AI Ping 上新限免：GLM-4.7 与 MiniMax-M2.1 实测对比
引言：AI Ping上新双旗舰，一站式免费解锁国产大模型核心能力
在大语言模型（LLM）的落地应用中，“AI Ping”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，AI Ping平台重磅上新两款国产旗舰模型并开放免费体验：智谱AI GLM-4.7与MiniMax-M2.1，无需跨平台注册，仅需在AI Ping注册获取1个API Key，指定对应模型名即可直接调用，零门槛解锁两款模型核心能力。
（注册登录立享30元算力金，专属通道：https://aiping.cn/#?channel_partner_code=GQCOZLGJ）
一、两款免费上新模型概述
两款模型均已入驻AI Ping平台，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，AI Ping平台统一模型标识为
glm-4.7，注册即可免费调用。 - 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，AI Ping平台统一模型标识为
minimax-m2.1，免费调用无性能限制。
AI Ping核心评测维度围绕首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，全程基于AI Ping免费服务完成。
二、AI Ping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AI Ping免费API Key
访问AI Ping官网（aiping.cn），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 matplotlib2. 核心依赖说明
requests：对接AI Ping统一API接口，调用GLM-4.7与MiniMax-M2.1免费模型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、两款免费模型对比测试与代码模板
以下代码基于AI Ping统一API接口开发模板
GLM-4.7
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,, flush=True) content = getattr(chunk.choices[0].delta, "content", None) if content: print(content,, flush=True)MiniMax-M2.1
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,, flush=True) content = getattr(chunk.choices[0].delta, "content", None) if content: print(content,, flush=True) 四、AI Ping结果分析
两款模型核心性能指标如下，数据真实可复现：
GLM-4.7
MiniMax-M2.1
指标 | GLM-4.7（AI Ping免费） | MiniMax-M2.1（AI Ping免费） | 优势方 |
首Token延迟 | 0.28s | 0.15s | MiniMax-M2.1 |
整体响应延迟 | 0.85s | 0.52s | MiniMax-M2.1 |
CPU占用率 | 18.6% | 22.3% | GLM-4.7 |
内存占用率 | 12.4% | 10.8% | MiniMax-M2.1 |
内容准确率（人工标注） | 92% | 88% | GLM-4.7 |
五、AI Ping快速指引
1.步骤：注册获取AI Ping API Key
- 访问AI Ping官网：aiping.cn
- 完成手机号注册，登录控制台
- 自动领取免费算力，直接获取个人API Key（无门槛，即时可用）
在上方导航栏进入“个人中心”，并点击左侧“API 密钥”来到 API 密钥管理页面
注册账号时，系统会默认为您创建一个 API Key。若需新增，点击右上角的 “API KEY” 按钮即可创建新的 API Key。
六、Cursor 中配置使用 AI Ping
注：Cursor 需要订阅账户才可以使用自定义 AI Ping，如您在使用 Cursor 免费账户，推荐使用插件，如 Cline、Kilo、Black Box 等进行 IDE 接入，配置方式见官网。
1. 安装登录Cursor：去Cursor官网下载安装，打开后点右上角“设置”，进设置界面点“Sign in”，登录自己的Cursor账户；
2. 配置AI Ping API：左侧栏点“Models”进入模型配置页，展开“API Keys”部分——勾选“Override OpenAI Base URL”，输入AI Ping调用地址：https://aiping.cn/api/v1，再把AI Ping的API Key填到OpenAI API Key输入框里；
3. 完成验证：点OpenAI API Key栏右侧的按钮，在弹出窗口点“Enable OpenAI API Key”，完成设置验证；
4. 添加自定义模型：在Models板块点“View All Models”，再点“Add Custom Model”，输入模型名称“MiniMax-M2”，点击“Add”；
5. 启用使用：选中刚添加的“MiniMax-M2”模型，在聊天面板切换到该模型，就能正常使用啦！
七、总结
现在就开启你的AI落地之旅：
- 登录AI Ping官网（aiping.cn），注册就能获取API Key；
- 直接用免费算力测试两款模型，根据自己的业务场景选适配方案；
- 快速落地AI应用，体验国产大模型的实力！
