技术水准才是硬通货。
文丨海克财经 范东成
AI 大模型领域热度被不断推高。
近来海外玩家更新 AI 大模型的速度尤为惊人。9 月 1 日，Anthropic 发布 Claude Fable 5.1，该模型号称 " 全球最先进的编程和知识工作模型 "；9 月 2 日，Meta 发布 Muse Spark 1.3，称之为 " 模型史上最大性能跳跃之一 "，谷歌则发布了 Gemini 3.8 Flash；到了 9 月 3 日，OpenAI 发布 GPT-6 Astra，在发布会上，OpenAI 联合创始人兼总裁格雷格 · 布罗克曼（Greg Brockman）称，" 欢迎来到 AGI 时代 "。
所谓 AGI，即 Artificial General Intelligence，指的是 AI 的高级形态通用人工智能，AI 能够像人类一样理解世界、自主推理，灵活应对跨领域复杂任务。相较此前依赖软件厂商 API 接口的 Agent，GPT-6 Astra 能够模拟人类直接读取屏幕像素，通过鼠标和键盘操作任何有图形界面的软件，并将推理、代码执行、视觉识别、电脑操作与工具调用全部串联进同一条执行链，能够自主规划并完成端到端的完整工作流程。这已经开始符合 AGI 高度自主的定义。
海内外 AI 玩家，广义上都身处追逐 AGI 的浪潮之中，特别是大模型领域。尽管各家对 AGI 的定义有所不同，进展也存在差异，但目前大都已将实现 AGI 设定为终极目标之一。
相较之下，国内玩家 9 月初的技术声量较弱，模型更新节奏不算密集。阿里在 9 月 2 日更新了 Qwen3.8-Max，科大讯飞则于 9 月 7 日正式发布了讯飞星火 X2.5。与国内模型相关的另一则消息是，沙特公共投资基金旗下 AI 公司 HUMAIN 于 9 月 3 日发布了全球首个阿拉伯语大模型，该模型基于 MiniMax 开源模型 M3 进行后训练。
要知道，MiniMax 是国内大模型领域先行者之一，2021 年底创立，2022 年 4 月就发布了首个文本模型 abab1，比 2022 年 11 月 OpenAI 发布 ChatGPT 更早。而且，MiniMax 并未停留在单一模态方向，而是同时自研文本、语音、视频、音乐模型，希望以全模态融合形式更快接近 AGI。2026 年 1 月 9 日在港交所上市后，MiniMax 股价一度暴涨，市值最高超过 4100 亿港元（约合人民币 3509 亿元）。
但高光之后，MiniMax 股价大幅回撤，外界质疑此起彼伏。先发优势未能转化为技术上的绝对领先。当与 AGI 的距离成为全行业共同的追问时，MiniMax 仍未展现出比其他玩家更靠前的身位。
就目前来看，MiniMax 的核心亮点是价格而非模型质量。
在技术路线上，MiniMax 选择了创业公司中少见的全模态投入，包括文本、语音、视频、音乐这 4 个领域。MiniMax 的大语言模型为 M 系列，6 月 1 日已迭代至 M3；视频模型为 Hailuo，简称 H 系列，7 月 31 日已迭代至 H3；还有已更新至 Speech 2.8 的语音模型和已更新至 Music 3.0 的音乐模型。
在单一领域，包括最关键也最基础的大语言模型维度，MiniMax 均未形成压倒性优势。
据模型评测平台 Artificial Analysis 最新智能指数排名，全球大模型智能得分最高的前六位均为海外模型，包括 Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra、Muse Spark 1.3 等；国内模型排名最靠前的依次为排在第七位的智谱 GLM-5.3、第九位的 Kimi K3、第十三位的阿里 Qwen 3.8 2.4T A95B、第十五位的 DeepSeek V4 Pro 0813，MiniMax-M3 位列第十七。
在中文大模型评测平台 SuperCLUE 通用测评榜单上，2026 年 7 月，模型总分前四是 Qwen3.8、Kimi K3、DeepSeek V4 Pro、Doubao-Seed-2.1-pro，MiniMax-M3 排在第九。
相较而言，视频模型 H 系列表现更强。在目前 Artificial Analysis 视频类模型榜单上，MiniMax H3 在图像转视频方面排名第一，在视频编辑和文生视频方面分别排名第二和第三；视频模型排行靠前的还有谷歌的 Gemini Omni Flash 和 Veo 3.1，字节的 Seedance、阿里的 Wan 3.0 和 HappyHorse-1.1、快手的 Kling 3.0 等。
MiniMax H3 将文生视频、图生视频、视频编辑、动作迁移等任务全部纳入同一预训练框架，能够用自然语言统一描述任务关系，不像前两代模型将文生图、图编辑、动作、音色等各设独立管线。也就是说，用户只需输入一句话，比如参考某段视频的镜头运动，让某张图片中的人物唱歌，并匹配特定音频，模型即可自行完成理解、编排与生成。它支持文本、图片、音频、视频任意组合输入，单次最多可混合 12 个参考素材。
这种创新的架构叫做 " 上下文全模态表征 "（Contextual Omni Representation），它使 MiniMax H3 拥有了对复杂文字素材的表现能力。需要提到的是，以往模型生成视频常出现文字乱码的情况，因为这些模型是对文字做概率性的像素预测，能模仿笔画，却无法理解文字。但 MiniMax H3 能够让文字真正参与到视觉构图之中，甚至能贴合物体表面的透视关系，跟随镜头运动和主体动作一起变化。
尽管部分技术有突出表现，但 MiniMax H3 在视频生成领域也未能建立绝对质量优势，而是以性价比著称。
按照各模型官方定价，以 1080p 的清晰度计算，目前全球最贵的是 Seedance 2.5 和 Veo 3.1，价格在每秒 3 元左右，Wan 3.0、Kling 3.0、Gemini Omni Flash 在每秒 1.1 元左右。而 MiniMax H3 更高的 2K 清晰度仅需要每秒 0.8 元。当然视频生成的实际使用逻辑与文本生成截然不同，创作者往往需要反复生成、多次筛选，才能从若干条素材中挑出一条可用素材，因此真实花费常常数倍于标价。
在不少影视行业从业者眼中，MiniMax H3 是性价比之选。在海外社区 Reddit 上，对 MiniMax H3 的评价多是快、便宜和同价位中最为可靠。短剧从业者小颜对海克财经表示，他们公司认为综合效果最佳的是 Seedance，但价格偏高，他们一般用在最重要的镜头上；实际生产中用 MiniMax H3 更多，能有 Seedance 八九成的效果，价格则便宜得多。
当模型能力不足以支撑技术溢价时，商业化的压力便全部转移到了规模与效率之上。
据财报，MiniMax 按商业化渠道分为两大板块，一是 To C 的 AI 原生产品，包括 Talkie/ 星野、海螺 AI、MiniMax Agent 等，收入来自订阅付费与应用内消费；二是 To B 的开放平台及其他企业服务，向企业客户及开发者提供模型 API 调用、Token 套餐和 MiniMax Code 等工具，本质是按消耗量出售模型能力。
原先 MiniMax 的收入以 C 端为主。财报显示，MiniMax 2024 年、2025 年营收分别为 3052.3 万美元（约合人民币 2.04 亿元）和 7903.8 万美元（约合人民币 5.30 亿元），其中 AI 原生产品收入分别占比 71.4% 和 67.2%。
但重 C 端意味着需要面对获客与运营难题。Talkie/ 星野本质上更接近游戏化社交产品，对应的是互联网运营逻辑。据海克财经观察，该产品能够让用户自建角色，调整角色的外貌、声音、性格与背景设定，再将角色以 AI 角色卡的形式保存，任何用户都能够与该角色进行文字或语音互动，AI 只是产品的底层技术支撑，产品收入主要来自抽卡、内购和订阅，商业表现高度依赖运营推广、内容供给与社区活跃度。
海螺 AI、MiniMax Agent 则更依赖模型的原始能力。这类产品爆发往往需要技术跨越式迭代来引爆自然流量，很难复刻 ChatGPT 或 DeepSeek 的路径。对普通用户而言，类似平台、产品很多，转换成本几乎为零，公司想要提升付费率并不容易。
如今 MiniMax 的收入重心已转向 B 端。据财报，2026 年上半年，公司营收 1.16 亿美元（约合人民币 7.78 亿元），其中 AI 原生产品收入 4260 万美元（约合人民币 2.85 亿元），占比 36.6%，开放平台及企业服务收入同比增长 700% 至 7390 万美元（约合人民币 4.95 亿元），占比 63.4%。
B 端 API 调用更接近大模型产品的本质逻辑，模型即产品，收入直接与模型能力和定价挂钩，而 MiniMax 在这一环节的竞争力仍然主要来自低价。
根据 Artificial Analysis 计算的单任务成本（Cost per Intelligence Index Task），目前海外 OpenAI 与 Anthropic 凭借全球领先的技术水平，稳居高端市场，Claude Fable 5 为 8.75 美元（约合人民币 58.6 元），GPT-6 Astra 为 3.26 美元（约合人民币 21.8 元）；国内方面，Qwen3.8 2.4T A95B、GLM-5.3、Kimi K3 均在 2 美元左右（约合人民币 13.4 元），DeepSeek V4 Pro 为 0.67 美元（约合人民币 4.4 元），MiniMax M3 则低至 0.51 美元（约合人民币 3.4 元）。
低价策略直接压低了单位 Token 收入，但大模型推理的算力成本却不会因定价下调而同步减少，全模态模型的推理开销又高于单一文本模型。在收入端被价格战不断削薄的同时，成本端仍要承担高昂的研发投入与算力支出，盈利空间被持续压缩。
在 2026 年 8 月的财报电话会议上，MiniMax 创始人兼 CEO 闫俊杰称，8 月 MiniMax 的 ARR（年度经常性收入）超过 8 亿美元（约合人民币 53.6 亿元）；降价和提升毛利率并非矛盾，只要单位 Token 毛利保持正向，规模扩大就会带来更高的绝对毛利。
但实际上，MiniMax 始终处在亏损状态。据招股书和财报，排除上市带来的非经营性因素后，MiniMax 2023 年、2024 年、2025 年经调整净亏损分别为 8907.4 万美元（约合人民币 5.97 亿元）、2.44 亿美元（约合人民币 16.37 亿元）、2.51 亿美元（约合人民币 16.84 亿元），2026 年上半年则同比扩大 111.2% 至 2.93 亿美元（约合人民币 19.66 亿元）。
交银国际、国泰海通、东方证券等券商都预计 MiniMax 营收将持续增长，但 2026 年 -2028 年仍会维持净亏损状态。东方证券 8 月 22 日发布的一份研报提及，MiniMax 多模态布局的卡位具有战略稀缺性，模型在推理性价比上有显著优势，2026 年、2027 年、2028 年营收或将分别增长至 4.07 亿美元（约合人民币 27.31 亿元）、12.21 亿美元（约合人民币 81.94 亿元）、30.53 亿美元（约合人民币 204.88 亿元），经调整净亏损分别为 6.01 亿美元（约合人民币 40.33 亿元）、6.88 亿美元（约合人民币 46.17 亿元）、3.93 亿美元（约合人民币 26.37 亿元）。
多模态技术路线本身没有问题，但全模态自研意味着极重的投入。
财报显示，2024 年和 2025 年，MiniMax 的研发成本分别为 1.89 亿美元（约合人民币 12.68 亿元）和 2.53 亿美元（约合人民币 16.97 亿元）；到了 2026 年上半年，研发成本同比增长 138.8% 至 2.97 亿美元（约合人民币 19.93 亿元）。
真正有能力全模态多线作战的，是谷歌、字节这类积累雄厚的玩家。即便是 OpenAI，也出于成本考量，在 2026 年 3 月宣布关停一度领先的视频模型 Sora 2。对创业公司而言，这一路线天然指向更高的资源消耗与更窄的容错空间。
市场曾对 MiniMax 的路线给予过肯定，包括多模态及高度国际化的收入结构。财报显示，2024 年至 2026 年上半年，公司超过 60% 的收入来自海外。海外 C 端用户付费习惯更为成熟，订阅制与内购模式已历经多年验证，To C 业务更容易跑通商业闭环，这为 MiniMax 早期的规模增长提供了真实支撑。
在此背景下，1 月 9 日上市时，MiniMax 发行价为每股 165 港元（约合人民币 141.22 元），首日收盘便暴涨 109%，收盘价达每股 345 港元（约合人民币 295.28 元），市值超过千亿港元；2026 年 3 月 18 日，MiniMax 盘中股价最高达 1330 港元（约合人民币 1138.33 元），市值冲上约 4100 亿港元（约合人民币 3509 亿元）。
但路线选择并不等同于实际成绩，一切最终要回到模型能力本身。6 月 1 日，MiniMax 发布 M3 时，涨价公告与模型同步上线。涨价未提前告知，许多用户在使用时才发现额度已被清空、计费规则已悄然变更，加之新模型能力并未完全达到用户预期，有很多用户在社交媒体平台和开发者社区表达不满。MiniMax 股价当日暴跌 15.71%，收盘价为每股 708 港元（约合人民币 606 元）。
到了 7 月 9 日，MiniMax 大规模限售股解禁，股价再度下挫，探至每股 297.4 港元（约合人民币 257 元）。限售股解禁本身并不必然导致股价下跌，解禁只是允许卖出而非必须卖出，最终走向取决于股东成本、意愿与市场承接力，港股历史上解禁日不跌反涨的案例并不少见。
彼时的 MiniMax，既未交出令市场满意的技术与产品答卷，又承受着高估值回归的压力，这些便反映在股价上。为此，7 月 10 日，闫俊杰发布内部信，宣布公司实现 AGI 前本人零薪酬，并拿出个人名下 4% 股份激励团队，另设 1% 专项基金支持开源社区。
但这未能阻止股价继续下跌，7 月 27 日，MiniMax 跌至上市以来的盘中最低价，每股 186 港元（约合人民币 159 元），市值约为 600 亿港元（约合人民币 513.1 亿元），较最高点跌去了八成半。
能够长期得到市场认可的还是业界公认领先的实际能力。7 月 31 日，口碑更好的 MiniMax H3 发布以后，MiniMax 股价有所回升。9 月 9 日，MiniMax 收盘价已来到每股 320.8 港元（约合人民币 274.4 元）。
在 2025 年 12 月与罗永浩的播客对谈中，闫俊杰数次谈及 MiniMax 的困境，他承认 MiniMax 在国内处于第一梯队，却始终不是第一名；他相信多模态并行有助于在融合后实现真正的 AGI，并将 AGI 的达成标准设定为 AI 对社会 GDP 贡献达到 2%，认为这一节点可能在未来两到三年到来。
在闫俊杰看来，能参与这样一场浪潮，本身已属幸运。但回到现实，MiniMax 距离闫俊杰描绘的 AGI 图景仍有相当差距。真正的壁垒是一骑绝尘的智能上限，而非性价比。在竞争加剧与算力成本居高不下的双重挤压下，性价比模式的可持续性必将经受更大考验。
海外头部玩家持续推高模型能力天花板，国内玩家同样突飞猛进，在价格与开源生态上竞争激烈。AGI 似乎已在不远处，而可供 MiniMax 追赶的赛程或已所剩不多。
