AI Ping性能罗盘：免费开源双雄！GLM-4.7与MiniMax M2.1实测横评

2025年12月23日，国产免费开源大模型领域迎来“双旗舰雄”同台时刻——智谱AI正式发布免费开源旗舰GLM-4.7，MiniMax同步推出免费迭代升级款M2.1，两款模型均聚焦编程能力、智能体协同与复杂任务处理，迅速成为开发者社群焦点。作为大模型时代的“性能罗盘”，AI Ping平台第一时间上线双这两款免费模型，依托自身中立评测体系，为开发者提供标准化实测入口与精准性能导航。本文将从模型基础介绍、核心特点（含对比列表）、核心功能拆解、实操实测（含四大维度中立评测表格）四大维度，全面解码两款国产顶尖免费开源大模型的真实表现，为选型决策提供权威参考。

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一、模型基础介绍

GLM-4.7是智谱AI冲刺关键阶段推出的开源旗舰大模型，定位“高性能+高性价比”全场景智能体，采用358B参数混合专家架构，以MIT友好协议开源权重，支持通过AI Ping接入API服务或基于HuggingFace本地部署。在前代基础上，其编码、推理、工具调用三大核心能力实现跨越式升级，多项指标跻身全球开源模型第一梯队，兼顾普惠性与专业度。

MiniMax M2.1则是MiniMax在M2版本上的精准迭代款，不盲目追求参数规模，而是通过架构优化强化多语言编程适配与工具泛化能力。作为开源模型中率先引入交错式思考机制的迭代版，M2.1进一步压缩冗余逻辑、提升响应效率，聚焦真实世界复杂编程与办公场景，适配从底层系统开发到前端设计的全链路需求。

二、核心特点及对比列表

（一）单模型核心特点

GLM-4.7核心特质：以开源普惠为核心优势，MIT协议开源358B参数权重，兼容主流Agent框架，双旦优惠后年订阅费用仅240元，性价比远超同类闭源模型。创新搭载“交错式+保留式+轮级”三重思考机制，可自动保留多轮推理过程、按需调控推理开关，平衡简单任务低时延与复杂任务高精度。经AI Ping初步评测，多项基准测试刷新开源纪录，部分指标超越GPT-5.2、Claude Sonnet 4.5等闭源标杆。

MiniMax M2.1核心特质：深耕多语言编程能力，突破多数模型聚焦Python的局限，系统性强化Rust、Java、Golang、C++等语言适配，覆盖全栈开发需求。优化轻量化交互体验，相比M2版本响应速度提升30%、Token消耗降低25%，接近实时交互标准。针对性强化Web/App开发美学表达与办公复合指令执行能力，工具框架泛化性优异，适配主流研发流程。

（二）核心特点对比列表

对比维度	GLM-4.7	MiniMax M2.1
核心定位	开源普惠型全场景智能体，兼顾性价比与全能性	专业深耕型模型，聚焦编程与办公场景高效适配
架构参数	358B参数混合专家架构，开源权重（MIT协议）	架构优化优先，参数规模未公开，冗余逻辑压缩设计
思考机制	三重思考机制，支持推理开关轮级调控	迭代交错式思考，聚焦高效精简推理链路
核心优势	开源部署、高性价比、多模态创作、复杂推理	多语言全栈开发、低时延交互、办公指令精准执行
适配框架	兼容主流Agent框架，支持本地部署与API调用	适配Claude Code、Droid等工具，无缝融入研发流程

三、核心功能拆解

（一）GLM-4.7核心功能

全能编码工具：支持多语言代码生成、补全、错误修复与重构，可独立完成高交互小游戏全流程开发，前端UI设计规范理解能力突出，PPT 16:9适配率达91%，生成结果接近即开即用标准。
强适配智能体工具：工具调用精准度优异，支持网页浏览、多工具链协同与上下文管理，接入Z.ai平台后可调度ASR、TTS、GLM-4.6V视觉模型，实现跨技能多模态联动。
复杂推理与创作：MMLU-Pro得分84.3%，GPQA-Diamond达85.7%，可应对跨学科高阶推理；同时具备3D粒子动画、交互UI设计能力，支持复杂手势控制逻辑实现。

（二）MiniMax M2.1核心功能

全栈开发升级：强化原生Android/iOS开发与Web/App美学设计能力，可构建复杂交互、3D科学模拟与高质量可视化效果，推动Vibe Coding落地为可交付成果。
双场景适配：兼顾编程与办公需求，技术文档撰写结构化强，复合办公指令执行无遗漏，在多条件约束任务中可用性显著提升。
工具生态兼容：支持Skill.md、Claude.md上下文管理机制，在主流编程工具中表现稳定，适配大规模智能体编码场景，工具切换效率优异。

四、AI Ping中立体系实测：四大维度同场景对标

基于AI Ping中立评测体系，我们搭建统一测试环境（Windows 11、16G内存、Intel i7处理器、百兆光纤网络），从性能、成本、场景适配、稳定性四大核心维度，对两款模型进行72小时同场景对标实测，结果如下表所示：

评测维度	评测标准（AI Ping中立体系）	GLM-4.7	MiniMax M2.1	维度小结
性能表现（满分10分）	加权计算响应时延、代码通过率、推理准确率（权重3:3:4）	8.6分：时延800ms，代码通过率84.9%，推理准确率87.4%	8.8分：时延600ms，代码通过率88.6%，推理准确率86.2%	M2.1速度与代码通过率占优，GLM-4.7推理更精准
成本控制	按100万Token消耗计算（含优惠后价格），对比综合成本	18元/100万Token，年订阅240元，支持本地部署降本	25元/100万Token，按用量计费，无订阅优惠	GLM-4.7性价比领先，适配长期大规模使用
场景适配（满分10分）	覆盖编程、办公、多模态、智能体四大场景适配度评分	8.7分：多模态（9.2分）、智能体（8.9分）表现突出	8.9分：编程（9.3分）、办公（8.8分）表现优异	差异化明显，GLM-4.7偏通用，M2.1偏专业
稳定性（满分10分）	72小时高负载（并发100+），统计中断次数、报错率、一致性	9.0分：无中断，报错率0.3%，一致性96.7%	8.9分：无中断，报错率0.5%，一致性95.9%	均达工业级稳定，GLM-4.7略胜一筹

五、实操教程：用GLM-4.7来进行操作

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

Apifox官网链接：https://app.apifox.com/main（注意这里需要下载）

选择post，进入文档查看链接

进入官方复制链接

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：GLM-4.7

{
        "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。

六、细分场景实操实测

（一）编程开发场景

Python可视化任务中，GLM-4.7生成的红绿灯代码结构清晰、注释完整，仅需细微调试即可运行；多语言混合开发任务中，MiniMax M2.1表现更亮眼，Rust底层逻辑+TypeScript前端交互的跨语言项目，无需额外调试即可兼容运行，且响应速度比GLM-4.7快200ms。3D交互场景下，GLM-4.7可生成5000+粒子立体动画，M2.1则在React框架下实现7000+实例渲染，视觉细腻度更优。

（二）办公与智能体场景

复合办公指令测试中，GLM-4.7生成的季度报告数据可视化完整、排版美观；MiniMax M2.1提取会议纪要行动项更精准，回复内容简洁聚焦，节省阅读时间。智能体工具调用中，GLM-4.7上下文保留能力出色，重复检索率降低32%；M2.1工具切换效率更高，跨框架适配稳定性较前代提升28%。

七、总结与选型建议

GLM-4.7与MiniMax M2.1的上线，彰显了国产大模型在技术深耕与场景适配上的突破，两款模型形成鲜明差异化优势：GLM-4.7以开源普惠、高性价比与全能性，成为中小企业、开发者多场景使用的首选；MiniMax M2.1则凭借专业编程能力、低时延交互，更适配研发团队、办公场景的精准需求。

而AI Ping通过中立评测体系与标准化实测，精准锚定两款模型的性能边界与适配场景，真正发挥“性能罗盘”价值。未来，AI Ping将持续迭代评测维度，为大模型选型、优化提供更精准的导航，推动国产AI技术在垂直产业落地。

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