二级市场为什么不买账？
文｜《中国企业家》记者 孔月昕
编辑｜马吉英
头图来源｜视觉中国
进入9月以来，MiniMax在海外市场频频落子。
9月16日，新加坡技能与劳动力发展局推出的AI学习计划中，MiniMax的三款产品，作为唯一入选的国产大模型代表，与ChatGPT Plus、Google AI Pro、Microsoft 365 Personal并列成为可选服务。9月3日，沙特公共投资基金旗下AI公司HUMAIN，以MiniMax M3为底座，用超过1万亿Token的阿拉伯语原生语料继续预训练的Humain-M3发布，在七项阿拉伯语基准测试中平均分居首。
受此带动，MiniMax股价在9月17日、18日连续两日上涨，其中18日港股收盘大涨近19%。截止到9月21日收盘，MiniMax股价为298港元/股。
对比巅峰时期1330港元/股的股价表现，外界目前可能更关心的是：M3.1和M3 Pro什么时候发布？
在8月26日的财报电话会上，MiniMax创始人兼CEO闫俊杰表示：“随着M系列与H系列两条管线的持续完善，模型发布周期将显著缩短，后续可期待M3.1、M3 Pro和H3.1等新产品。其中M3 Pro参数规模预计提升至约3T，搭载MSA 2.0架构，计算效率预计提升约3倍。”
然而截至目前，M3.1仍未有上线消息。
与此同时，2026年下半年国产大模型迭代节奏明显加快——智谱于8月14日发布GLM-5.3，Kimi于7月17日发布参数达2.8万亿的K3，DeepSeek V4 Pro也于8月13日推出正式版。
MiniMax虽然在7月31日发布了多模态视频模型H3，但当前的评价体系下，文本模型能力更受关注。而M3由于发布仓促、准备不够充分，且时间上正好夹在GLM-5和K3这两个在Coding、Agent等领域表现突出的模型之间，加之价格定位引发的开发者强烈反弹，在竞争格局中显得分外尴尬。
从产品迭代逻辑看，用一个更优秀的模型覆盖上一次的失误本应是最优解，但公司迟迟未发布M3.1和M3 Pro，也使得外部对MiniMax的模型能力存在质疑。
当下，提起智谱，资本市场想到的是Coding；提起Kimi，是Agent集群；提起DeepSeek，是专注文本和价格优势。这些标签和模型能力的部分领先性，确实让这几家公司在资本市场有了清晰的估值锚点，也让用户对它们的认知更加明确。但MiniMax的多模态战略，在单项能力或价格上目前都没有形成绝对领先的优势，外界感觉其定位始终模糊，估值体系也因此摇摆。
摩根大通曾在2026年6月将MiniMax的评级从“增持”下调至“中性”，并大幅下调目标价，核心理由正是MiniMax旗舰模型M3缺乏定价权、模型能力仍在追赶阶段。这意味着接下来，MiniMax必须拿出一款足够有力的模型，才能证明自己的路线选择没有错。
实际上，MiniMax需要回答的问题，远不止模型本身。
从to C到to B
8月26日，MiniMax发布上市后首份中期业绩。
公司上半年总收入1.17亿美元，同比增长283.1%，仅半年即达到2025年全年收入的1.5倍。Q2收入环比增长81.8%；7月Token消耗量已达到1月份的20倍；8月ARR（年度经常性收入）进一步提升至超8亿美元。毛利2081万美元，同比增长464.8%，毛利率从12.1%提升至17.9%，同比提升5.8%。
但同时存在的另一组数字是：公司上半年研发开支2.97亿美元，同比增长138.8%；期内净亏损3.58亿美元，较上年同期的4.022亿美元收窄11%；但剔除股份支付、金融负债公允价值变动及上市开支后的经调整净亏损为2.93亿美元，同比扩大111.2%。经调整净亏损率从约455.9%收窄至约251.4%，看起来改善了，但主要原因是收入基数变大，亏损的绝对额仍在加速扩大。
比盈亏数字更值得关注的，是收入结构的剧烈变化。2025年上半年，MiniMax的AI原生产品（海螺AI、Talkie/星野等C端产品）收入占比约七成，是公司的绝对支柱。到了2026年上半年，B端开放平台及企业服务收入从上年同期的920万美元增至7390万美元，同比增长703.1%，占比从30.3%跃升至63.4%，成为第一大收入来源；AI原生产品收入虽同比增长100.9%至4260万美元，但占比降至36.6%。到8月，ARR中to B占比已攀升至约80%，to C仅剩约20%。
摄影：孔月昕
半年之间，一家靠C端产品被普通用户认识的公司，收入结构彻底掉了个头。
不过，这种转向并非没有预兆，至少在Coding这条线上，MiniMax内部的讨论开始得远比外界想象的早。2025年10月27日，MiniMax就正式开源并上线了号称专为Agent和代码而生的MiniMax M2。
创业者、MiniMax前员工余洋告诉《中国企业家》：“公司对Coding的判断，其实在2025年Claude刚冒头的时候就已经有了，那时候在CD会上IO（闫俊杰）就已经分享过。”CD会是MiniMax每周五中午召开的内部会议，由闫俊杰向员工汇报业务发展，回答员工问题，并分享他对AI前沿发展的看法。
因此，在余洋看来，MiniMax商业化向B端发力是很早就可以预见的事情。“因为进入Coding赛道，做的就是B端的客户。”
在2026年6月举办的MiniMax开发者线下交流活动中，闫俊杰也谈到，两年前，他就问过梁文锋要不要做AI Coding。他表示，当时大家的共识是，全中国会写代码的人可能只有100万到200万人，这似乎不是一个足够宽广的市场，但现在显然变了。AI Coding确实能让更多普通人拥有生产力。
不过，布局早并不意味着认知领先可以转化为市场优势。MiniMax在Coding赛道上的模型参数和能力，并未在开发者群体中形成足够强的认知壁垒。
这种认知滞后很快反映在资本市场上。当模型能力的市场感知未能匹配其技术投入时，估值逻辑便开始动摇。二级市场的解禁压力与估值回归随之而来，尽管当时超八成Pre-IPO及基石股东公开表态继续持有，阿里和米哈游两大战略股东明确力挺，公司股价仍剧烈震荡，较最高点跌超80%。
8月26日MiniMax财报发布后，次日股价只涨了3.83%。8月31日，基于H3 Max搭出的直播上线后，MiniMax股价快速拉升，盘中一度涨近20%，收涨16.18%；9月1日延续涨势，两个交易日累计涨超20%。
这也说明市场依然相信模型能力叙事。闫俊杰在财报电话会上也再次强调了这一点。他在分享公司的定位和战略时表示：“大语言模型带动的智能提升几乎没有尽头。从去年下半年开始Coding和Agent能力的实用化，到后续更加自主性和创造性地完成长程任务，再到未来可预期的端到端交付可依赖的结果，我们持续在追求更高的智能。”
M3的“翻车”与H3的“反转”
6月1日，MiniMax发布了M3。该模型的总参数规模428B，激活参数23B，采用混合专家（MoE）架构，原生支持百万级Token上下文。
放在当时的竞争格局里看，这个参数规模显得有些尴尬。
M3发布时，国内已有Qwen3-Max-Thinking、DeepSeek V4 Pro、Kimi K2.6等多款万亿级模型落地，海外则有GPT-5.5、Gemini 3.1 Pro和Claude Opus 4.7等同期竞争。万亿级参数正在成为头部玩家的入场券，两个月后，Kimi K3以2.8万亿参数开源、Qwen-3.8 Max达到2.4万亿，进一步拉大了这一差距。
来源：视觉中国
发布前夕，M3被寄予厚望，公司内部也希望模型能力能就此再上一个台阶。但上线后，不少开发者尝试后表示，M3的实际表现并没有达到预期。有内部人士也承认，M3的上线有些“匆忙”，或者说“着急了”。
个人开发者Alex表示，自己目前日常使用的主力模型是Kimi K3，额度用完后会尝试智谱GLM，MiniMax则是备用选项。“MiniMax给我的感觉是能力没那么强，但干活比较稳定。”
Alex解释了自己的选择逻辑：他不是软件工程师，没有很强的鉴别能力，让AI做功能时，模型问他的问题他大部分听不懂。这种情况下，他希望把决定权交给AI，让它自己决定怎么做，他再验证AI给出来的结果，“所以我需要更强的模型，而不是笨笨的但速度快的模型，因为后者会大大增加我检查作业的频次”。因此，他会优先选用Kimi或更强的SOTA模型。
由于日常工作是为工业领域提供软件，伊塔工业智能科技创始人陈李骏对模型能力和代码准确性要求更高，M3的表现并不能满足他的交付要求。他认为，问题的根源在于参数量。他以千问的模型为例：“3.7 Max和Plus总参数量一样，但Plus是多模态，相同参数下增加了多模态参数，导致Coding质量急剧下降。换到万亿级参数量的3.8 Max，虽然是多模态模型，但它的能力就跟3.7平起平坐，甚至更高。”在陈李骏看来，为Coding专项训练过的模型或在同参数级的模型中，纯文本模型相较多模态模型一般更强。
对于陈李骏而言，M3的问题是参数量不够。他算了一笔账：“真正消耗Token的是返工。我宁愿前期调研多加点Token，每个模块一遍过，后期互相调用，收益最高。如果做出来再让AI改，它可能改着改着把前面的东西删掉了，很不可控，这是我亲自踩过的深坑。”在他看来，模型的“性价比”在日常工作流中并不成立：低价省下的钱，可能会在返工中加倍还回去。
不过，M3并不意味着不好用。开发者小冯强调，方法比模型本身更重要。在他看来，每个人的使用方法不一样，有些人可能连内置的Skill都没用上，问题未必出在模型上。“你把大方向给AI，AI帮你做实现，但执行之前要用Plan先计划，生成一个待办清单，你自己核对完里面的内容符不符合要求，再基于清单让它去做。”他还提到，删掉Claude Code的80%提示词，效果也能达到，关键在于需求描述是否清晰、是否有结构性。“方向选好再执行，不能完全依赖AI。”
小冯表示，他日常在Coding、图像和图片识别会使用MiniMax，比如用DeepSeek生成文本，再把文本丢到MiniMax里生成视频或图片。
这也是MiniMax模型在很多开发者心中的状态：作为一个多模态执行工具，M3可用，但并非不可替代。
真正让用户不满的，是M3的定价方案。模型发布当天，MiniMax将沿用已久的订阅制Coding Plan切换为按Token计费的新版Token Plan，但这一变化并没有提前通知用户，官方页面的解释信息也不清晰，大量个人开发者登录后才发现规则已变。很快有人发现，同样强度的使用，额度消耗速度远超预期，不满迅速发酵，有人涌向投诉平台要求退款，有人宣布不再续订，并在社交媒体上发泄情绪。
很快，MiniMax发布道歉公告，承认调整前未与用户充分沟通、老用户周限额处理不妥，“是我们工作不到位”，并推出了一套组合补偿方案。但其市场表现和风评依旧无法完全挽回。
多名内部员工后来对媒体描述M3发布前几个月的状态：“我们的全部注意力都放在了模型的智能本身上了。”闫俊杰也在财报电话会上坦承：“M3的研发过程中我们也曾经有过实践上的不足。”
转折出现在7月31日，MiniMax发布开源多模态模型H3。在Artificial Analysis视频模型榜单中，H3视频编辑能力排名全球第一，0.8元/秒（2K分辨率）的生成价格仅为同类旗舰视频模型的三分之一。
H3发布后，MiniMax的模型能力风评也一定程度上得到逆转，从数据上也可以看出。闫俊杰在财报会上表示：“从H3开源到8月26日三周多的时间，H3的下载次数已超过2400万次，诞生了超过300个公开的衍生模型，是今年全球下载量最大的模型之一。”
与此同时，公司组织层面也在不断进行调整。8月下旬，MiniMax Agent工程部主管阿岛（缪宇航）传出离职消息。他曾是MiniMax技术路线的公开解释者，负责M3.x、Agent、Audio和Hailuo AI。他的离职也被解读为MiniMax从“工程师驱动”走向“系统化组织能力建设”的一个信号。
MiniMax正在经历一场全新的转型，除了在技术上需要保持领先之外，一个300多人的团队突然变成千亿市值的上市公司，组织能力、决策机制、对外沟通都还需要时间磨合。
多模态赌局
市场对模型能力叙事的信任依然存在，但一个更根本的问题正在浮出水面：通往AGI的路径，究竟该走哪一条？
当前大模型行业正经历AGI路线的显著分化。智谱团队将主要精力投入Coding能力，认为Agent是未来关键方向；月之暗面的战略亦是通过scaling在预训练水平上追平世界前沿，同时垂直整合模型训练与Agent产品。
与之不同的是，MiniMax坚持全模态路线。闫俊杰在电话会上明确表示：“跟大部分公司不同，我们设计模型的时候一直原生考虑多模态的信息，因为我们认为视觉的理解和生成是生产力的重要组成部分。多模态生成目前也是除了编程之外的AGI的第二大市场。”
MiniMax创始人兼CEO闫俊杰 来源：中企图库
这一判断并非一开始就如此清晰。闫俊杰早期接受《中国企业家》采访时曾表示，当时MiniMax的文生语音是行业最好的，但他觉得文本模型才是最关键的，“文本模型能提升10个点，其他模块自然也能提升。语言模型还是最本质的，其他东西其实都是自然的衍生”。
今年6月，他在开发者大会上进一步阐述了这一逻辑：“现在很多同行都在主攻Coding这一条路线，而我们是少数坚持在Coding和内容生成上同时投入的公司。我们认为，AGI的核心价值在于提高社会的生产力。而白领在电脑上完成的大部分工作，除了信息交换，主要就两件事：以Coding为核心的工程创造，和以内容生成为核心的创意表达。因此，从语音、图片到视频的内容生成对我们来说同样重要。”
对此，余洋提到了闫俊杰此前在内部分享过的一个判断：AI的终局一定是多模态的。为了走到那个终局，探索是必须的，如果现在把视频等多模态能力砍掉，等到接近终局、大家都明白多模态该怎么做的时候再去追赶，就来不及了。“作为前沿公司，你自己本身就是引领者，没有其他人可以参考。”
这意味着MiniMax必须同时在文本、视频、音频多条战线上与资源更雄厚的对手竞争。
闫俊杰也在电话会上强调，公司下一阶段最重要的增长来源仍然是模型能力提升，后续将推出M3.1、M3 Pro和H3.1等新产品。
但多模态路线也引发了一个现实担忧：资源是否会被分散？迟迟未上线的新模型，似乎印证了市场的这一担心。
余洋也承认，多模态业务在发展过程中会有起伏。从现状看，MiniMax的多模态业务一直在做，只是各自的发展节奏和阶段不同。
在电话会上，闫俊杰也回应了未来的算力分配问题。公司将通过自主可控的核心集群、云厂商合作及Token Factory三条路径搭建算力供给网络，兼顾稳定性与弹性。文本模型是当前投入的最高优先级，训练资源约为视频模型的4倍。同时，M3和H3正在推进国产芯片适配，即将上线大规模国产算力集群，逐步承担真实生产流量，以降低单位Token成本。
但无论选择哪条路径，AGI始终是闫俊杰的目标。MiniMax早期投资人、明势创投创始合伙人黄明明也认为，闫俊杰是真的对AGI有信仰。
在余洋看来，对于MiniMax这样的大模型公司，主干始终是模型研发，星野、海螺这些产品更像是主干上长出的枝丫，公司的一切发展都以模型为核心。他以星野为例：这类AI原生产品的核心体验差距永远取决于模型：模型智能足够，产品体验就好。与其说MiniMax是一个做产品的公司，实际上它一直在做模型。
在MiniMax位于上海徐汇区的办公楼墙上，装饰着“Intelligence with Everyone”的标语。这是MiniMax成立以来的愿景，也是闫俊杰反复提到的目标。因此，他认为单个模型版本并不意味着全部，更重要的是能不能持续定义和迭代自己的技术路线，能不能不断加速提升智能密度，能不能将更高水平的智能以更低的单位成本交付给更多用户。
但在闫俊杰描绘的终局到来前，MiniMax下一个足够强大的新模型什么时候来？市场依然在等。
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