引言 一直以來，真正限制大模型落地的，往往不是“能不能用”，而是算力成本和穩定性。尤其是在需要反覆測試、對比不同模型和供應商的階段，算力消耗幾乎是硬門檻。 AI Ping 這次的做法比較直接：隨着 GLM-4.7 和 MiniMax M2.1 兩款旗艦模型上線，平台同步開放了算力激勵機制，把“體驗成本”壓到了接近零。通過模型聚合與加速調度，同一套接口即可調用多家供應商
2025年11月25日，華為正式發佈HUAWEI Mate 80系列全新旗艦，帶來四大首發黑科技：超透亮靈瓏屏、户外探索模式、無網應急通信，和第二代紅楓影像。通過軟硬芯垂直整合，HUAWEI Mate 80 Pro Max整機性能較上一代提升42%[1]，並且首次支持實時光線追蹤。 華為常務董事、產品投資委員會主任、終端BG董事長餘承東表示：“Mate 80系列實現了設計、
前言：從模型選型到工程落地，開發者為何需要 AI Ping 隨着大模型技術的飛速發展，開發者在模型選型、多平台調用適配及智能體搭建等環節面臨諸多痛點：性能評測缺乏客觀依據、不同供應商接口差異大導致開發效率低下、複雜場景下模型與業務需求難以精準匹配。在此背景下，AI Ping 平台應運而生，其整合大模型評測與一站式調用能力，為開發者提供全鏈路解決方案。本文將圍繞 AI Pin
1. 先説結論：這次上線更像“工程能力”的分水嶺 如果你把大模型當作“更強的搜索框”，那評測重點往往是知識點覆蓋與文風；但當你開始把它接進研發與業務流程，評測重點會立刻變成： 需求拆解是否靠譜，能不能形成可執行的交付路徑 多輪迭代是否穩定，是否會在長鏈路裏逐步跑偏 成本與吞吐是否可控，是否適合持續運行的 Agent 工作流 GLM-4.7 與 Min
引言：國產大模型的“工程落地元年”已至 在大語言模型（LLM）落地應用中，“AI Ping” 早已不是單純的網絡連通性檢測 —— 而是衡量模型響應效率、內容質量、資源消耗的綜合探測體系！現在 AI Ping 平台重磅上新兩款國產旗艦模型，全程免費調用，無任何隱藏限制：智譜 AI GLM-4.7 與 MiniMax-M2.1！ 不用跨平台註冊、不用反覆申請密鑰，僅需在
