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引言

一直以来，真正限制大模型落地的，往往不是“能不能用”，而是算力成本和稳定性。尤其是在需要反复测试、对比不同模型和供应商的阶段，算力消耗几乎是硬门槛。

AI Ping 这次的做法比较直接：随着GLM-4.7和MiniMax M2.1两款旗舰模型上线，平台同步开放了算力激励机制，把“体验成本”压到了接近零。通过模型聚合与加速调度，同一套接口即可调用多家供应商节点，在保证性能的同时，降低了试错成本。

如果你正处在模型选型或 Agent 测试阶段，这个机制的价值其实很明确：

• 可以无压力跑对比测试，而不是只看文档和参数

• 能在真实负载下验证吞吐、延迟和稳定性

• 邀请机制还能获得额外算力额度（20 元/人），适合做持续测试或小规模验证

对于想低成本体验 GLM-4.7 的工程交付能力，或 MiniMax M2.1 的长链 Agent 表现的开发者来说，这是一个几乎没有试错成本的窗口期。

注册入口（含算力额度）： https://aiping.cn/#?channel_partner_code=GQCOZLGJ

如果你更在意“能不能跑通、跑稳、跑得久”，而不是单次生成效果，这波确实值得亲自试一轮。

一、AI ping平台介绍

在实际工程中，使用大模型往往面临一个被低估的问题：模型本身并不是唯一变量，供应商、网络、负载与调度策略同样决定最终体验。同一模型在不同云厂商上的吞吐、延迟和稳定性，差异往往超过模型之间的差异。

AI Ping 正是围绕这一现实问题而设计的模型聚合与评测平台。

1、平台定位：为工程选型服务，而不是“多接几个模型”

AI Ping 的核心定位并非简单地“接入更多模型”，而是把模型能力放在真实工程环境中进行横向对比。平台目前已对接多家主流模型厂商与云服务商，在统一入口下提供：

• 同一模型 × 多供应商的并行接入

• 统一OpenAI兼容接口，避免重复适配 SDK

• 面向工程的关键指标：吞吐、P90 延迟、上下文长度、价格与可靠性

这意味着，开发者在选型阶段关注的不是“模型参数有多大”，而是在自己业务负载下，哪种组合最稳定、最划算、最可控。

2、统一调用接口：降低接入与切换成本

在没有聚合平台的情况下，每更换一个模型或供应商，往往需要：

• 重新对接 API

• 调整鉴权方式

• 修改返回结构解析

• 重新做限流与错误处理

AI Ping 通过OpenAI兼容接口把这些成本压缩到最低。对应用侧而言：

• 切换模型 = 改一个model参数

• 切换供应商 = 修改或交由平台自动路由

• 代码结构保持不变

这在需要快速 A/B 测试模型表现或根据成本、峰值负载动态调整的工程场景中尤为重要。

3、性能可视化：用数据而不是感觉做决策

AI Ping 将平台内各模型、各供应商的关键性能指标进行持续监测与展示，包括：

• 吞吐量（tokens/s）

• P90 / P95 延迟

• 上下文支持能力

• 单位输入/输出成本

• 历史稳定性与可用率

这些数据并非一次性 benchmark，而是贴近真实调用环境的持续观测结果。对于需要做模型选型评审、成本评估或 SLA 设计的团队来说，这类数据比单点跑分更有参考价值。

4、多供应商与智能路由：应对不稳定是常态

在高并发或流量波动场景下，模型调用的不稳定往往来自供应商层面，而非模型本身。AI Ping 提供的智能路由能力，可以：

• 在多个可用供应商之间自动切换

• 在高峰或异常时优先选择更稳定、延迟更低的节点

• 降低单点故障对业务的影响

对于长链 Agent 或需要持续运行的后台任务，这种供应商级的容错与调度能力往往比单模型能力更关键。

二、GLM-4.7 模型解析

如果把 GLM-4.7 放进真实项目中观察，它更像是一个“可控、稳定、偏交付导向”的工程型模型，而不是追求极限生成能力的展示型模型。它的优势并不体现在某一个单点指标上，而体现在复杂任务从输入到交付的完整闭环。

1、面向复杂工程的一次性交付能力

GLM-4.7 的核心设计目标之一，是减少多步骤工程任务中的不确定性。在实际使用中，这种特性通常体现在：

• 对复杂需求的拆解更加克制，不容易在中途“发散”

• 对任务边界的理解更明确，生成结果更接近“可直接使用”

• 在前端页面、交互逻辑、配置文件等产物上，完整度高、返工成本低

这使得 GLM-4.7 特别适合用于：

• 项目初始化阶段的整体架构设计

• 前端页面或交互原型的快速生成

• 需要一次性产出完整结果的工程任务

与强调持续输出的模型相比，GLM-4.7 更像是“一次把事做对”的工具。

2、可控推理：稳定性优先于生成长度

在多步任务中，模型是否“聪明”往往不如是否“可控”重要。GLM-4.7 在推理层面的一个显著特征是可控思考机制：

• 推理路径相对稳定，不容易在长任务中偏离原始目标

• 对工具调用、接口约束的遵循度更高

• 在需要严格结构输出（如 JSON、配置文件）时出错率较低

在工程实践中，这直接影响：

• Agent 工作流是否能稳定执行到最后一步

• 工具链（数据库、CI、外部 API）调用是否可预测

• 自动化流程是否需要频繁人工兜底

对于希望降低人工干预成本的团队来说，这是 GLM-4.7 的一个关键优势。

3、编码与 Artifacts 生成的实际表现

在编码能力上，GLM-4.7 并不刻意追求“覆盖所有语言”，而是更强调结构正确性与整体完成度：

• 前端组件、页面布局和样式的整体一致性较好

• 对工程目录结构、模块划分有较强的整体意识

• 在生成 Artifacts（如页面、文档、脚手架代码）时，视觉与结构完成度高

这也是为什么在Agentic Coding或前端相关任务中，GLM-4.7 往往能减少多轮修改。

需要注意的是，在极端偏后端、强类型、性能敏感的场景（如复杂 C++/Rust 底层逻辑），GLM-4.7 并非最激进的选择，但在“端到端交付”任务中表现稳定。

4、性能与调用表现（基于 AI Ping 实测）

根据 AI Ping 平台的实测数据

5、适合使用 GLM-4.7 的典型场景

综合能力与表现，GLM-4.7 更适合以下类型的任务：

• 复杂工程的一次性交付（前端、原型、架构文档）

• 对输出结构、完整性要求高的任务

• Agent 工作流中的“关键决策节点”

• 需要可控推理、低漂移的自动化流程

如果你的目标是尽快得到一个可用、可维护、结构清晰的结果，而不是持续不断地产出内容，GLM-4.7 往往是更稳妥的选择。

三、MiniMax M2.1 模型解析

如果说 GLM-4.7 更像一个“工程交付型选手”，那么 MiniMax M2.1 的定位则非常明确：为长时间运行的 Agent 与持续编码任务服务。它关注的不是单次输出是否“惊艳”，而是在多轮、多任务、长上下文条件下，是否还能保持稳定、可控和高效。

1、面向长链 Agent 的设计取向

MiniMax M2.1 的核心优势之一，是对长链任务与持续运行场景的针对性优化。在实际使用中，这种优势主要体现在：

• 长时间对话中上下文衔接更自然，不易“遗忘”早期约束

• 多轮任务执行过程中，推理路径更收敛，较少出现无关发散

• 连续编码、反复修改同一模块时，状态保持能力较强

这类特性对于构建常驻 Agent（如自动运维、代码巡检、持续数据处理）尤为重要。

2、高效 MoE 架构与持续吞吐能力

MiniMax M2.1 采用高效的 MoE（Mixture of Experts）架构，这在工程层面的直接收益是：

• 低激活参数：单次推理调用消耗更可控

• 更高吞吐：在并发和长时间运行场景下表现稳定

• 更好的性价比：适合需要持续调用的大规模任务

从 AI Ping 平台的实测数据来看，MiniMax M2.1 在部分供应商节点上吞吐接近90–100 tokens/s，在同类模型中处于较高水平。这使它在需要长时间持续输出的场景中更具优势。

3、多语言后端工程的实际表现

与偏重前端和整体交付的模型不同，MiniMax M2.1 在多语言后端工程中表现得更加“务实”：

• 对 Rust / Go / Java / C++ 等强类型语言的结构理解更稳

• 生成的代码更贴近真实工程约束（包结构、依赖管理、接口定义）

• 在迭代修改同一模块时，前后逻辑衔接度较高

在需要频繁与现有代码库交互、反复增量修改的场景下，这种特性可以显著减少“推倒重来”的情况。

4、长上下文带来的工程价值

MiniMax M2.1 支持最高 200k 上下文，这一点在工程实践中的意义，往往被低估：

• 可以一次性加载更完整的代码仓库或配置文件

• 减少切片带来的语义断裂

• 在长流程 Agent 中避免频繁“重新讲背景”

对于需要处理大型项目、复杂业务逻辑或跨模块依赖的任务，这种上下文优势会直接转化为效率提升。

5、稳定性与供应商表现（基于 AI Ping）

在 AI Ping 平台的实测中，MiniMax M2.1 在多个供应商节点上表现出：

• 较低的 P90 延迟

• 高吞吐下仍保持100% 可用率

• 在长时间运行测试中，性能波动相对较小

这使得它非常适合作为：

• 后台 Agent 的默认执行模型

• 高并发、长时间运行任务的主力模型

6、MiniMax M2.1 的使用边界

需要客观看待的是，MiniMax M2.1 并不是为所有场景而生：

• 在强调一次性高质量交付（尤其是前端/UI）的任务中，可能需要更多人工校正

• 对极复杂、强约束的单次决策问题，其优势不如持续型任务明显

因此，将它放在“持续执行”而非“一次定稿”的位置，往往能发挥更大价值。

四、注册与快速上手指南

如果只是“注册成功”，并不能说明你已经真正用上了模型。真正的上手标准只有一个：在自己的环境里，把模型请求跑通，并能稳定复现结果。下面按照这个目标，给出最短、可执行的路径。

1、注册与获取 API Key

打开 AI Ping 官网（aiping.cn），完成注册并登录。

进入控制台或个人中心，找到APIKey管理页面。

创建并复制 API Key（建议只用于测试环境，生产环境单独创建）。

实际建议：

• 不要把 Key 直接写在代码里，使用环境变量或配置文件。

• 如果后续要接入多个项目，提前规划 Key 的用途，方便权限与成本管理。

2、用最小示例验证调用是否成功

AI Ping 提供OpenAI兼容接口，因此你可以用最熟悉的 SDK 直接测试。以下示例以 Python 为例，目标只有一个：确认请求能通、响应稳定。

from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://www.aiping.cn/api/v1", api_key="YOUR_API_KEY" ) resp = client.chat.completions.create( model="GLM-4.7", # 或 MiniMax-M2.1 messages=[ {"role": "user", "content": "用三句话说明这个模型适合什么工程场景。"} ] ) print(resp.choices[0].message.content)

如果你能稳定看到返回内容

说明：

• 网络连通正常

• Key 权限有效

• 模型与默认供应商可用

这一步非常关键，不要跳过。

3、切换模型与对比测试（工程必做）

在 AI Ping 上切换模型不需要改代码结构，只需改一个参数：

model="MiniMax-M2.1"

建议在真实项目前，至少做一次对比测试：

• 同一个 Prompt

• 不同模型（GLM-4.7 / MiniMax M2.1）

• 观察输出稳定性、响应时间与可读性

这样你很快就能感受到两者在“交付 vs 持续执行”上的差异。

4、在本地工具中直接使用（可选但很实用）

Claude Code 中使用 GLM-4.7

如果你习惯在本地用 Claude Code 做工程任务，可以通过环境变量直接把模型切到 AI Ping：

• 设置ANTHROPIC_BASE_URL为 AI Ping 的 Anthropic 兼容地址

• 把ANTHROPIC_AUTH_TOKEN替换为你的 API Key

• 将默认模型指向GLM-4.7

这样可以无缝复用原有工作流，非常适合做复杂工程交付。

现在我们开始code开发，我们需要先前往C盘下面的users里面的administrator文件夹下面进入.claude目录，然后创建json文件添加：

{ "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", "ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "GLM-4.7", "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "GLM-4.7", "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "GLM-4.7", "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "GLM-4.7" } }

然后在终端输入claude即可

Coze 中使用 MiniMax M2.1

如果你在做 Bot 或 Agent 工作流，Coze 是更合适的入口：

• 在插件市场安装AIPing官方插件

• 在工作流中配置模型为MiniMax-M2.1

• 设置stream、temperature与max_tokens

• 通过试运行验证长链任务是否稳定

这套方式尤其适合测试持续运行型 Agent。

点击添加节点，然后单击插件进来，搜索AI Ping找到图中对应的节点进行添加即可。

这里进行测试节点是否可用，出现这个提示就说明是可用的哈。

然后进行集中测试。确实够简洁

问了一个专业知识就得到了以下

我给大家翻译一下

总结

回到工程本身，其实很难用一句话去评价 GLM-4.7 或 MiniMax M2.1 的“优劣”。它们更像是被放在了不同工程位置上的工具。

• GLM-4.7更适合作为“关键节点模型”： 用在架构设计、前端原型、一次性交付型任务或 Agent 工作流中的决策阶段，它强调的是可控、完整、低返工率。当你希望一次输出就尽量接近可用结果，而不是反复拉扯时，它往往更稳。

• MiniMax M2.1则更像“持续执行引擎”： 面向长链 Agent、后台任务、持续编码和多语言后端工程，它的优势在于高吞吐、长上下文与运行稳定性。在需要长时间运行、反复迭代同一任务的场景下，它更容易把成本和性能控制在可预期范围内。

而 AI Ping 的价值，并不在于“让你多用几个模型”，而是通过多供应商实测、统一接口和智能路由，把“模型 + 供应商”这个原本隐性的变量显性化。你不再需要凭感觉选型，而是可以基于真实数据，在自己的业务负载下做决定。

如果只能给一个工程层面的建议，那就是：不要纠结哪个模型更强，先想清楚你的任务是“一次定稿”，还是“长期运行”。前者优先稳定与可控，后者优先效率与持续性。剩下的，就交给平台和数据去验证。

当模型真正跑在你的工程里，而不是停留在评测表格中，结论往往会比任何榜单都清晰。