薅羊毛也要讲技术：AI Ping 平台免费体验 GLM-4.7 与 MiniMax-M2.1

AI Ping 平台提出了“一站式大模型服务评测与 API 调用”的解决方案，试图通过统一入口、统一调用方式和统一体验，帮助开发者更高效地使用大模型。本文将围绕 AI Ping 平台展开，重点聚焦当前平台中两款较新且能力突出的模型——GLM-4.7 与 MiniMax-M2.1，从平台定位、模型能力、工程实践和选型建议等多个维度进行系统梳理与分析，力求为开发者提供一篇具有实用价值的参考指南。

cooldream2009

519人浏览 · 2025-12-24 15:20:19

cooldream2009 · 2025-12-24 15:20:19 发布

前言

https://aiping.cn/#?channel_partner_code=GQCOZLGJ (注册登录立享30元算力金)

大模型正在从“通用对话能力展示阶段”迈入“深度参与真实业务系统”的新阶段。无论是代码生成、智能体构建，还是复杂流程编排与多工具协同，大模型已经不再只是一个“会聊天的助手”，而逐渐成为软件系统中的关键能力组件。

然而，在实际落地过程中，开发者往往会面临一系列现实问题：

模型太多，接口各异；评测成本高，切换成本大；计费复杂，难以精细控制；新模型更新快，跟进困难。

正是在这样的背景下，AI Ping 平台提出了“一站式大模型服务评测与 API 调用”的解决方案，试图通过统一入口、统一调用方式和统一体验，帮助开发者更高效地使用大模型。

本文将围绕 AI Ping 平台展开，重点聚焦当前平台中两款较新且能力突出的模型——GLM-4.7 与 MiniMax-M2.1，从平台定位、模型能力、工程实践和选型建议等多个维度进行系统梳理与分析，力求为开发者提供一篇具有实用价值的参考指南。

1. AI Ping 平台概览

1.1 平台定位与设计理念

AI Ping 平台的核心定位可以概括为一句话：

让大模型调用更快、更稳、更省钱。

围绕这一目标，平台在设计上遵循了三个重要原则：

降低接入门槛

通过统一的 API 调用方式，屏蔽不同模型厂商在接口设计、参数定义和鉴权机制上的差异。

强化横向对比能力

支持在同一平台环境下体验和评测多款模型，便于开发者快速判断模型差异与适配度。

强调工程可落地性

不止提供概念介绍，而是直接给出可运行的 API 示例，确保“看完即可用”。

对于需要频繁进行模型测试、原型验证或技术选型的开发者而言，这样的平台形态具有非常明显的效率优势。

1.2 典型用户与应用场景

从实际使用角度来看，AI Ping 平台适合以下几类人群：

需要进行大模型选型与验证的技术负责人

构建 AI 应用或智能体系统的开发团队

关注成本控制的个人开发者或初创团队

教学、科研或技术学习场景下的使用者

在这些场景中，平台“统一入口 + 多模型并存”的优势会被充分放大。

2. 平台模型生态与激励机制

2.1 多模型接入与持续更新

AI Ping 平台并不局限于单一厂商模型，而是持续接入主流大模型资源，形成较为完整的模型生态。开发者无需分别注册多个平台账号，也无需维护多套 SDK 版本，即可在同一环境中完成多模型调用与对比。

在当前阶段，GLM-4.7 与 MiniMax-M2.1 是平台中关注度最高的两款模型之一，原因不仅在于其能力表现突出，还在于平台对其提供了限时免费体验，极大降低了试用成本。

2.2 邀请机制与奖励金策略

为了进一步降低使用门槛，AI Ping 平台设计了较为直接的激励机制：

邀请好友注册并体验平台

好友注册成功后，邀请双方各获得 20 元平台奖励金

邀请人数不设上限

对于需要反复进行 API 调用测试的开发者来说，这种机制在一定程度上可以抵消调用成本，使模型评测与实验更加“无负担”。

3. GLM-4.7：面向 Agentic Coding 的旗舰级模型

3.1 模型定位与能力概述

GLM-4.7 是智谱推出的最新旗舰模型，核心定位明确指向 Agentic Coding 与复杂智能体任务。与以往版本相比，该模型在编码能力、长程任务规划以及工具协同方面均进行了针对性强化。

在通用能力层面，GLM-4.7 的回复风格更加简洁自然，文本连贯性明显提升；在技术能力层面，模型对复杂指令的理解深度更高，能够在多轮对话和长上下文场景中保持较好的稳定性。在多项公开评测中，GLM-4.7 也取得了当期开源模型中的领先表现，为其工程可用性提供了有力支撑。

3.2 Agentic Coding 场景下的表现

在 Agentic Coding 场景中，模型需要持续参与任务执行过程，而不仅是一次性生成结果。GLM-4.7 在这一类任务中展现出较强的整体一致性，能够在多轮交互中持续围绕既定目标展开，而不易出现偏离。

在复杂需求下，模型更倾向于以工程化思路拆解任务步骤，并在涉及函数调用或工具协同时保持较高的指令遵循度。同时，其生成的 Artifacts（如前端结构或代码骨架）层次清晰，可读性和可用性较高，适合直接作为项目原型或初始实现。

除技术场景外，GLM-4.7 在通用文本生成方面同样表现稳定。其长文本输出逻辑清晰，段落衔接自然，适用于技术方案撰写、系统说明文档生成等场景，在准确性与表达质量之间保持了良好平衡。

4. MiniMax-M2.1：多语言编程能力的实用型升级

4.1 模型定位与特点

MiniMax-M2.1 的整体设计更偏向于“工程实用性”，重点强化了多语言编程能力和代码生成的稳定性。相较于强调智能体能力的模型定位，MiniMax-M2.1 更关注在日常开发中提供高质量、可维护的代码输出。

新版本在主流编程语言覆盖范围、代码结构规范性以及风格一致性方面均有所提升，使生成结果更接近真实项目中的工程代码。

4.2 编程体验与适用场景

在实际使用中，MiniMax-M2.1 对需求的理解较为准确，生成代码时语义偏差较少。其在函数级和模块级代码生成方面表现稳定，逻辑结构清晰，便于开发者阅读和二次修改。

在处理中等复杂度逻辑时，模型对条件分支和边界情况考虑相对完整，生成代码的可用率较高。总体来看，MiniMax-M2.1 更适合作为日常开发过程中的编程助手，用于代码补全、功能实现参考以及多语言实现对照等场景。

5. API 调用体验与工程实践

5.1 多种调用方式支持

AI Ping 平台在工程友好性方面表现突出，目前已直接提供三种常见 API 调用方式示例：

OpenAI Python SDK

基于 requests 的 HTTP 调用

使用 curl 的命令行调用

这些示例代码可以直接使用，开发者只需配置 API Key，即可快速完成调用和测试。

5.2 调用方式对比分析

调用方式	适合人群	主要优势	使用建议
Python SDK	Python 后端开发者	封装完善，代码简洁	推荐用于服务端集成
requests	通用开发者	灵活可控，易调试	适合定制化需求
curl	测试与运维人员	无依赖，快速验证	适合接口测试

这种多层次的调用支持，使平台能够覆盖从快速验证到正式工程集成的完整流程。

5.3 API 调用示例（以 Python 为例）

AI Ping 平台提供了与 OpenAI 风格一致的 API 调用方式，开发者可以直接使用熟悉的 Python SDK 快速完成模型调用。只需在请求中指定所需模型（如 glm-4.7 或 minimax-m2.1），即可在同一套代码结构下灵活切换模型。

Python
from openai import OpenAI

openai_client = OpenAI(
    base_url="https://www.aiping.cn/api/v1",
    api_key="使用自己的api_key",
)

response = openai_client.chat.completions.create(
    model="GLM-4.7",# 此处为使用的大模型名称
    stream=True,
    extra_body={
        "provider": {
            "only": [],
            "order": [],
            "sort": None,
            "input_price_range": [],
            "output_price_range": [],
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        }
    },
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello"}
    ]
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