引言：大语言模型性能评测指标
在大语言模型（LLM）的落地应用中，"模型评测"已成为衡量模型实用价值的核心指标——它并非传统网络的连通性检测，而是针对 LLM 的响应效率、内容质量、资源消耗的综合探测体系。当前，多款国产旗舰模型已开放免费体验：智谱 AI GLM-4.7 与 MiniMax-M2.1，无需跨平台注册，仅需获取对应 API Key，指定模型名即可直接调用。
一、两款免费上新模型概述
两款模型均已入驻主流开源社区，统一提供免费调用服务，基础属性清晰适配不同业务场景：
- GLM-4.7：智谱 AI GLM-4 系列核心模型，基于自回归预训练框架，支持 8k 上下文窗口，主打"精准推理 + 多功能适配"，知识问答、文档总结、代码生成等场景表现扎实，统一模型标识为
glm-4.7。 - MiniMax-M2.1：MiniMax 旗舰级对话模型，支持 16k 超长上下文窗口，主打"极速响应 + 高并发适配"，实时交互、短文本处理、长时任务流场景优化显著，统一模型标识为
minimax-m2.1。
评测维度围绕首 Token 延迟、整体响应延迟、内容准确率、资源占用展开，下文通过统一 API 接口代码实现量化测试。
二、环境准备
1. 前置依赖与配置
仅需 2 步即可启动测试：
（1）获取 API Key
访问模型提供方控制台，完成注册登录后，直接在控制台领取免费算力，同步获取个人 API Key（无需审核，即时生效，支持两款模型免费调用）。
（2）安装所需 Python 依赖
执行以下命令安装核心依赖库，用于接口调用、指标统计与结果可视化：
pip install requests time psutil pandas matplotlib
2. 核心依赖说明
requests：对接统一 API 接口，调用 GLM-4.7 与 MiniMax-M2.1 模型time：精准统计模型首 Token 延迟、整体响应延迟psutil：采集本地 CPU/内存占用，量化模型资源消耗pandas：整理测试数据，生成清晰结果表格matplotlib：可视化性能指标，直观对比两款模型表现
三、模型对比测试与代码模板
以下代码基于统一 API 接口开发模板
GLM-4.7
