MiniMax过气了？|minimax|第三季度财报

出品｜虎嗅黄青春频道

作者｜商业消费主笔黄青春

题图｜视觉中国

过去三个月，资本宠儿 MiniMax 股价急转直下，"过气"速度让很多投资者叫苦不迭。

8 月 26 日港股盘后，MiniMax 披露 2026 年中期业绩，几组数据颇为陡峭：上半年营收同比大增 283% 至 1.17 亿美元，是 2025 年全年收入的 1.5 倍；二季度收入环比增长 81.8%，且后劲延续到三季度，7 月 Token 消耗量是 1 月的 20 倍，8 月 ARR（年度经常性收入）突破 8 亿美元。

按理说，这份成绩单足以撑起 AI 新贵狂飙的叙事，资本市场却反响平平。财报发布次日，MiniMax 港股涨 3.83%，市值 1098 亿港元；而在今年 3 月，其市值一度冲高至 4300 亿港元，短短五个月，市值蒸发了 76%。

事实上，在上市首份半年报发布前，MiniMax 正遭受一系列市场质疑：收入重心转向 B 端、选择多模态路线、M3 模型受诟病——即便如此，MiniMax 真掉出第一梯队了吗？

高增速背后是什么

MiniMax 半年报中最亮眼的当属 B 端收入爆发：2026 年上半年，开放平台及其他 AI 企业服务收入达 7390 万美元，同比增长 703%，占总收入比重从上年同期的 30.3% 跃升至 63.4%，首次超过 C 端成为第一大收入来源。

从最新 ARR 结构看，To B 业务占比已达约 80%，To C 仅占 20%。

一年时间 B 端收入占比从三成飙升至八成，结构反转力度令人咂舌；但细究之下，2025 年同期 MiniMax 的 B 端收入仅 920 万美元，从 920 万增长到 7390 万，更多得益于低基数下市场红利拉动，并非结构性爆发。

对比来看，C 端 AI 原生产品上半年收入 4260 万美元，同比增长 100.9%，Talkie 在海外的基本盘依然稳固，海螺 AI 贡献了主要增量，只不过 B 端基数更低、增速更快，反衬得 C 端增速平庸。

值得警惕的是 B 端收入的质量分化。Token Plan 是跑量主力，估算 80% 来自企业用户，但这类订阅单价偏低，叠加行业价格战愈演愈烈，这部分收入毛利率远低于早期企业 API 服务。简言之，B 端规模做上去了，盈利能力却没跟上，这正是毛利率大幅下滑的核心原因。

比半年报数据更有冲击力的，是管理层在业绩会上放出的信号：8 月 ARR 已超 8 亿美元，大幅超出卖方预期的 6 亿美元。

不过，行业通用 ARR 计算方式，是月度收入均值乘以 12，Anthropic、DeepSeek 等头部厂商均遵循这一口径；但 MiniMax 管理层在业绩会沟通中明确，公司的 ARR 是按单周数据乘以 52 周计算得出——这一口径选择耐人寻味：若某一周因活动、新功能上线等因素出现流量冲高，周年化后的数字会被显著放大。

按 5 月 4 亿、8 月 8 亿的增长节奏，MiniMax 月环比增速超 25%，线性外推全年突破 10 亿美元几乎没有悬念；但分析师在业绩会再三追问是否上调全年 10 亿美元目标，管理层只回应"有信心达成，但暂时还不上调目标"。

另一个炸裂数据是 7 月 Token 消耗量达到 1 月的 20 倍。MiniMax CEO 闫俊杰将其归因于消费范式转变：人类任务被 Agent 拆解为多轮模型请求、工具调用和子任务，Agent 驱动的推理需求增速远超用户数和消息数增速，进而带动单用户 Token 消耗快速攀升。

一个不容忽视的背景是：M3 上线后定价策略调整，从按次计费改为按 Token 计费，本身就会推高 Token 消耗量的统计数值。此后，降价 50% 单位 Token 价格下降，用户倾向于消耗更多 Token，也会带来消耗量的弹性增长。

换言之，20 倍 Token 增长，其中叠加了计费方式变更、价格下降带来的消耗弹性。当然，这一指标不能直接等同于客户数、收入或最终需求的同比例增长。Agent 调用、计费方式和价格调整分别贡献多少，仍需进一步拆分。

财报同时显示，2026 年上半年 MiniMax 海外市场收入 7083 万美元，占总收入的 60.8%，国内收入占比约 39.2%；产品及服务覆盖超 230 个国家和地区。

与之对应，海外市场面临监管政策、地缘政治、本地化竞争等多重不确定性，一旦监管收紧、地缘摩擦升温，或是谷歌、Meta 等巨头加大下沉力度，这 60% 收入可能出现大幅波动。

具体到赛道，视频生成竞争已进入白热化。海螺 AI 与可灵、即梦等千万月活产品相比仍有明显差距；B 端企业服务赛道，OpenAI、Anthropic 等强敌环伺，MiniMax 海外收入要继续维持高增长，难度可想而知。

"撕裂"的利润

穿过收入"虚胖"表象，利润细节更能衬出真实经营状况。财报显示，2026 年上半年 MiniMax 净亏损 3.58 亿美元，较上年同期的 4.022 亿美元收窄 11%。单看这组数据，俨然一副亏损收窄、盈利向好的景象。

然而，另一口径的数据却完全相反：经调整净亏损为 2.93 亿美元，同比扩大 111.2%。同一份财报，两个亏损百分比，一减一增差距悬殊，着实让人有些摸不着头脑。

其实，差异根源在于"金融负债公允价值亏损"这一会计科目。2025 年同期，该项目亏损 2.54 亿美元，2026 年同期仅亏损 3100 万美元。

换言之，去年的亏损包含大额金融负债账面减值，今年这部分减值大幅减少，才让整体净亏损看起来有所收窄。若剔除一次性因素后，公司核心经营亏损从去年同期的 1.39 亿美元扩大至 2.93 亿美元，翻了一倍还多，这才是 MiniMax 真实的经营亏损水平。

虎嗅研究发现，亏损扩大的核心原因在于研发投入飙升：上半年研发费用达 2.97 亿美元，同比增长 138.8%，约为同期收入的 2.5 倍——等于说，每赚 1 美元收入，要投入 2.5 美元做研发。

更刺眼的是毛利率断崖式下滑，2025 年下半年 MiniMax 毛利率仍有 33.5%，2026 年上半年仅为 17.8%，几乎腰斩。

这一现象极不寻常：上半年收入增长的核心驱动力是 B 端开放平台业务，而按行业常识，B 端 API 业务毛利率通常高于 C 端产品。为何 B 端占比提升，毛利率反而大幅跳水？

答案颇具戏剧性：一方面，2026 年以来大模型 API 价格战愈演愈烈，DeepSeek 等厂商以极致性价比抢占市场，MiniMax 为争夺客户不得不跟进降价。因此，即便收入规模上涨，单位 Token 收入却大幅缩水。

另一方面，M3 先改计费方式、而后降价的操作，叠加对用户的额外 Token 补偿，直接侵蚀了毛利。管理层在业绩会上承认，毛利率下降与 M3 调价后的 Token 补偿有关，并声称这是一次性因素，下半年毛利率将有所回升。

一个关键细节是，MiniMax 管理层明确表态，今年下半年毛利率仅能实现环比改善，而非回到去年下半年 33.5% 的水平。

好在公司现金储备尚算充足。7 月完成 160 亿港元融资，加上原有资金，目前现金储备超 30 亿美元。按当前烧钱速度，足够支撑两三年研发与运营。

即便如此，无法回避的核心问题依然横亘在眼前：烧钱何时能换来盈利？要知道，大模型的商业模式决定收入增长不会自动转化为利润增长，因为模型训练、推理算力都要烧钱，用户调用越多、企业客户越多，基础设施成本就越高。

MiniMax 目前的处境是：商业化曲线已经跑通，盈利曲线仍趴在原点。上半年销售成本增长 258%，收入增长 283%，收入增速仅略快于成本，毛利率从 12.1% 升至 17.9%。

管理层给出的解局路径是：通过模型架构创新、推理系统优化、基础设施效率提升，持续降低单位 Token 成本，在降价的同时改善毛利率。

资本态度变了

虎嗅认为，MiniMax 当下困局某种程度上是多模态分兵的代价，在文本和视频两条线上同时发力会资源分散，进而导致文本模型没能跟上 Coding 浪潮，视频模型虽然开源火爆但变现尚早。

很显然，这轮大模型商业化的核心驱动力是 Coding 与 Agent 场景，模型代码能力直接决定了 B 端客户的付费意愿与定价权。智谱凭借 GLM 系列在代码领域的优异表现，市值在 5000 亿港元上下浮动，DeepSeek 也凭借极致的代码性价比快速崛起；反观 MiniMax 6 月 1 日发布的旗舰模型 M3，表现效果不尽如人意。

加之 M3 走轻量化路线，总参数 4280 亿、激活参数 230 亿，对比 GLM-5.2 的 7440 亿总参数 / 400 亿激活参数、DeepSeek V4 的 1.6 万亿总参数 / 490 亿激活参数，参数规模差了整整一个量级，而在 Scaling Law（缩放定律）依然生效的当下，参数差距直接决定了智能上限的差距。

与此同时，产品迭代节奏落后加重了市场负面情绪。M3 发布仅 12 天，智谱就推出 GLM 5.2，智能指数位列全球第三、中国第一，而 M3 则快速掉队。到 8 月 14 日，智谱进一步发布 GLM 5.3，MiniMax 新一代模型却迟迟没有动静。

对此，MiniMax 管理层也在业绩会上承认，模型推出节奏略有落后。

值得玩味的是，官方定价失误则进一步人为放大了市场负面情绪。MiniMax 过往一直以"量大管饱"的性价比著称，轻量模型、较高性能的定位，是其开发者生态的核心基础。

然而，今年 3 月，官方未与用户充分沟通，就将原本按速率限制、无月度 Token 上限的 Coding Plan，替换为按 Token 消耗量计费的 Token Plan，计费变得不透明，新老用户权益也未平滑衔接，引发核心用户不满。

迫于涨价后的负面反馈，MiniMax 很快宣布永久降价 50%，先涨后降的骚操作，不仅没能跑出新模型的智能溢价，反而削弱了自身定价权，并拖累了后续毛利率表现。

文本模型失意的同时，幸亏多模态领域 H3 挽尊。7 月底发布的 H3 视频模型，开源三周下载量超 2400 万次，衍生出超 300 个公开模型，成为 2026 年全球下载量最高的模型之一。

H3 的核心优势是语言模型与视觉生成的深度融合。不同于传统视频模型仅把语言模型当 Prompt 理解工具，H3 让语言模型全程参与创作，基于上下文、参考素材和用户意图实现更精细的生成控制。这让 H3 在主体一致性、参考图遵循度、镜头控制等方面表现突出，叠加开源属性和高性价比，迅速在开发者社区走红。

不过，视频生成赛道竞争同样惨烈。字节跳动的 Seedance 2.5 与 H3 同期上线，且字节拥有庞大的应用场景生态和渠道分发能力；MiniMax 单靠模型能力，在渠道端处于明显劣势。

参考可灵目前单月 4200 万美元的视频收入，H3 理论上还有很大释放空间；但想从大厂嘴里抢食，光靠开源口碑远远不够，还需要更强的生态、更丰富的场景、更完善的企业服务。

最耐人寻味的是管理层的口径变化。今年 3 月和 5 月，管理层对 M3 Pro 的目标还是"能力达到 Opus 级别、跻身全球第一梯队"；到了本次业绩会，口径已经转向"显著的成本效率优势""定价、成本效率和推理速度将成为用户选择的核心驱动因素"，但仍会"持续追求模型智能的上限"。

归根结底，模型的智能水平才是第一竞争力。用户追求最优效果时，首选永远是 SOTA 模型；只有效果接近时，价格才会成为决策因素。