authorization: Bearer apiKey" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "GLM-4.7",
        "stream": true,
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Hello"
            }
        ],
        "extra_body": {
            "provider": {
                "only": [], 
                "order": [],
                "sort": null,
                "input_price_range": [],
                "output_price_range": [],
                "input_length_range": [],
                "throughput_range": [],
                "latency_range": []
            }
        }
    }'

3.2 MiniMax M2.1简介

MiniMax M2.1 是 MiniMax 基于其 MoE（Mixture of Experts）架构推出的高性能大模型，主打高吞吐、低延迟与多模态能力 。在纯文本任务中，M2.1 实测吞吐量可达 99 tokens/s ，P90 延迟稳定在 500ms 以内，特别适合高并发的在线服务场景，如智能客服、实时内容生成或游戏 NPC 对话系统。更值得关注的是，M2.1 同步推出了 M2.1-Vision 多模态版本，支持图像输入与图文联合理解，可应用于视觉问答、电商图文生成、UI 自动描述等创新场景。得益于其灵活的专家路由机制，M2.1 在保持高性能的同时有效控制推理成本，为开发者提供兼具速度与性价比的选择。

Ai Ping 提供相关供应商数据：

调用示例：

复制代码 
curl -N -X POST https://www.aiping.cn/api/v1/chat/completions \
    -H "Authorization: Bearer apikey" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "MiniMax-M2.1",
        "stream": true,
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Hello"
            }
        ],
        "extra_body": {
            "provider": {
                "only": [], 
                "order": [],
                "sort": null,
                "input_price_range": [],
                "output_price_range": [],
                "input_length_range": [],
                "throughput_range": [],
                "latency_range": []
            }
        }
    }'

3.3 各模型特点

面向真实工程的编码能力

  • GLM-4.7 强调复杂任务的稳定完成与工程交付；
  • MiniMax M2.1 系统强化 Rust / Go / Java / C++ 等多语言工程，服务真实生产代码。

Agent 与工具调用导向

  • GLM-4.7 通过可控思考机制提升多步任务稳定性；
  • MiniMax M2.1 通过高效 MoE 与收敛推理路径，适合连续编码与长链 Agent 执行。

长期运行下的效率与成本权衡

  • GLM-4.7 支持推理强度按需调节，在准确率与成本间灵活取舍；
  • MiniMax M2.1 以低激活参数与长上下文优势，提升吞吐与持续运行效率。

四、5分钟实现 Claude Code 集成 AI Ping

AiPing 目前支持 Claude Code、cline、codex、cursor、trae、roo code、Kilo code 等主流 coding 工具；甚至沉浸式翻译、Cherry Studio 办公助手等场景工具，可直接使用 AIPing 基础功能。

下面是AI Ping 集成 Claude Code 完整教程

4.1 Claude Code 安装

复制代码 
// 安装Claude Code之前需要安装Node.js 版本>18 和 安装Git
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

// 使用
cd your-awesome-project
claude

4.2 Claude Code 中使用 AI Ping

在集成AI Ping之前，需要先注册登录一下

创建个人API密钥

最后配置 Claude Code

  1. 编辑或创建 Claude Code 的配置文件，路径为 ~/.claude/settings.json，在该文件中添加或更新 env 字段，其中，需要将 YOUR_API_KEY 替换为从 AI Ping 平台获取的 API Key

    {
    "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://aiping.cn/api/v1/anthropic",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "<YOUR_API_KEY>",
    "API_TIMEOUT_MS": "3000000",
    "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": 1,
    "ANTHROPIC_MODEL": "GLM-4.7" 或者 "MiniMax M2.1",
    "ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "GLM-4.7" 或者 "MiniMax M2.1",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "GLM-4.7" 或者 "MiniMax M2.1",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "GLM-4.7" 或者 "MiniMax M2.1",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "GLM-4.7" 或者 "MiniMax M2.1"
    }
    }

  1. 配置完成后，进入工作目录，在终端中运行 claude 命令以启动 Claude Code

  2. 启动后，选择 "信任此文件夹 (Trust This Folder)"，以允许 Claude Code 访问该文件夹中的文件，随后开始在 Claude Code 中使用 GLM-4.7 或 MiniMax M2.1 模型。

五、MiniMax M2.1 模型能力实测

为了真实评估 MiniMax M2.1 在复杂工程任务中的表现，我使用以下提示词进行测试：

复制代码 
作为一个资深的前端图形学工程师，请帮我们从 0 到 1 构建一个基于 Three.js 的太阳系引力模拟系统。

该任务要求模型不仅理解天体物理中的万有引力公式 （F = G·m₁m₂/r²），还需掌握 Three.js 的场景搭建、轨道动画、性能优化 等前端图形学知识，并输出可运行、结构清晰、注释完整的代码。

MiniMax M2.1 的效果非常不错，并且执行步骤合理、逻辑清晰：

  1. 分步规划清晰
    模型首先列出实现步骤：初始化场景 → 创建太阳与行星 → 计算引力加速度 → 更新位置与速度 → 添加轨道可视化 → 优化帧率。这种"先设计后编码"的思路，体现了其对工程流程的理解。
  2. 物理逻辑准确
    代码中正确实现了简化版引力模型（忽略多体扰动，采用中心力场近似），并使用 Vector3 进行向量运算，避免了常见错误如方向混淆或单位缺失。
  3. Three.js 使用规范
    • 使用 OrbitControls 支持视角旋转；
    • 为行星添加 MeshBasicMaterial 与不同颜色/半径；
    • 通过 requestAnimationFrame 驱动动画循环；
    • 行星轨道用 LineGeometry 可视化，提升教学演示效果。
  4. 代码可直接运行
    输出包含完整 HTML 结构、CDN 引入 Three.js、以及模块化的 JavaScript 逻辑。我们仅需保存为.html 文件并在浏览器中打开，即可看到太阳系动态运行。

效果展示：

六、总结

GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 的发布，标志着国产大模型在通用能力、工程落地、生态支持 上迈入新阶段。但模型本身只是燃料，真正的生产力来自于高效、稳定、低成本的调用基础设施。

AI Ping 正在构建这样一个基础设施：

1. 统一接口：一次集成，调用数十家厂商的上百个模型；

2. 实时评测：7×24 小时监控延迟、吞吐、可靠性、价格等关键指标；

3. 智能路由：根据你的需求（速度优先 or 成本优先），自动选择最优供应商；

4. 免费额度：新模型上线即开放免费试用，无需充值、无需绑卡。

马上行动起来，去 AI Ping 官网体验 GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 的免费调用吧！

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