MiniMax CEO閆俊傑回應了關於大模型賽道最新的發展方向和商業前景判斷。

8月26日，大模型企業MiniMax（0100.HK）發佈2026年中期業績。今年上半年，MiniMax總收入約1.17億美元，同比增長283.1%，半年收入為2025年全年收入的1.5倍。其中，B端收入同比增長703.1%至7390萬美元，占比由上年同期的30.3%升至63.4%，成為公司第一大收入來源。同時，受益於基礎設施及全棧效率提升，MiniMax毛利持續改善，同比增長464.8%至2081萬美元。

財報數據顯示，2026年上半年MiniMax淨虧損3.58億美元，較2025年同期的4.022億美元淨虧損收窄11%。同期，公司經調整淨虧損為2.93億美元，經調整淨虧損率由約455.9%收窄至約251.4%。

收入結構：ToB反超ToC，海外貢獻超六成

從收入結構看，MiniMax收入增長主要由開放平臺和企業服務帶動。上半年開放平臺及其他AI企業服務收入約7400萬美元，同比增長703%，占總收入比例由去年同期的30%升至63%；AI原生產品收入約4300萬美元，同比增長101%。海外市場貢獻超過六成收入。

用戶結構同步變化。公司披露，企業客戶和開發者數量突破200萬，是去年年底的10倍；當前ARR（年度經常性收入）中ToB占比約80%、ToC約20%，而去年同期還是ToB三成、ToC七成的結構。副總裁薛子釗表示，增長核心在於公司圍繞文本及多模態模型形成“前沿模型能力+推理效率”的性價比定位。

據閆俊傑披露，8月份MiniMax的ARR（年度經常性收入）已經超過8億美元。ARR增長的核心驅動力是模型能力的提升。MiniMax持續踐行極致模型智能的極致性價比，在M3相較於M2系列“價格不變”的情況下，提供了更高的模型智能水準，而這也帶來了顯著加速的“用量增長”

技術路線：最小化推理成本，最大化智能

整場業績會，閆俊傑把技術路線概括為“Minimize the Inference Cost，Maximize the Intelligence”（最小化推理成本，最大化智能）。他的邏輯是：隨著Scaling從預訓練延伸到後訓練、強化學習和Agent環境，合成數據、強化學習Rollout和評測本質都是推理，推理成本決定後訓練規模，而後訓練規模越來越決定模型智能上限。“推理是對外供給智能的過程，也是內部生產下一代智能的過程。”

架構上，MiniMax選擇“稀疏”路線：混合專家稀疏度在2%以內仍能保持良好的收斂性；公司提出MiniMax Sparse Attention（MSA）架構，壓縮KV Cache存儲，提升緩存命中率和Batch Size，在最大參數檔位上計算效率比第一代架構提升約3倍，且任務越長優勢越明顯。下一代旗艦模型將採用MSA 2.0；M3 Pro參數規模將提升至約3T。

基礎設施上，閆俊傑表示，MiniMax是國內最早兩家建立規模化、長期穩定基礎設施的獨立大模型公司之一，最大訓練任務ETTR（有效訓練時間占比）已達97%，基於全棧能力“單位資金效率下的後訓練規模至少還有3倍提升空間”。算力分配上，文本模型是當前最高優先順序，訓練資源投入約為視頻模型的4倍；公司正在推進國產晶片適配，很快將有大規模國產算力集群上線並逐步承擔真實生產流量。

多模態是繼編程之外AGI的第二大市場

開源是MiniMax本季最受關注的動作。H3將語言模型與視覺生成結合，不是把語言模型當作“編碼器”，而是讓它參與創作全過程，理解上下文、參考素材和用戶意圖。公司披露，H3開源三周多，下載量已超過2400萬次，衍生模型超過300個，成為今年全球下載量最大的模型之一——此前該領域最先進的模型長期來自大廠，且大多閉源。

被問到開源是否削弱商業化能力，閆俊傑表示：“一個模型長期的定價能力，最終取決於效果、成本、穩定性和迭代速度，而不是模型是否開源。”他認為開源能降低開發者和企業的使用門檻，讓模型更快進入雲平臺、開發者工具和企業工作流，擴大使用面；真正的商業化仍依賴高效推理、穩定服務和企業級交付。

閆俊傑將多模態視為繼編程之外AGI的第二大市場，H3驗證了語言模型能力可提高視覺生成上限。他預計，多模態模型未來會進入廣告、電商、遊戲、設計、影視等更完整的內容生產流程，從內容生成走向理解、修改和最終交付。

“不是零和競爭”：降價與毛利不矛盾

閆俊傑認為：“大語言模型行業並不是一個簡單的零和競爭。”他認為，下一階段競爭的核心“不是算力規模、用戶規模，而是能不能定義正確的問題”，並持續提高把算力轉化為智能的效率。

在價格與利潤的關係上，公司給出了一套對沖邏輯：過去兩個多月文本模型單位算力吞吐提升3倍，M3.1目標是把推理成本降到M3剛上線時的約三分之一；成本下降後，一部分讓利給客戶、擴大Token規模，一部分保留以改善毛利。

閆俊傑稱，目前多模態和語音的毛利率相對更高，文本模型收入占比快速提升而推理成本快速下降，預計文本業務會成為整體毛利率改善的重要驅動力，下半年毛利率繼續改善，明年仍有提升空間。他同時判斷，隨著模型能力和可靠性提升，商業模式可能從按Token計費，逐步轉向按任務結果和專業價值計費。

來源：中國澎湃新聞