瘋狂高估值背后，MiniMax是泡沫還是摸到了未來？

在大模型商業模式分析《》中，海豚君說過，在當下模型高成本、快迭代的背景下，大模型行業已成了一場融資耐力的殘酷絕殺。

但支撐“金錢號召力”真正的硬核靈魂，離不開模型公司兩大基本面能力：1) 模型能力; 2) 產品和商業落地能力。

本篇海豚君重點分析MiniMax圍繞著兩個基本面能力的表現如何，并粗淺探討如何判斷MiniMax的資產價值。

以下是詳細分析

一、模型能力：智能不是頂尖，強在起步就是多模態

首先，要做一款to C的大模型，海豚君認為多模態幾乎是基本條件：

a. 當下移動互聯網APP，用戶輸入的內容和展示給用戶的內容通常都有文本、圖片、視頻和語音等全媒體交互形態；

b. 進入Agent 時代，AI Agent需要能看文字、識圖、聽音，甚至看視頻等功能，才有可能幫用戶做一些PC或手機端的操作。

這兩大基本需求合在一起，就意味著一個合格的大模型公司，必須具備多模態輸入和輸出能力。且最理想者如Gemini和OpenAI在模型訓練的時候，文本、語音和視頻等原始素材都直接轉為統一的Token ID (Tokenizer)，用統一的神經網絡來做訓練。

即使做不到，至少也能做到相對流暢的多模態融合能力。在這點上，目前率先在港上市的兩個模型商都具備這種能力。

這點上，MiniMax相當優秀，多模態路線走得非常早。公司因產品主打泛娛樂，語音模型之外還有單獨的音樂模型，且模型迭代速度也相對較快，各類垂類模態上，基本按季更新，基座語言模型從M2.5到M2.7更是按月更新。

另外，從公司過去兩年的路徑迭代可以看出，DeepSeek是公司發展中一個清晰的戰略沖擊。在DS之前，MiniMax公司在組織驅動結構上，更多是產品需求，推動模型技術和路線選擇。

DeepSeek的出現，給中國的同行實力演繹了算法創新帶動模型能力，模型能力帶動用戶和使用案例的樣本。DeepSeek打樣之后，MiniMax開始更側重模型技術本身，進入模型技術推進產品性能迭代，模型進入架構創新和多模態研發期。

從模型的各模態分類來看，在一眾上榜模型上，MiniMax綜合來看智能程度不是最高，但好在持續迭代，能基本維持在領先水平上。

而MiniMax的模型主要是強在不錯的智能水平+多模態能力上，定價最為能打，這在瘋狂吃Token的Agent時代，價格上的“親民性”已變得越來越重要。

海豚君按Token輸入價格相對模型智能指數的比值來看，在智能性超過MiniMax的大模型中，只有DeepSeek的定價更低，但DeepSeek以語言模態為主。再綜合多模態能力時，DeepSeek吸引力就不足了。

模型定價上限的核心因素，還是模型自身的智能水平。這個在MiniMax的語音模型上就體現得非常明顯，智能化程度越高，定價上限才能打開：

Speech系列模型的Elo值（生成語音的自然度、表現力、情感真實度等維度）排名靠前、定價上相比同行也高了不少。

視頻生產平臺背后的視頻模型Hailuo 2.3在垂類模態中的行業競爭力比語音模型差一些，比語言模型強一些，屬于是模型性能偏上且定價極致優惠的模型。

但實際場景落地中，并不是所有的場景中都必須用“大力出奇跡”投入方式實現最高的智能化程度。當模型進入到日常場景的規模化滲透時，性價比尤其是單位成本下的智能化程度才是部署的現實考量因素。

而MiniMax成為AI“養蝦”OpenClaw背后的最大開源模型支撐，本身也體現出到了規模化落地階段，單位智能程度下的成本也是企業采購的核心考量之一。

二、極致質價比背后：閃光的是極致人效與算力投入產出比

從定價和單位智能性來看，MiniMax恰恰是第一梯隊多模態模型廠中，性價比最高的。而性價比的背后是極致的用人和投入效率。相比智譜，MiniMax體現出“人少更能出活”的極致組織效率：

a. 總人數到2025年底也就428人，單人薪酬（不含期權費用）大約月成本是11萬元，智譜2025年上半年是6萬元。

b. 但單人創收上，因為MiniMax的偏to C輕資產的訂閱/充值方式，其人效相比線下to B項目制的智譜要高不少。

c. 除了人頭的投入產出比，MiniMax在算力投入絕對值，以及算力投入對應的收入產出上也會更高一些。

比如說，2025年MiniMax一共投入了大約2.5億美金的訓練成本（接近18億人民幣），而智譜上半年就耗掉了1.6億美金（超11億人民幣）。

但在投入的回收能力上，無論是MiniMax收入對訓練支出的覆蓋能力，還是第三方OpenRouter顯示的token調用量上，都體現出了明顯的優越性。

如果把這幾條放一起綜合評價，基本可以看出，在DeepSeek沖擊之下，MiniMax最終形成了以技術本身來驅動模型發展的路線。其在投入基本可控的情況下實現了多模態能力，且各垂類模型的性能基本處于偏上水平。

而當我們將模型的智能化水平、模型的多樣性，以及背后的成本投入控制能力綜合考量后，MiniMax就成了大模型圈子中獨一份的存在。

三、產品落地：獨立模型商里的頭號玩家

對于模型商而言，模型研發是第一要義，但邁入到2026年，只靠模型已經不夠，尤其是對于模型不是全球頭部的模型商而言。

模型在場景上的落地能力已經成了融資正循環中一個不可或缺的關鍵環節之一，也就是模型商全棧閉環的故事。而正是在這點上，模型表現上中等偏上的MiniMax，才是在一眾獨立模型商中真正突出的地方。

MiniMax在這點的戰略選擇也非常有意思：從一開始，模型和產品幾乎同步開做，天然是一眼盯產品、一眼盯技術。

而且在商業化落地的選擇上，它與Kimi不同，側重to C端自研產品落地，避開Chatbot這個擁擠的賽道。而to B側（模型即服務）的落地上，更側重輕資產、少人力的API接口服務。

3.1. 處心積慮的商業選擇：to C 差異化+海外同步走，避免早早成為“炮灰”

而且，在to C端商業化落地上，作為獨立模型商還有兩個非常“處心積慮”的選擇：

a）沒有走Kimi的to C落地方法去死磕通用的AI聊天應用“Chatbot”——一個大廠舍命都要拿下的AI時代“流量入口”，從而避免成為大廠AI入口戰（今年春節季的紅包大戰已說明了一切）的“炮灰”。

b) 全球商業化同步啟動：一開始就是定位全球化的市場，因此推出的AI原生產品和API接口服務一開始就是全球發行。海外市場更強的付費能力，也給了MiniMax的模型研發更多的“回血”空間。

從總體商業落地的選擇來看，偏to C多模態、避開Chatbot+toB業務側重API的輕資產選擇（沒有選擇to B項目制商業化），讓它在巨頭搏殺ChatBot的過程中，不至于像Kimi成為營銷戰中的炮灰。

且在DeepSeek沖擊之后，MiniMax意識到模型能力迭代才是獲客和時長的核心驅動力，因此在大廠廝殺中甚至縮減了獲客費用的絕對值。

側重模型研發，用模型來迭代產品，加上收縮產品端的營銷費用的結果是，2025年MiniMax單個新增注冊用戶的獲客成本大幅下滑——從2024年的0.8美金回落到0.4美金，直接砍半。

在模型多模態與to C差異化的產品策略下，MiniMax成功跑出了兩款垂類小而美的海外爆火產品，一個是AI陪聊APP Talkie（國內為星野），另一個是視頻生成服務 Hailuo AI（國內為海螺）。

陪聊平臺Talkie雖然國內不火，但在海外在垂類應用中已經是下載榜上比較靠前的APP服務。而且它們也充當了MiniMax AI商業化能做到獨立模型商中“頭號玩家”的基礎。

當然，從規模上來看，APP家族中，用戶最多的Talkie到2025年9月底是2000萬月活，25年新跑出來的應用海螺APP也不過600萬月活。

也就是說，公司雖然做到了AI研發到AI原生產品的落地閉環，但所謂的AI產品，無論是APP內容還是用戶體量，距離真正過億的應用還有一段距離。

3.2 模型太燒錢，變現同步跑

2023年，MiniMax手上還主要只有一個不足300萬MAU的Talkie時候，公司就開始操作變現了。只是區區幾百萬的MAU能變現的空間太小了。

作為早期股東有米哈游身影的MiniMax，其產品變現套路上與泛娛樂產品沒有本質區別，都是互聯網增值服務，一個是訂閱服務，一個是充值服務。

但在商業本質上，海豚君說過，AI產品訂閱服務的本質是購買模型推理階段Tokens輸入和輸出數量。

1）Talkie/星野：情感陪聊，小眾里的小而美

Talkie（海外）與星野（國內）基本可以理解為一個AI情感陪聊APP。用戶可以創建具有明顯特長和技能的AI虛擬角色，其他用戶可以跟這個AI角色互動和共創。

海豚君在APP使用中注意到，對于一些虛擬的男（女）友AI角色，有用戶傾注心血會為AI角色進行慶生、買禮物等消費行為。

強互動，強情感鏈接的產品定位，雖然導致它受眾小，但相比工具性AI助手、AI搜索等效率工具（一般10-20分鐘），Talkie有著優越的用戶使用時長（人均日使用時長超70分鐘）。

同時公司通過虛擬卡、禮物等產品設計，讓Talkie/星野不僅僅像是AI聊天工具，更像是融合了「陪伴+游戲+社交+交易」的社區娛樂平臺。

a. 創作端：星野市集允許交易星念卡牌（用戶在與AI角色互動中解鎖或購買的卡牌，有一定稀缺屬性），創作者可以獲得分成。相比之下，同行Character.AI主要專注聊天對話下"為愛發電"模式，本身社區感不足。

b. 消費端：盲盒抽卡與二級交易機制賦予卡牌稀缺性與流通溢價，提升用戶粘性；榜單排名進一步刺激活躍度，引入“打榜邏輯”，進一步激發用戶付費意愿。

從上可以看出，只要產品MAU做出來，前端的變現形式都是大同小異，Talkie是一套泛娛樂變現的玩法，只是交易和購買的底層資產本質是AI生成的內容。

細分賽道龍二，MAU維持高增速，付費穩步滲透。招股書披露， Talkie/星野的MAU已經高達2000萬，同比增速約62%；根據aicpb數據，2025年12月全球AI產品應用月活排行榜中，Talkie/星野排名20，陪伴類賽道中僅位列Character.AI之后。

而在付費轉化上，付費率同比增加3pct至6.9%，打破2023年以來長期穩定在4%左右的瓶頸，大幅拉動付費用戶同比增長184%至近140萬人。

增值變現是通過訂閱+內購雙渠道變現：a. 分層訂閱；b. 高頻內購：主要是低頻（$6起）的星鉆充值配合高頻的抽卡消耗。

Talkie特有——廣告：作為AI產品系中唯一一個MAU過千萬的APP，它也成為唯一一個有廣告變現，且廣告能占到Talkie總收入的60%以上的AI APP。

從Talkie的廣告變現其實可以看到，即使是AI原生APP，當有過千萬的MAU、有每天70分鐘的日活，廣告變現幾乎是自然而然的事情。

其他模型及產品還有MiniMax Audio整體水花不大，創收效果也一般。

2）海螺AI：海外驅動、內外兼收

海螺是MiniMax的視頻生成模型產品，能夠提供實時高清視頻（文生視頻、圖生視頻）、圖片生成、以及Agent功能，主要面向創作者、廣告商群體，由于并無企業認證，事實上也是一個偏to C產品。

模型的迭代情況如下：

海螺的模型在幾個主流榜單偏中上等；國內定價上有優勢，但性能上比不過可靈，創收主要是靠海外市場。

而海外市場，MiniMax做的是多視頻模型融合策略，所謂的“Model Container”。簡單來說，除了自營模型海螺，還集成了Veo、Sora等視頻生成模型，用戶選擇能更加靈活。

之前研究美圖時候，我們說過美圖也是 Model Container策略。很明顯MiniMax作為大模型廠商親自下場更有優勢，能夠直接獲取RLHF數據、用作模型訓練調優等。

而且，由于海螺訂閱定價相對較高，高 ARPPU 定價的前提下，支撐了2025年前九個月超 7 倍的營收爆發。

海螺的B端開放平臺（API接口）：主要在模型還算不錯的情況下狂打低價。產品上在時效性要求高的場景存在短板。相比之下，可靈（Kling）能做到高畫質、低成本以及推理速度的平衡，是這個賽道頭部選手。

其他模型主要是MiniMax Audio(基于Speech模型），本身用戶體量不大，即使付費率高，單價也不低，但創收效果一般。

所以，站在當下，除Talkie和海螺，真正能用不斷壯大的收入，來撐起高估值的產品和服務還有什么呢？海豚君認為大概率要從to B業務的API，和to C的生產力場景MiniMax Agent入手。

1）明日之星：API，已為明牌

海豚君之前說過，AI研發比拼的模型智能水平，但到推理落地的時候，與智能性同樣重要的是，單位成本的智能程度。而疊加進去多模態的優點之后，單位成本下的智能化程度是開源模型中最高的。

而根據公司財報披露，OpenClaw25年11月份面世后，MiniMax的API接口收入占比已接近41%，增速同比猛拉接近300%。

而公司在電話會中披露，2月公司ARR已經達到了1.5億美金，而四季度的月均ARR還在大約1億美金上下；M2.5 文本模型發布后，2月Tokens日均消耗量比25年12月增長了6倍。

而現在一個確定的趨勢是，“養龍蝦”已成了AI在終端落地的核心場景，對于大多數支付能力較弱，不是做專門生產力替代的場景來說，用閉源模型如Claude等太“奢侈”了（MiniMax $1-2/mn token vs Claude 20美元上下的定價）。

相比定價更便宜的DeepSeek，MiniMax模型M2.5在Agent和辦公協同能力上更強，在衡量Agent能力的排行榜上，M 2.5在代碼解決（SWE-bench verified）、工具調用與指令遵循 (BFCL & VIBE)、多模態校驗（GDPval-MM）等各個方面表現都不錯。

換句話說，在Agent的使用場景下，用MiniMax代替Claude，價格便宜了，性能并不會明顯下降。且M2.5的推出完美趕上了OpenClaw爆火，OpenClaw也成為M2.5調用量大增的關鍵驅動。

2）明日之星：AI Co-work待爆？

如果看Claude在年后的兩大殺器：a. Claude Cowork，內置于Claude 桌面中的AI代理，能夠自主執行多步驟任務；b. 為這個Agent配備各項業務職能插件，如銷售與市場、金融、法律、客戶支持、數據分析等等。

而MiniMax最新推出的M 2.7模型幾乎是針對Agent任務又做了針對性優化，除了軟件工程，與Office編輯工具，用M 2.7驅動的MiniMax Agent越來越接近一個開源版本的Claude Cowork。

在模型智商水平提高之后，2026年注定會是AI 從Coding走到CoWork的爆發年。國內模型中，除了MiniMax及早定位于辦公Agent，最新發布的小米Mimo-V2-Pro也有著非常類似的定位，市場消息稱延遲發布的新版DeepSeek V4也會側重于Agent能力。

目前小米剛剛發布的Mimo也是多模態、也強調智能體Agent能力和Coding能力，具體來看，在智能體的真實工作任務上稍強，工具調用小米更強；Coding能力上不分上下，Mimo-V2-Pro在Openrouter的調用量短期超過了MiniMax。整體上，二者各有所長，差距不大。

但目前Mimo-V2-Pro仍在限免狀態，走出限免后，就本身定價來看，小米輸出價格3-6美元；MiniMax輸出單價是1.2-2.4美元，性價比上MiniMax還是稍高一些。

來源：Intelligence Analysis

四、開源頭部MiniMax：閉源頭部示范效應下，亦步亦趨的價值跟隨

不僅高定價的頭部模型如Claude、OAI等輪流坐莊，性價比梯隊的頭部模型中，坐莊的更換速度更快。這種狀態下，大模型的競爭最終商業模式，以及盈利能力，到底如何？

似乎一個走向的趨勢是，模型已越來越偏大宗商品化，前臺類似Agent OS系統可以直接基于用戶需求特征自動調度相應的模型，弱化互聯網規模效應。其本質是重資產模式下，成本和性能的比拼。

這個過程，除了模型技術本身領先，成本控制、運營效率同樣重要。但行業終局之前，AI的迭代速度、AI在實際場景中的滲透率才是更核心的估值驅動因素。

估值上模型商業模式還處于早期階段，Token消耗速度與技術推進和落地高度相關。對于開源的頭部模型，一種方式是看收入的增長速度，比照頭部閉源模型，基于年化經常性收入ARR（Annualized Recurring Revenues）的絕對值和增長斜率來做類比估值。

如果把OpenAI和Anthropic的收入增長分為兩個階段：a. 1-10億; b. 10-100億。

可以看到，OAI作為偏to C變現的公司，階段一ARR的月環比增長非常快，達到了30-40%；但偏重to B API業務的Anthropic月環比基本是20%；從10億到100億美金月環比增長基本是在12%。目前OpenAI的收入月環比增速大約是5%上下。

而偏向to B的Anthropic在1-10億階段，增長月率是大約20%，從10-100億還是20%；核心是因為to B模型即服務模式下，模型能力提升幾乎可以和創收加速同速推進。

當下MiniMax收入增長的源動力也開始逐漸從to C轉到to B，且收入月環比增速開始有加速趨勢，25年增長月率是8%，而按照公司所說的2月份年化1.5億美金，如果取四季度收入的月平均為11月收入體量，那么到2月它的增長月率已經加速到了14%。

考慮到兩家頭部閉源公司在收入不足 10 億美元的早期階段，絕對收入尚不能充分反映其資產的真實價值，導致 PS 估值一度呈現出 200-400X 的超高狀態。因此，海豚君取兩家公司邁入10億美金之后的...更詳細價值分析已發布在長橋App「動態-深度」欄目同名文章。

//轉載開白

本文為海豚研究原創文章，如需轉載請添加微信：dolphinR124 獲得開白授權。

//免責聲明及一般披露提示

本報告僅作一般綜合數據之用，旨在海豚研究及其關聯機構之用戶作一般閱覽及數據參考，並未考慮接獲本報告之任何人士之特定投資目標、投資產品偏好、風險承受能力、財務狀況及特別需求投資者若基於此報告做出投資前，必須諮詢獨立專業顧問的意見。任何因使用或參考本報告提及內容或信息做出投資決策的人士，需自行承擔風險。海豚研究毋須承擔因使用本報告所載數據而可能直接或間接引致之任何責任或損失。本報告所載信息及數據基於已公開的資料，僅作參考用途，海豚研究力求但不保證相關信息及數據的可靠性、準確性和完整性。

本報告中所提及之信息或所表達之觀點，在任何司法管轄權下的地方均不可被作為或被視作證券出售邀約或證券買賣之邀請，也不構成對有關證券或相關金融工具的建議、詢價及推薦等。本報告所載資訊、工具及資料並非用作或擬作分派予在分派、刊發、提供或使用有關資訊、工具及資料抵觸適用法例或規例之司法權區或導致海豚研究及／或其附屬公司或聯屬公司須遵守該司法權區之任何註冊或申領牌照規定的有關司法權區的公民或居民。

本報告僅反映相關創作人員個人的觀點、見解及分析方法，並不代表海豚研究及/或其關聯機構的立場。

本報告由海豚研究製作，版權僅為海豚研究所有。任何機構或個人未經海豚研究事先書面同意的情況下，均不得(i)以任何方式製作、拷貝、複製、翻版、轉發等任何形式的複印件或複製品，及/或(ii)直接或間接再次分發或轉交予其他非授權人士，海豚研究將保留一切相關權利。

文章不易，點個“分享”，給我充點兒電吧~