免费薅羊毛！AI Ping 上线 GLM-4.7 与 MiniMax M2.1，保姆级使用教程

本文介绍了国内领先的大模型服务评测与聚合平台 AI Ping 最新上线的两款旗舰模型——GLM-4.7 与 MiniMax M2.1。GLM-4.7 智谱出品，侧重复杂工程任务的一次性交付与 Agentic Coding 场景；MiniMax M2.1 则面向长链 Agent 执行，强化多语言工程能力与持续运行效率。两款模型均可在 AI Ping 平台免费体验，支持统一 OpenAI 兼容接口调用

IRpickstars

480人浏览 · 2025-12-24 10:25:57

IRpickstars · 2025-12-24 10:25:57 发布

Claude Code中使用GLM-4.7

摘要

呼朋唤友薅羊毛，Token白给不限量！

邀请好友体验 AI Ping (aiping.cn)，https://aiping.cn/#?channel_partner_code=GQCOZLGJ (注册登录立享30元算力金)，所有模型及供应商全场通用！邀一个赚一个，上不封顶！快点动动发财的小手来抢福利吧~~

AI Ping

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全面、客观、真实的模型性能数据和统一调用入口。平台已接入智谱、MiniMax、DeepSeek、通义千问等主流厂商，覆盖95+模型，涵盖文本生成、视觉理解、图像生成、Embedding、Reranker 等多种类型。

平台核心优势包括：多供应商统一调用——一套接口切换不同供应商；性能数据可视化——实时展示吞吐、延迟、价格、可靠性等关键指标；智能路由——高峰时段自动选择最优供应商保障稳定性。目前 GLM-4.7、MiniMax-M2.1、DeepSeek-V3.2 等旗舰模型可免费体验，更有邀请好友双方各得20元算力点的活动，上不封顶。进入AI Ping 首页

GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 分别代表了当前国产模型在工程交付能力 与 Agent 长期运行效率 上的两种成熟路线：前者通过可控推理与工具协同，强化复杂工程任务的一次性交付；后者依托高效 MoE 架构与多语言优化，面向 AI-native 组织的持续 Agent 工作流。两者都不再以单轮生成质量为核心，而是直指真实复杂工程场景中的长期稳定工作能力。可以看到两大强力模型已经上线并且免费！

模型库

AI Ping 模型库概览，大部分的模型都是免费使用~

NEW - 新上线：GLM-4.7、MiniMax-M2.1、MiMo-V2-Flash、Ring-1T 等
FREE - 免费：DeepSeek-V3.2、GLM-4.7、MiniMax-M2.1、Doubao-Seedream-4.5 等
HOT - 热门：GLM-4.6、MiniMax-M2、DeepSeek系列等

模型系列分类

系列	厂商	代表模型
GLM	智谱	GLM-4.7（NEW）、GLM-4.6、GLM-4.5、GLM-Z1系列
MiniMax	MiniMax	MiniMax-M2.1（NEW）、MiniMax-M2、MiniMax-M1-80k
DeepSeek	深度求索	DeepSeek-V3.2（FREE）、DeepSeek-R1系列、DeepSeek-V3系列
Qwen	阿里通义	Qwen3系列、Qwen2.5系列、Qwen-Coder、Qwen-VL
Kimi	月之暗面	Kimi-K2-Thinking、Kimi-K2-Instruct
Doubao	字节跳动	Doubao-Seedream-4.5（FREE）、Doubao-Seedream-4.0
Hunyuan	腾讯混元	Hunyuan-A13B、HunyuanImage-3.0
Ernie	百度文心	ERNIE-4.5系列
Ling/Ring	百灵	Ling-1T、Ring-1T
Kolors	快手	Kolors
Kling	可灵	Kling-V1/V1.5/V2/V2.1
即梦	字节	即梦图片生成、即梦文生图
Wan	通义万相	Wan2.5系列
BGE	BAAI	bge-reranker系列
MiMo	小米	MiMo-V2-Flash（NEW）

模型类型覆盖

类型	说明
文本生成	通用对话、推理、编码
视觉理解	图像/视频理解、OCR
图像生成	文生图、图生图、图像编辑
Embedding	文本向量化
Reranker	检索重排序

价格范围

类型	输入价格	输出价格
免费模型	￥0/M	￥0/M
付费模型	￥0.1~￥15/M	￥0.1~￥60/M

上下文长度

范围	模型示例
16K 以下	部分小参数模型、专用模型
16-64K	Qwen2.5系列、GLM-4系列部分版本
64K 以上	GLM-4.7（200K）、MiniMax-M2.1（200K）、DeepSeek-R1（144K）、Kimi-K2（256K）

AI Ping 平台通过统一接口聚合了多家供应商的模型服务，用户可以按模型系列、模型类型、输入/输出格式、上下文长度、价格等多维度筛选，快速找到最适合的模型。

GLM-4.7

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，并在可控推理机制支撑下实现了复杂工程任务的稳定交付。通用能力全面提升，回复更简洁自然，写作更具沉浸感。在执行复杂智能体任务时，指令遵循能力更强，Artifacts 与 Agentic Coding 的前端美感和长程任务完成效率进一步提升。

与 MiniMax M2.1 的对比：

GLM-4.7：侧重一次性工程交付，适合复杂编码任务 + Artifacts 前端生成
MiniMax M2.1：侧重长期稳定运行，适合长链 Agent + 多语言后端工程

GLM-4.7实测数据

AI Ping 平台测试数据（数据截至 2025 年 12 月 23 日 18:00）

GLM-4.7调用方式

AI Ping还提供了详细的调用方式：

from openai import OpenAI
 
openai_client = OpenAI(
    base_url="https://www.aiping.cn/api/v1",
    api_key="***",
)
 
response = openai_client.chat.completions.create(
    model="GLM-4.7",
    stream=True,
    extra_body={
        "provider": {
            "only": [], 
            "order": [],
            "sort": None,
            "input_price_range": [],
            "output_price_range": [],
            "input_length_range": [],
            "throughput_range": [],
            "latency_range": []
        }
    },
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello"}
    ]
)
 
for chunk in response:
    if not getattr(chunk, "choices", None):
        continue
    
    reasoning_content = getattr(chunk.choices[0].delta, "reasoning_content", None)
    if reasoning_content:
        print(reasoning_content, end="", flush=True)
 
    content = getattr(chunk.choices[0].delta, "content", None) 
    if content: 
        print(content, end="", flush=True)

MiniMax-M2.1

MiniMax-M2.1简介

MiniMax M2.1 是 MiniMax 最新旗舰模型，MiniMax M2.1 面向长链 Agent 执行场景强化了多语言工程能力、持续运行效率与收敛推理路径，并在高效 MoE 架构支撑下实现了吞吐与稳定性的出色平衡。多语言工程能力强化，对 Rust / Go / Java / C++ 等生产级代码支持更完善。在执行长时间 Agent 工作流时，推理路径更收敛、工具调用更高效，凭借低激活参数与 200k 长上下文优势，连续编码与持续运行吞吐进一步提升。

与 GLM-4.7 的对比：

GLM-4.7：侧重一次性工程交付，适合复杂编码任务 + Artifacts 前端生成
MiniMax M2.1：侧重长期稳定运行，适合长链 Agent + 多语言后端工程

MiniMax-M2.1实测数据

AI Ping 平台测试数据（数据截至 2025 年 12 月 23 日 18:00）

MiniMax-M2.1调用方式

AI Ping还提供了详细的调用方式：

from openai import OpenAI
 
openai_client = OpenAI(
    base_url="https://www.aiping.cn/api/v1",
    api_key="***",
)
 
response = openai_client.chat.completions.create(
    model="MiniMax-M2.1",
    stream=True,
    extra_body={
        "provider": {
            "only": [], 
            "order": [],
            "sort": None,
            "input_price_range": [],
            "output_price_range": [],
            "input_length_range": [],
            "throughput_range": [],
            "latency_range": []
        }
    },
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello"}
    ]
)
 
for chunk in response:
    if not getattr(chunk, "choices", None):
        continue
    
    reasoning_content = getattr(chunk.choices[0].delta, "reasoning_content", None)
    if reasoning_content:
        print(reasoning_content, end="", flush=True)
 
    content = getattr(chunk.choices[0].delta, "content", None) 
    if content: 
        print(content, end="", flush=True)

如何选择模型？

GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 虽然都是旗舰级模型，但定位和适用场景有明显差异。根据你的具体需求，可参考以下选型指南：

核心差异对比

维度	GLM-4.7	MiniMax M2.1
技术路线	可控推理 + 工具协同	高效 MoE 架构
核心优势	一次性工程交付能力	长期稳定运行效率
语言专长	Python、前端全栈	Rust、Go、Java、C++ 等多语言后端
上下文长度	200K	200K
最佳场景	Agentic Coding、Artifacts 前端生成	长链 Agent 工作流、持续编码
推理风格	路径可控、指令遵循强	路径收敛、工具调用高效

场景选型决策表

你的需求场景	推荐模型	理由
前端开发 + UI 生成	GLM-4.7	Artifacts 能力强，前端代码美观度更高
需要快速生成完整项目	GLM-4.7	一次性交付能力强，适合从零到一构建
后端多语言开发	MiniMax M2.1	对 Rust/Go/Java/C++ 支持更完善
构建 AI Agent 系统	MiniMax M2.1	长链工作流稳定，推理路径收敛
需要长时间运行的编码任务	MiniMax M2.1	持续运行吞吐更高，稳定性更好
复杂任务规划与执行	GLM-4.7	指令遵循能力强，长程任务规划更可控
多轮对话式开发	MiniMax M2.1	在持续交互中表现更稳定
单次生成质量要求高	GLM-4.7	可控推理机制保证输出质量

快速决策流程图

是否需要生成前端/UI？
├── 是 → GLM-4.7
└── 否 → 是否涉及 Rust/Go/Java/C++ 等后端语言？
    ├── 是 → MiniMax M2.1
    └── 否 → 任务是否需要长时间持续运行？
        ├── 是 → MiniMax M2.1
        └── 否 → 是否需要一次性完成复杂工程交付？
            ├── 是 → GLM-4.7
            └── 否 → 两者均可，按个人偏好选择

组合使用建议

对于大型项目，可以考虑组合使用两款模型：

GLM-4.7：负责项目初始化、核心架构设计、前端界面生成
MiniMax M2.1：负责后端逻辑实现、长链业务流程、持续迭代优化

获取API KEY

API KEY页面，也可参考文档，复制即可。

如何使用AI Ping？

Claude Code中使用GLM-4.7

首先需要Nodejs环境，我这里是v24.4.1

安装claude code

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

在~/.claude/settings.json中找到这个配置文件

将下方的内容替换到其中

{
  "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"
  }
}

然后终端输入claude启动

Coze中使用MiniMax-M2.1

Coze（扣子）是字节跳动推出的 AI Bot 开发平台，支持通过插件方式调用 AI Ping 的模型服务。以下是在 Coze 中集成 MiniMax-M2.1 的完整步骤：

步骤一：安装 AI Ping 插件

登录 Coze 官网，进入左侧插件市场
在搜索框中输入 AIPing-official-plugin 进行搜索
点击插件详情页，点击右上角的收藏按钮（方便后续快速找到）

图：Coze 插件市场搜索 AI Ping 官方插件

步骤二：创建智能体和工作流

回到 Coze 首页，点击创建智能体，填写名称和描述
在智能体编辑页面中，点击工作流标签页
点击+ 添加新工作流，选择从空白创建

图：创建新的智能体

步骤三：配置 AI Ping 插件节点

在工作流编辑器中，点击+ 添加节点
在节点类型中选择插件，然后从我的收藏中找到 AIPing-official-plugin
点击插件卡片将其添加到工作流中

图：在工作流中选择 AI Ping 插件

步骤四：配置插件参数

点击 AI Ping 插件节点，配置以下参数：

- model: 模型名称，填写 MiniMax-M2.1
- messages: 对话消息列表，按 JSON 格式配置
- stream: 是否流式输出，可选 true 或 false
- temperature: 温度参数，控制输出随机性（0-1）
- max_tokens: 最大生成 token 数

图：配置 AI Ping 插件参数

步骤五：测试与发布

点击右上角试运行按钮，输入测试消息验证插件是否正常工作
查看运行结果，确认模型返回符合预期

图：试运行工作流

测试通过后，点击发布按钮，即可在对话中使用配置好的智能体

图：查看运行结果

提示：AI Ping 插件支持所有平台接入的模型，你可以将 model 参数替换为 GLM-4.7 或其他模型名称，灵活切换使用。

总结

AI Ping 作为国内领先的大模型聚合平台，本次上线的 GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 两款旗舰模型各有侧重，为开发者提供了丰富的选择：

模型	核心优势	适用场景
GLM-4.7	可控推理、工具协同、Artifacts 前端生成	复杂编码任务、一次性工程交付
MiniMax M2.1	高效 MoE 架构、多语言工程、长上下文	长链 Agent 工作流、持续稳定运行

平台亮点：

95+ 模型全覆盖，支持文本生成、视觉理解、图像生成等多种类型
统一 OpenAI 兼容接口，零成本切换模型
实时性能数据可视化（吞吐、延迟、价格、可靠性）
智能路由自动选择最优供应商
邀请好友双方各得 20 元算力点，上不封顶

无论是需要快速完成复杂编码任务，还是构建长期稳定运行的 AI Agent，AI Ping 都能提供合适的模型选择。赶快注册体验，薅取这波免费算力羊毛吧！

2048 AI社区

有“AI”的1024 = 2048，欢迎大家加入2048 AI社区

更多推荐

免费薅国产旗舰 LLM！GLM-4.7+MiniMax-M2.1

2048 AI社区

Linux `epoll` 学习笔记：从原理到正确写法（含 ET 经典坑总结）

本文总结了Linux epoll的核心知识点与常见误区。首先对比了epoll与select/poll的性能差异，指出epoll通过内核维护就绪队列实现高效事件通知。接着详细解析epoll三大API的正确用法，包括epoll_create1参数设置、epoll_ctl操作和epoll_wait使用。重点分析了LT与ET模式的区别，强调ET模式必须配合非阻塞IO，必须循环读取直到EAGAIN。文章还提