GLM-4.7 与 MiniMax-M2.1 性能实测对比

引言：国产大模型核心能力实测

在大语言模型（LLM）的落地应用中，响应效率、内容质量、资源消耗是衡量模型实用价值的核心指标。当前，智谱 AI GLM-4.7 与 MiniMax-M2.1 两款国产旗舰模型值得关注，二者均支持标准 API 接口调用。

一、两款免费上新模型概述

两款模型均已支持标准 API 服务，基础属性清晰适配不同业务场景：

1. 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。
2. 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。

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、测试环境准备

1. 前置依赖与配置

仅需安装核心依赖库，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
• 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、两款免费模型对比测试与代码模板

以下代码基于标准 OpenAI 兼容 API 接口开发模板。

GLM-4.7

from openai import OpenAI
openai_client = OpenAI(
    base_url="https://api.example.com/v1",
    api_key="YOUR_API_KEY"
)
response = openai_client.chat.completions.create(
    model="GLM-4.7",
    stream=True,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello"}
    ]
)
for chunk in response:
    if not getattr(chunk, "choices", None):
        continue
    reasoning_content = getattr(chunk.choices[].delta, , )
     reasoning_content:
        (reasoning_content, flush=)
    content = (chunk.choices[].delta, , )
     content:
        (content, flush=)