MiniMax公司在2025年的大模型技术表现如何？

2025年MiniMax M1在OpenAI MRCR和LongBench评测中全球第二；M2在Artificial Analysis榜单总分全球前五、开源第一；视频模型Hailuo 02系列全球前三；语音模型Speech02系列超越OpenAI登顶全球第一。

MiniMax的商业模式和收入结构有哪些特点？

2025年前9个月71.1%收入来自C端AI原生应用（如Talkie、海螺AI），28.9%来自B端API调用。C端依赖订阅和广告，但付费率不足1%；B端毛利率达69.4%，客户包括小红书、金山办公等。

MiniMax面临的商业化挑战有哪些？

2023-2025年累计净亏损超12亿美元，毛利率仅4.7%；用户增长放缓，月活下降34%；算力成本占销售成本93%，且面临版权纠纷与买量依赖，商业闭环尚未完全跑通。

MiniMax的千亿市值是AI2.0的胜利还是资本的新幻觉？

李彦 2026-01-14 09:11

李彦 2026/01/14 09:11

邦小白快读

全文速览

MiniMax作为AI大模型公司上市，市值高但亏损严重，揭示AI商业化的核心挑战和关键数据。

1.上市表现：MiniMax股价强劲，收盘365港元每股，市值超商汤，但收入仅其十分之一；相比智谱首日涨幅13.17%，MiniMax首日涨幅109.09%，显示资本热捧。

2.财务数据：高增长伴随高亏损，2023年收入346万美元亏损2.69亿，2024年收入3052.3万亏损4.65亿，2025年前9月收入5343.7万亏损5.12亿，呈现“卖1块赔10块”模式。

3.用户情况：累计2.12亿用户中付费仅177万，转化率不足1%；新用户增长放缓，主应用月活同比下降34.03%，依赖少数高付费用户。

4.商业问题：算力成本占销售成本93%，营销费用高；2025年毛利率仅4.7%，B端业务效率较好但占比小。

5.教训：AI 1.0时代“四小龙”失败主因项目制定制化，商业化困难；AI 2.0需解决效率闭环。

MiniMax的产品策略和用户行为提供AI消费趋势洞察，对品牌营销和产品研发有启示。

1.产品研发：聚焦高频场景如情绪陪伴和内容生成，推出Talkie和Hailuo AI等原生产品，强调用户黏性，变现方式包括订阅、应用内付费和广告。

2.品牌营销：依赖广告收入，如Talkie广告收入1118.8万美元；营销费用占比高，2024年峰值8699.5万美元，累计投放素材超10万条，显示获客买量策略。

3.消费趋势：用户偏好高价值工具型产品，Hailuo AI单个付费用户支出56美元，为Talkie的11.2倍；整体付费率低，仅少数用户贡献收入。

4.用户行为观察：新用户增长率下降，如主应用同比降46.36%；使用频率未随规模提升，留存率不乐观。

5.启示：设计高价值AI工具可吸引付费，但需平衡成本与黏性；关注合规风险如版权纠纷。

AI市场提供增长机会但风险并存，MiniMax案例解读政策、商业模式和可学习点。

1.政策解读：版权纠纷提示合规重要性，潜在法律成本影响商业化；AI 1.0失败源于政府订单收缩，政策需支持标准模型推广。

2.增长市场：B端API调用收入1542万美元同比增长161%，毛利率69.4%；C端用户规模2.12亿，但付费转化不足1%。

3.消费需求变化：情绪陪伴和内容生成需求上升，但用户增长放缓；机会在分散开发者市场，如服务小红书、金山办公。

4.风险提示：高亏损、算力成本约束、获客依赖买量；正面影响是技术评测领先，负面是合规不确定性。

5.可学习点：避免AI 1.0项目制陷阱，拥抱标准化API模式；最新商业模式如订阅付费，扶持政策需关注现金储备。

MiniMax案例启示AI产品设计需求和数字化机会，对工厂生产有商业价值。

1.产品生产设计需求：AI工具如情绪陪伴和内容生成器需求旺盛，设计需强调高频使用和用户黏性，如Hailuo AI的高付费特征。

2.商业机会：生产AI相关硬件或集成解决方案，B端API调用显示企业需求；数字化推进可借鉴开放平台覆盖100多国。

3.推进数字化和电商启示：从AI 1.0失败学，定制化交付不可持续；AI 2.0标准化模型如MiniMax API，启示工厂转向可复用产品。

4.机会点：关注成本控制，算力成本高占93%；用户行为数据可优化生产流程。

行业趋势和技术痛点揭示解决方案空间，服务商可关注客户需求和创新。

1.行业发展趋势：AI 2.0以通用模型和多模态为核心，MiniMax评测全球领先；从AI 1.0项目制转向平台化扩展。

2.新技术：大模型如MiniMax M2在Artificial Analysis榜单全球前五，视频模型Hailuo 02系列前三，语音模型Speech02系列全球第一。

3.客户痛点：算力成本高、获客难（用户增长放缓）、合规风险（版权纠纷）；痛点还包括商业效率低，毛利率仅4.7%。

4.解决方案：API调用服务标准化，B端毛利率69.4%；提供工具型产品如Hailuo AI，针对高价值用户。

5.案例启示：服务开发者和平台型企业，如MiniMax开放平台；需优化成本摊薄和合规管理。

平台运营需平衡商业需求和风险规避，MiniMax做法提供风向参考。

1.商业对平台的需求：API调用平台需求大，B端收入增长快；客户如小红书、阅文集团和金山办公，显示开发者市场潜力。

2.平台的最新做法：开放平台覆盖100多国，收入随调用量线性增长；招商策略吸引基石机构如阿里巴巴认购。

3.运营管理：用户扩张依赖买量，营销费用占比超10%；需提升单位经济性，算力成本占93%。

4.风向规避：合规风险高，卷入版权纠纷；规避AI 1.0项目制陷阱，强调标准化交付。

5.机会点：现金储备10.4亿美元可支持37个月，运营周期长于智谱的9个月；关注用户留存和付费转化优化。

产业新动向和商业模式问题提供研究启示，聚焦政策建议和商业挑战。

1.产业新动向：AI 2.0时代通用模型崛起，MiniMax成少数玩家；从AI 1.0“四小龙”分化到生成式AI普及，产业转型加速。

2.新问题：商业闭环难落地，高亏损模式（2025年前9月亏损5.12亿）；单位经济性挑战，收入增长与成本摊薄不同步。

3.政策法规建议：需解决数据版权和训练合法性，版权纠纷提示监管空白；启示政策支持标准化模型推广，避免项目制依赖。

4.商业模式：C端规模增长先于效率（付费率不足1%），B端高效但天花板存在；对比智谱政企项目制，MiniMax线性增长模式更优。

5.代表案例：MiniMax创始人闫俊杰策略避开了商汤老路，强调产品化；印奇观点指出AI闭环长易断裂。

返回默认

声明：快读内容全程由AI生成，请注意甄别信息。如您发现问题，请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是品牌商卖家工厂服务商平台商研究者帮我再读一遍。

Quick Summary

MiniMax's IPO as a major AI model company highlights the core challenges of AI commercialization, despite its high valuation and severe losses.

1. IPO Performance: MiniMax's stock surged, closing at HK$365 per share with a market cap surpassing SenseTime, yet its revenue is only one-tenth of SenseTime's. Its first-day gain of 109.09% outpaced Zhipu AI's 13.17%, indicating strong capital enthusiasm.

2. Financial Data: High growth accompanies massive losses—$3.46 million revenue with a $269 million loss in 2023, $30.52 million revenue with a $465 million loss in 2024, and $53.44 million revenue with a $512 million loss in the first nine months of 2025, reflecting a "lose $10 for every $1 earned" model.

3. User Metrics: Only 1.77 million of 212 million cumulative users are paid, with a conversion rate below 1%. New user growth is slowing, with monthly active users of the main app down 34.03% year-over-year, relying heavily on a small group of high-paying users.

4. Business Issues: Computing costs account for 93% of sales costs, with high marketing expenses. The 2025 gross margin is just 4.7%, and while B2B operations are more efficient, they remain a small portion of revenue.

5. Lessons: The failure of AI 1.0 era "four dragons" stemmed from customized projects hindering commercialization; AI 2.0 must address efficiency and closed-loop solutions.

MiniMax's product strategy and user behavior offer insights into AI consumption trends, informing brand marketing and product development.

1. Product Development: Focus on high-frequency scenarios like emotional companionship and content generation, launching native products such as Talkie and Hailuo AI to enhance user stickiness. Monetization includes subscriptions, in-app purchases, and ads.

2. Brand Marketing: Reliance on ad revenue, e.g., Talkie generated $11.19 million in ad income. Marketing expenses peaked at $87 million in 2024, with over 100,000 creatives deployed, indicating a heavy user acquisition strategy.

3. Consumption Trends: Users prefer high-value tool-based products; Hailuo AI's average revenue per paying user is $56, 11.2 times that of Talkie. However, overall付费率 is low, with few users driving revenue.

4. User Behavior: New user growth is declining, e.g., main app新用户 fell 46.36% year-over-year. Usage frequency hasn't scaled with user base, and retention rates are concerning.

5. Insights: High-value AI tools attract付费 but require cost-stickiness balance; compliance risks like copyright disputes need monitoring.

The AI market offers growth opportunities but carries risks, with MiniMax's case illustrating policy, business models, and learnings.

1. Policy Interpretation: Copyright disputes underscore compliance importance, as legal costs impact commercialization. AI 1.0 failures due to reduced government orders highlight the need for policy support in standardizing models.

2. Growth Markets: B2B API call revenue reached $15.42 million, up 161% year-over-year, with a 69.4% gross margin. The C端 user base is 212 million, but付费转化 remains below 1%.

3. Demand Shifts: Emotional companionship and content generation demand is rising, yet user growth is slowing. Opportunities lie in serving分散 developers, e.g., for Xiaohongshu and Kingsoft Office.

4. Risks: High losses, computing cost constraints, and reliance on paid user acquisition. Positives include leading technical evaluations; negatives involve合规 uncertainty.

5. Learnings: Avoid AI 1.0's project-based pitfalls by adopting standardized APIs; explore new models like subscriptions and monitor cash reserves amid supportive policies.

MiniMax's case reveals AI product design needs and digitalization opportunities, offering商业 value for factory production.

1. Product Design Demand: High demand for AI tools like emotional companions and content generators requires designs emphasizing高频 usage and user stickiness, as seen with Hailuo AI's high付费 traits.

2. Business Opportunities: Produce AI-related hardware or integrated solutions; B2B API calls show enterprise demand. Digitalization can leverage open platforms covering 100+ countries.

3. Digitalization Insights: AI 1.0's定制化 delivery was unsustainable; AI 2.0's standardized models like MiniMax's API suggest shifting to reusable products.

4. Opportunities: Focus on cost control, as computing costs comprise 93% of expenses; user behavior data can optimize production processes.

Industry trends and technical pain points reveal solution spaces, guiding service providers on client needs and innovation.

1. Industry Trends: AI 2.0 centers on general-purpose models and multimodality, with MiniMax leading global evaluations. Shift from AI 1.0's project-based approach to platform scalability.

2. New Tech: MiniMax's M2 model ranks top-five globally on Artificial Analysis; Hailuo 02 video models are top-three, and Speech02 leads in speech synthesis.

3. Client Pain Points: High computing costs, user acquisition challenges (slowing growth),合规 risks (copyright disputes), and low商业 efficiency with a 4.7% gross margin.

4. Solutions: Standardized API services yield 69.4% B2B gross margins; offer tool-based products like Hailuo AI for high-value users.

5. Case Insights: Serve developers and platform clients via open platforms; optimize cost dilution and合规 management.

Platform operations must balance商业 needs and risk avoidance, with MiniMax's approach offering directional参考.

1.商业Demands: High demand for API call platforms, with fast B2B revenue growth. Clients like Xiaohongshu, China Literature, and Kingsoft Office show developer market potential.

2. Platform Strategies: Open platform spans 100+ countries, revenue growing linearly with calls. Attract cornerstone investors like Alibaba through招商 tactics.

3. Operations: User expansion relies on paid acquisition, marketing costs exceeding 10%. Improve unit economics amid 93% computing costs.

4. Risk Avoidance: High合规 risks from copyright disputes; avoid AI 1.0's project-based traps by emphasizing standardized delivery.

5. Opportunities: $1.04 billion cash reserves support 37 months of operations, longer than Zhipu's 9 months; focus on user retention and付费转化 optimization.

Industry shifts and商业模式 issues provide research insights, focusing on policy advice and商业 challenges.

1. Industry Trends: AI 2.0 sees general-model崛起, with MiniMax as a key player. Transition from AI 1.0's "four dragons" to generative AI普及 accelerates industry transformation.

2. New Problems:商业闭环 struggles, with high-loss models (e.g., $512 million loss in first nine months of 2025). Unit economics challenge revenue-cost synchronization.

3. Policy Recommendations: Address data copyright and training legality; copyright disputes reveal regulatory gaps. Support standardized models to avoid project-based reliance.

4.商业模式: C端 scale precedes efficiency (付费率 under 1%), while B2B is efficient but has ceilings. MiniMax's linear growth outperforms Zhipu's project-based政企 model.

5. Case Study: Founder Yan Junjie's strategy avoids SenseTime's pitfalls by emphasizing productization;印奇 notes AI闭环's fragility.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

1月9日，MiniMax母公司稀宇科技在香港联交所挂牌上市。略显遗憾的是，另一家大模型公司智谱启动招股和拟挂牌时间都恰好比MiniMax早一天，所谓“港股大模型第一股”的名头最终花落智谱。

当然，这并不影响MiniMax力争第一。从开盘当日股价表现看，MiniMax最终以345港元每股的价格收盘，较发行价高出109.09%，随后几个交易日股价持续上涨，截至1月13日发稿MiniMax最终以365港元每股的价格收盘。虽然MiniMax的收入仅为商汤科技的十分之一，但并不妨碍其对商汤实现了市值上的超越，成为港股市值最高的大模型公司。相较之下，智谱发行首日收盘价为131.5港元，较116.2港元的发行价上涨仅13.17%。

短短三年间，MiniMax完成了从模型发布、产品商用到用户破千万的跃迁，并在资本市场积累起了难以忽视的存在感：IPO定价估值上限逼近504亿港元、14家基石机构认购约3.5亿美元、占比近七成——除了博裕、IDG等知名投资机构，阿布扎比投资局、阿里巴巴也赫然在列。

在巨头们的重金角逐和DeepSeek异军突起的双重冲击下，百模大战的热潮在2025年散去，Minimax成了当下为数不多仍在通用大模型竞技场的玩家。据招股书，在2025年的5月，其发布的MiniMax M1在发布时即在OpenAI MRCR和LongBench等评测榜单中获得全球第二名、10月发布的MiniMAX M2在全球权威测评榜单Artificial Analysis上总分全球前五、开源第一，视频模型Hailuo 02系列在多个榜单中位列全球前三；语音模型Speech02系列则力压OpenAI登顶全球第一。

与耀眼的榜单评测相反的，是其略显刺眼的基本面——高增长+高亏损：MiniMax在2023年录得346万美元收入，净亏损2.69亿美元；2024年收入3052.3万美元，净亏损4.65亿美元；2025年前9月5343.7万美元，净亏损5.12亿美元，通俗来说就是“卖1块赔10块”。

透过MiniMax的招股书，我们看到了AI2.0时代仍无法回避的一个问题：商业闭环究竟如何落地？AI1.0时代的场景，会再度重现吗？

AI 1.0时代，没有赢家

商汤、旷视、依图和云从曾被并称为AI视觉“四小龙”。它们诞生于谷歌阿尔法狗（AlphaGo）战胜围棋世界冠军李世石的上一轮AI热潮之中。

2016年前后，这批企业获得中美资本追捧，凭借计算机视觉技术切入安防、金融与政务场景。但随着技术应用边界逐渐显现，技术难以跨场景泛化，政府订单收缩，坏账风险累积等问题随之出现，资本市场的关注也迅速转移，AI视觉概念随之降温。

这段历史后来被概括为“AI 1.0时代”。在这一阶段，创业公司高度依赖数据采集与人工标注，不同场景彼此割裂，数据和应用更像一座座孤岛，商业化主要依靠“项目制+定制化交付”完成闭环。本质上，这是以人力和工程交付为核心的生意，规模效应有限，也难以形成技术复利。

进入低谷后，“四小龙”走向分化。

旷视在漫长的上市受挫后选择收缩战线，转向物流机器人和汽车相关业务，创始人印奇更是投身整车产业，寻求新的技术落点。依图和云从则长期困守安防主业，先后放弃曾高调布局的AI医疗，在项目制模式下反复裁员、压缩规模，以求生存。

印奇在与《晚点Latepost》的采访中分享了自己对第一批AI创业厂商们的观点。

“这波AI创业的闭环都很长：做了很多轮融资，商业化结果却跟投入不成正比。当时大家都相信，到了一个临界点后，会有爆发性的商业结果。这个大逻辑我认同，但当闭环的链路越长，它越容易连不回来。”

直到2022年底OpenAI推出ChatGPT，生成式AI与大模型快速普及，模型能力开始具备跨任务迁移、自我迭代和平台化扩展的可能性，行业才正式迈入以通用模型和多模态产品为核心的“AI 2.0时代”。

商汤是四小龙中唯一拥抱AI 2.0浪潮的企业。2023年，商汤重新规划了业务板块，确立了生成式AI、视觉AI以及智能汽车三大业务板块，试图摆脱对智慧城市和安防项目的依赖。在其披露的2025年半年报中，三大业务统计口径又变为生成式AI、视觉AI以及X创新业务。其中，生成式AI半年营收18.16亿元，占整体比例达到77%。

但应收账款高企、现金回收压力仍在考验其转型成效，2018年-2025年上半年，商汤总收入为263.71亿元，但总净亏损高达559.32亿元。2023年、2024年、2025年上半年的应收账款分别到达53.56亿元、50.68亿元、47.19亿元。

从AlphaGo点燃想象，到泡沫褪去、格局分化，AI 1.0只用了短短数年。技术曾被寄予“通用化”的厚望，商业现实却给了行业重创。如今，大模型与生成式AI打开了新的可能性，MiniMax又是否会让历史重演？

AI2.0：技术可以规模化，但商业卡点仍在

MiniMax是为数不多在个人用户与企业客户两端收入相对均衡的大模型厂商。

招股书显示，2025年前9个月，MiniMax面向个人用户的AI原生产品贡献了71.1%的收入。具体来看，MiniMax围绕情绪陪伴、多模态内容生成等高频场景，推出了Talkie、海螺AI等AI原生产品。这类产品强调使用频率与用户黏性，更接近互联网产品逻辑。对应的变现方式也更为多元，主要有订阅、应用内付费、广告三种方式。

订阅付费是其最主要的收入来源，仅海螺AI的订阅收入就达到约1414.7万美元；第二大收入源自Talkie/星野（国内版）的广告收入，约1118.8万美元。

虽然MiniMax的收入大部分源于个人用户，但几个主要产品的核心用户增长指标却有了放缓的迹象。2025年前9个月，MiniMax主应用新用户数增长率同比下降46.36%，Talkie/星野新用户数增长率同比下降7.4%。

老用户的留存率也并不乐观。MiniMax主应用平均月活用户数同比下降34.03%，用户规模的扩大并未转化为更高使用频率；Talkie/星野平均月活用户数同比增长61.71%，但显著低于其用户数124.35%的增幅。

付费侧同样呈现出集中化特征。尽管MiniMaxAI原生产品累计用户已达约2.12亿，但付费用户仅177万，整体付费转化率仍不足1%。C端收入的放大，更多依赖少数高频、高付费用户，而非广泛的用户付费基础。

与此同时，算力成本对面向用户的商业模式形成了持续约束。招股书显示，MiniMax销售成本中93%来自云计算服务。2024年，AI原生产品毛利率仍为负值；直到2025年前9个月，整体毛利率才由负转正，但也仅有4.7%。

在此基础上，MiniMax对市场投放的依赖亦不容忽视。2024年，公司营销费用达到峰值8699.5万美元；2025年前9个月虽降至3932.5万美元，但占当期收入比例仍超过10%。累计投放素材超过10万条，意味着其用户扩张在相当程度上仍依赖买量支撑。

相比之下，海螺AI在同期单个付费用户平均支出约56美元，为Talkie的11.2倍，更偏向高价值、工具型付费用户。但这一业务也面临更高的不确定性。2025年以来，MiniMax相继卷入多起版权纠纷，围绕训练数据合法性与生成内容相似性的问题仍未完全厘清。技术能力带来的收入增长，与潜在法律成本之间的张力，正在成为其商业化过程中无法回避的变量。

综合来看，MiniMax的C端业务已经完成了从“冷启动—爆发—规模化”的第一轮验证，但也同步暴露出AI2.0产品在用户侧的共性问题：规模增长先于商业效率，使用价值先于盈利能力。

这意味着，这类应用产品在算力价格、获客成本和合规边界尚未出现结构性改善之前，单纯依赖用户规模，仍难以构成商业闭环的终点。

在盈利前，先烧钱

相比之下，MiniMax的B端业务有着更有效率的盈利能力。

招股书显示，2025年前9个月，MiniMax的B端业务实现收入1542万美元，同比增长161%，占总收入的28.9%，毛利率达到69.4%。这部分收入几乎全部来自开放平台API调用。企业与开发者按调用量付费，模型能力以标准化接口被持续消耗。

截至目前，MiniMax的开放平台已覆盖100多个国家和地区，服务对象以开发者和平台型企业为主，根据招股书可以推测，小红书、阅文集团和金山办公（WPS）都是其客户。

值得一提的是，早于MiniMax一天上市的智谱却是一家主要面向政企客户的大模型厂商，它的商业模式更接近与AI 1.0时代的逻辑，核心收入来自本地化部署与云端MaaS两条线，其中近85%仍由本地化部署业务贡献。过去三年，其收入从2022年的0.6亿元增至2024年的3.1亿元，2024上半年和2025上半年的收入分别为0.4亿元和1.9亿元，同比增长超300%。

MiniMax面向的是分散的开发者与平台型企业客户，收入随调用量线性增长，更接近互联网产品逻辑；智谱则服务于数量有限但体量庞大的政企客户，收入依赖项目制确认，更强调安全、合规与深度适配。但这也让两者面临着截然不同的商业化难题：

对MiniMax而言，挑战在于如何在调用规模放大后真正跑出单位经济性——当收入随调用量线性增长时，算力成本、流量成本和内容合规风险是否能够同步被摊薄，决定了其模式能否走向自我造血；而对智谱来说，问题则在于项目制天花板依然存在，即便模型更通用、交付更标准化，其收入增长仍然受制于政企客户的采购节奏、预算周期与回款效率，难以形成类似互联网产品的复利曲线。

但解决这些问题的前提是，账本上的钱得够烧。过去三年，两家公司合计投入研发资金超过70亿元。MiniMax的研发费用率长期维持在70%左右，智谱则接近80%。

截至2025年9月30日，MiniMax账面现金、现金等价物及理财合计约10.4亿美元（约合人民币73.34亿元）。按披露的月均现金消耗约2790万美元测算，在不进行新增融资的情况下，其现有资金可支持约37个月的经营活动。相比之下，智谱当前现金规模对应的可持续经营周期只有9个月。