大模型的另一种活法,被MiniMax跑通了
发布时间:2026-05-30 18:26 作者:棠宁 阅读量:29.5W
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新眸原创·作者 | 棠宁


最近刷到MiniMax的最新业务数据,盯着屏幕看了好一会儿。不是因为数字有多夸张,而是因为这组数据终于让我们看到,中国大模型公司除了烧钱拼参数、抢C端流量之外,还有另一种更扎实的活法。


5月28日,这家港交所上市刚四个多月的公司披露,全球企业和开发者客户数已经超过100万,半年时间涨了5倍;全球用户规模约3亿。过去两个月,公司的年化经常性收入(ARR)实现了超过100%的增长。


三个月前的业绩会上,他们刚说过2月份的ARR超过了1.5亿美元。简单算一下就知道,MiniMax现在的ARR翻番周期,已经压缩到了60天。这个速度放在全球大模型行业里,也只有Anthropic能压过一头,后者目前的翻番周期大概是四个月。


很多人可能对60天翻番没什么概念。这么说吧,一家公司如果能保持这个速度,一年时间收入就能增长64倍。对于一家成立才四年多的创业公司来说,这几乎是不可思议的增长。


更重要的是,这种增长不是靠补贴烧出来的,也不是靠某个爆款C端应用带起来的。它来自于MiniMax终于找对了自己的增长引擎,并且把这个引擎的功率开到了最大。


01

慢热的MiniMax

突然跑起来了


MiniMax这家公司,一直给人一种“闷声干大事”的感觉。


2021年底闫俊杰从商汤科技离职创业的时候,ChatGPT还没发布,整个行业都在黑暗中摸索。那时候大家讨论的还是大模型能不能做出来,参数要多大才够用,没人敢说大模型能赚钱,更没人知道怎么赚钱。很多人觉得这就是个资本游戏,烧完钱就散了。


闫俊杰和他的团队选择了最安静的一条路。成立后的两年多时间里,他们几乎不接受媒体采访,也很少对外发声。外界对MiniMax的了解,大多来自于他们悄悄推出的几款C端产品——星野/Talkie、海螺AI。这些产品没有在国内做大规模推广,却在海外市场悄悄走红,积累了上亿用户。


这种低调甚至让很多人低估了MiniMax的实力。直到今年1月9日,MiniMax在港交所挂牌上市,当天股价暴涨78%,市值接近900亿港元,大家才突然意识到,原来这家不起眼的公司,已经走在了中国大模型行业的前列。


但当时市场上的质疑声依然不少。很多人说,MiniMax就是靠C端应用撑起来的,没有核心技术,商业化能力不行。2025年7900万美元的总收入,和OpenAI、Anthropic比起来确实差距明显。


转折点出现在今年2月。MiniMax发布了M2.5模型,在编程、工具调用、办公这些真正能产生商业价值的场景上,一下子冲到了行业顶尖水平。紧接着3月份又推出M2.7,专门针对AI智能体做了深度优化,复杂任务处理能力提升了一大截。


模型能力的突破,立刻转化成了业务的爆发,更关键的变化发生在收入结构上。


这意味着MiniMax已经完成了一次关键的转型。它不再是一家靠C端应用吃饭的公司,而是变成了一家以B端和开发者服务为核心的平台型公司。这种转型带来的不只是收入的增长,更是收入质量的质变。API收入的毛利率更高,客户粘性更强,现金流也更稳定。


有意思的是,MiniMax走的这条路,和Anthropic非常像。Anthropic不做广告,不搞视频生成,也不碰硬件,就专注于企业服务和Claude订阅。就是靠着这种“小切口、深穿透”的打法,Anthropic用了15个月时间,把ARR从10亿美元做到了450亿美元,今年4月更是正式超越OpenAI,成为全球ARR最高的大模型公司。


但MiniMax又和Anthropic不一样。Anthropic只做文本模型,而MiniMax从成立第一天起就坚持全模态路线,同时布局文本、语音、图像、视频、音乐五大模态。这种全模态能力,让它能给客户提供更完整的解决方案,也为未来的增长留下了足够的想象空间。


02
开发者
才是大模型真正的护城河


大模型行业发展到今天,大家终于达成了一个共识:谁赢得了开发者,谁就赢得了未来


过去两年,几乎所有大模型公司都在喊要做生态,要服务开发者。但真正做起来的没几家。很多公司的开放平台就是个摆设,要么模型能力不行,要么工具链不完善,要么价格贵得离谱。开发者用了几次就走了,根本留不住。


MiniMax的开放平台是2025年下半年才正式推出的,比很多公司都晚。但就是这个后来者,用了半年时间,把企业和开发者客户数做到了100万。这个增长速度,在国内大模型行业里是独一份的。


很多人问,MiniMax凭什么?其实答案很简单,就是把开发者真正当回事,解决他们最关心的问题。


开发者最关心什么?无非是三点:模型好不好用,价格便不便宜,工具够不够完善。


在模型能力上,MiniMax没有追求“大而全”的通用能力,而是死磕开发者最需要的几个核心场景:代码生成、长文本理解、工具调用和多模态生成。M2.5和M2.7在这些方面的表现,得到了开发者的广泛认可。特别是在智能体开发领域,MiniMax现在已经是国内最受欢迎的模型提供商之一。


在价格上,MiniMax没有盲目参与国内的价格战,而是走了一条“极致性价比”的路线。他们通过优化模型架构和推理引擎,把单位token的推理成本降到了行业最低水平。现在M2系列模型的API价格,只有国际同类模型的三分之一左右,性能却差不了多少。对于开发者来说,这就是实实在在的成本优势。


在工具链上,MiniMax做得比谁都扎实。他们给开发者提供了从模型训练、微调、部署到监控的全流程工具,大大降低了AI应用的开发门槛。今年3月,他们率先适配了开源框架OpenClaw,推出了MaxClaw云端智能体服务,让个人和企业都能快速搭建自己的数字员工。4月上线的MaxHermes,是全球首款云端自我进化AI智能体。5月又把Agent产品升级为Mavis,支持多智能体团队协作。


这些产品一个接一个地推出,形成了一个完整的智能体开发生态。现在已经有超过50万个智能体运行在MiniMax的平台上,覆盖了金融、教育、医疗、电商等几乎所有行业。


MiniMax还有一个别人比不了的优势,就是全球化。他们的C端产品从一开始就是面向全球市场的,星野/Talkie在海外积累了大量用户和品牌认知。这种全球化优势也延伸到了开发者生态,来自美国、欧洲、东南亚的开发者正在快速增长。


很多人说大模型的护城河是算力,是数据,是参数。但其实真正的护城河,是开发者。当越来越多的开发者基于你的平台开发应用,当他们的业务和你的模型深度绑定,他们就很难再切换到其他平台了。这种网络效应一旦形成,就很难被打破。


Anthropic就是最好的例子。很多企业现在已经把Claude深度集成到了自己的工作流程里,就算OpenAI的模型再便宜,他们也不会轻易换。MiniMax现在正在复制这种优势,而且做得更彻底。


03
大模型的下半场,拼的不是参数


2026年,大模型行业正式进入了下半场。


上半场的关键词是“快”和“大”。大家比谁的模型参数更大,谁的发布速度更快,谁的C端用户更多。很多公司为了抢时间,甚至不惜牺牲质量,推出一些半成品模型。


但下半场不一样了。现在用户和企业已经不再为“大参数”买单了,他们关心的是模型能不能解决实际问题,能不能提高效率,能不能创造价值。行业竞争的焦点,已经从模型能力本身,转向了场景落地和生态建设。


这个变化对MiniMax来说,是好消息。因为他们从一开始就没有陷入参数竞赛的泥潭,而是专注于解决实际问题。现在他们的布局,正好踩中了下半场的节奏。


智能体时代的到来,是MiniMax最大的机会。闫俊杰在3月份的业绩会上说过,未来AI会从工具变成同事级的协作者,软件开发和职场生产力会迎来爆发式增长,平台的token需求量会增长一到两个数量级。这个判断正在被市场验证。现在越来越多的企业开始用AI智能体替代人工,处理各种重复性的工作。MiniMax在智能体领域的提前布局,让他们占据了先发优势。


多模态市场的爆发,是另一个机会。视频生成被认为是继文本之后下一个杀手级应用。


MiniMax的海螺AI已经在视频生成领域积累了丰富的经验,下个月他们就要发布海螺3模型,这是一款原生的“理解-生成”一体化视频大模型,技术架构对标豆包的Seedance 2.0。如果海螺3能达到预期,将会给MiniMax带来巨大的增长空间。


全球化则是MiniMax的长期优势。和国内其他大模型公司相比,MiniMax的全球化程度最高,海外收入占比超过70%。现在全球AI市场正在快速增长,尤其是东南亚、中东这些新兴市场,对中国的大模型技术需求非常旺盛。MiniMax凭借其技术优势和品牌认知,有望在这些市场取得更大的突破。


当然,MiniMax也不是没有挑战。字节跳动、百度这些互联网巨头正在加大对大模型的投入,他们有更多的资金、更多的数据和更强的工程能力。OpenAI和Anthropic也在加速进入中国市场,竞争会越来越激烈。


算力供应也是一个问题。随着业务的快速增长,MiniMax对算力的需求也在急剧增加。他们现在采用“资产轻、运营重”的模式,硬件由第三方持有,预计年底大部分算力基础设施会实现自主运营。同时他们也在积极适配国产芯片,预计今年第三季度末就能实现国产推理能力的全面上线。


但不管怎么说,MiniMax已经跑通了一条属于自己的路。他们用不到OpenAI十分之一的人力和百分之一的资金,跑出了接近国际一流水平的增长速度。这本身就是一件非常了不起的事情。


大模型行业充满了不确定性,每天都有新的故事,也每天都有泡沫破灭。很多公司在追逐热点的过程中迷失了方向,忘了自己为什么出发。但MiniMax始终保持着自己的节奏,一步一个脚印地往前走。


闫俊杰曾经说过,MiniMax的名字来自于博弈论中的minimax算法,意思是在有限的条件下寻求最优解。在大模型这个充满不确定性的行业里,没有什么绝对正确的答案,只有适合自己的路。


MiniMax找到了自己的发动机,也找到了自己的节奏。这或许就是中国大模型公司最应该学习的地方。