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AI Ping限时开放GLM-4.7与MiniMax M2.1：从配置到实战的保姆级教程

本文是一份零基础上手指南，将一步步教你如何在AI Ping平台体验并调用最新上线的GLM-4.7与MiniMax M2.1两大国产旗舰模型，并通过Claude Code与Coze等工具将其集成到你的工作流中。
体验 AI Ping，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！

🚀 第一步：快速了解AI Ping与新模型

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
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AI Ping（aiping.cn）是一个大模型“聚合器”与评测平台。你可以把它理解为一个模型超市：

  • 统一入口：用一套API（兼容OpenAI格式）调用多个厂商（智谱、MiniMax、DeepSeek等）的模型。
  • 免费额度：新注册用户赠送30元算力金，GLM-4.7、MiniMax-M2.1等旗舰模型目前可体验。
  • 数据透明：实时查看每个模型的响应速度、价格和稳定性。

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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

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本次上线的两款核心模型定位：

  • GLM-4.7（智谱）：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。

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from openai import OpenAI
 
openai_client = OpenAI(
    base_url="https://aiping.cn/api/v1",
    api_key="QC-1********f0ee",
)
 
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 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。

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from openai import OpenAI
 
openai_client = OpenAI(
    base_url="https://aiping.cn/api/v1",
    api_key="QC-19ef6e5f37c4ad99973e3c1e12e4a40a-312b8df7de8323b57963ca18253df0ee",
)
 
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)

🔑 第二步：获取你的“万能钥匙”（API Key）

所有操作始于API Key，获取只需1分钟：

  1. 访问 AI Ping官网，使用手机号或邮箱注册登录。
  2. 登录后，点击个人中心，点击左边进入 「API Keys」 页面。
  3. 点击 「创建新的密钥」，复制生成的那一串字符（如QC-**************）。请妥善保管，它就像你的密码。

在这里插入图片描述
这两项配置适用于任何支持 OpenAI 格式的客户端。为安全起见，建议通过 .env 文件管理密钥，避免提交到版本库。
整个接入过程不到两分钟，且当前所有模型调用均为免费，降低了试错成本。

💻 第三步：GLM-4.7

一、开发环境配置：安装 Kilo Code 插件
为了更贴近日常开发流，我选择使用 Kilo Code —— 一款开源的 VS Code AI Agent 插件（GitHub 可查）。它支持多步任务规划、自动文件创建、模型切换等功能，适合测试模型在复杂任务中的协同能力。
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安装方式：

  1. 在 VS Code 扩展商店搜索 “Kilo Code”；
  2. 安装后，在插件设置中添加自定义提供商；
  3. 填入上述 Base URL 与 API Key；
  4. 保存并重启插件。

二、GLM-4.7 测评：面向复杂任务的一次性交付
测试目标
评估模型在系统设计类任务中的结构化输出能力，以下为GLM-4.7 模型配置。
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然后滑到最下面点击开始吧，本地环境已具备调用云端大模型的能力，后续只需在插件界面选择模型并输入任务描述即可。
指令输入

“请为一个智能仓储管理系统（WMS）设计完整的技术方案，包含系统架构、核心模块划分、数据库表结构（需考虑批次/库存/货位管理）、API接口列表（支持与AGV/RFID等设备交互）、非功能性需求（如并发处理能力）及安全建议”

执行结果
选择 glm-4.7 模型后，Kilo Code 自动创建 docs/ 目录，并生成多个文件，包括系统概述、架构图、数据库脚本等。
在这里插入图片描述
输出内容节选如下：

智能仓储管理系统（WMS）- 系统架构设计

**1. 总体架构概述**

WMS采用**微服务架构**设计，具备高可用、高并发、可扩展的特性。系统基于**分层架构**模式，自下而上分为基础设施层、数据层、服务层、应用层和展示层。

**1.1 架构图**


┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                          展示层                      │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Web管理端  │  移动端APP  │  H5小程序  │  数据可视化大屏    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                    ▲
                                    │ HTTPS/WebSocket/GraphQL
                                    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                          API网关层                      │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  认证授权  │  路由转发  │  限流熔断  │  负载均衡  │  日志监控     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                    ▲
                                    │ gRPC/HTTP
                                    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                          应用层                │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 库存服务  │ 入库服务  │ 出库服务  │ 货位服务  │ 任务调度服务        │
│ 设备服务  │ 订单服务  │ 盘点服务  │ 报表服务  │ 告警服务            │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                    ▲
                                    │ SQL/NoSQL/MQ
                                    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                          数据层              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  MySQL (主从)  │  Redis (集群)  │  MongoDB  │  Elasticsearch     │
│  Kafka (消息队列)  │  InfluxDB (时序数据)                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                    ▲
                                    │
                                    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                          设备层   │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  AGV小车  │  RFID读写器  │  堆垛机  │  输送线  │  分拣机  │  门禁    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

能力分析
GLM-4.7 展现出较强的任务拆解与逻辑组织能力。它没有停留在泛泛而谈，而是输出了可直接用于开发评审的结构化文档。尤其在安全建议部分，提到了具体算法参数和风控阈值，体现出对工程细节的理解。

这类任务通常需要人工查阅资料、反复修改，而模型一次性完成，显著提升了前期设计效率。

💻 第四步：MiniMax M2.1

测试目标
验证模型在系统编程****语言（如 Python）中的代码生成质量，以下为MiniMax M2.1 模型配置。
在这里插入图片描述
指令输入

“用 Python 写一个基于 Redis 的分布式任务队列系统，包含任务发布、消费者工作进程、任务重试机制、优先级队列支持，返回完整可运行的代码”

在这里插入图片描述
执行结果
切换至 minimax-m2.1 模型后，Kilo Code 生成 redis_queue/config.py 和对应的配置文件。
核心实现如下：

"""
Redis分布式任务队列系统 - 配置文件
"""

import os
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional

@dataclass
class RedisConfig:
    """Redis配置类"""
    host: str = "localhost"
    port: int = 6379
    db: int = 0
    password: Optional[str] = None
    max_connections: int = 50
    socket_timeout: int = 30
    socket_connect_timeout: int = 5

@dataclass
class QueueConfig:
    """队列配置类"""
    # 队列名称
    default_queue: str = "task_queue"
    priority_prefix: str = "priority:"
    
    # 任务过期时间（秒）
    task_ttl: int = 86400  # 24小时
    retry_ttl: int = 604800  # 7天
    
    # 重试配置
    max_retries: int = 3
    retry_delays: tuple = (1, 5, 30)  # 重试间隔（秒）
    
    # 消费者配置
    prefetch_count: int = 10
    poll_interval: float = 0.1  # 轮询间隔
    heartbeat_interval: int = 30  # 心跳间隔

@dataclass
class WorkerConfig:
    """工作进程配置类"""
    worker_id: Optional[str] = None
    concurrency: int = 1
    graceful_shutdown_timeout: int = 30
    auto_reconnect: bool = True
    reconnect_delay: float = 1.0

class Config:
    """配置管理器"""
    
    def __init__(self):
        self.redis = RedisConfig(
            host=os.getenv("REDIS_HOST", "localhost"),
            port=int(os.getenv("REDIS_PORT", 6379)),
            db=int(os.getenv("REDIS_DB", 0)),
            password=os.getenv("REDIS_PASSWORD", None)
        )
        self.queue = QueueConfig()
        self.worker = WorkerConfig()
    
    def get_redis_url(self) -> str:
        """获取Redis连接URL"""
        if self.redis.password:
            return f"redis://:{self.redis.password}@{self.redis.host}:{self.redis.port}/{self.redis.db}"
        return f"redis://{self.redis.host}:{self.redis.port}/{self.redis.db}"

# 全局配置实例
config = Config()

📊 如何根据场景选择模型？

如果你还在纠结选哪个，这个快速决策树能帮你：

你要解决的任务是什么？
├── 需要**一次性完成**一个复杂、完整的项目（如：生成一个带界面的完整应用）？
│   └── 选 **GLM-4.7**
└── 需要模型**长时间运行**，处理多步骤、持续性的任务（如：持续调试代码、数据监控Agent）？
    ├── 主要用 **Rust/Go/Java/C++** 等后端语言？
    │   └── 选 **MiniMax M2.1**
    ├── 需要处理超长上下文（20万 tokens）？
    │   └── 选 **MiniMax M2.1**
    └── 其他
        └── 两款都可以试试，按效果和速度偏好选择。

总结

通过本次测试，我确认了一个趋势：国产大模型正从“演示型 AI”转向“工程型助手”。GLM-4.7 和 MiniMax M2.1 分别在一次性交付与持续编码两个维度上展现出实用价值。
而像 AI Ping这样的平台，则让这种能力变得触手可及——无需部署、无需付费、接口标准，普通开发者也能快速验证模型是否适配自身业务。
如果你也在做系统设计、自动化开发或 Agent 构建，不妨亲自试试。只需十几分钟配置，或许就能节省数小时重复劳动。

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