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全球首份大模型业绩报!MiniMax预判2026三大超级PMF

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  • 克雷西 杰西卡 发自 凹非寺
    量子位 | 公众号 QbitAI

来了!全球大模型公司,终于有了真正可量化的财务样本。

港交所上市仅52天,MiniMax交出IPO后首份年报成绩单:

2026年2月ARR突破1.5亿美元,2025年营收同比增长158.9%,毛利同比飙升437%、亏损率显著收窄……

但更关键的意义在于:作为全球首份大模型公司年报,它为市场洞察“大模型如何商业化”提供了宝贵窗口,更是衡量中国AI公司能否在全球竞争中胜出的重要风向标。

以此为起点,我们得以洞察的,不仅是MiniMax的下一步动作,还有整个AI大模型行业的进化动向。

全球首份大模型公司年报,表现如何?

2025年,也就是MiniMax真正意义上开启商业化的第2年,公司全年总营收达到7904万美元,同比暴涨158.9%,其中超过70%的收入来自国际市场。

而公司过去的经调整净亏损为2.5亿美元,净亏损率已大幅收窄。简单理解就是:钱赚得越来越多,亏得越来越少。

MiniMax的收入实现翻倍式增长,AI原生产品和开放平台双轮驱动的局势更加明显。

具体到MiniMax的营收来源,主要可以分为面向C端的AI原生产品,以及面向B端的开放平台及其他基于AI的企业服务两大类。



来自AI原生产品的收入,指的是由MiniMax、MiniMax语音、海螺AI、星野等应用的订阅收入。

截至2025年末,MiniMax已在超过200个国家及地区中,累计服务超过2.36亿名用户。这用户量级,放在全球互联网产品里也是相当能打。

由于产品的商业化进程持续推进,以及用户参与度的提升、付费意愿的提高,2025年,这部分业务为MiniMax贡献了5308万美元的营收,同比增长143%,占据总营收的67.2%。

而面向企业、开发者开放平台及其它基于AI的企业服务,通过按使用量计费,在去年为MiniMax带来了2596.3万美元的收入,同比增长197.8%

电话会上,MiniMax创始人闫俊杰还透露了最新消息——文本模型驱动的生产力场景中,产品增速在今年更加明显。

例如,M2系列文本模型在2026年2月的平均单日token消耗量已增长至2025年12月的超过6倍,其中来自CodingPlan的token消耗量增长超过10倍。

今年2月,面向企业客户和个人开发者的开放平台产品中,新注册用户数已经达到2025年12月的4倍以上

目前,MiniMax拥有超过100个国家及地区的21.4万企业客户以及开发者,并且在开发平台这类收入中,有超50%由海外市场贡献。

这种“C端+B端”双轮驱动的商业模式,为MiniMax提供了稳定增长、可预测的经常性收入,也让盈利能力得到显著提升。

2025年,MiniMax的毛利为2008万美元,同比猛涨437%,且明显高于营收增速。

同期,公司毛利率的增速同样惊人,已经从2023年的-24.7%,转正到2024年的12.2%,2025年又增长了13.2个百分点到25.4%



毛利水平的提高,主要是由于模型及系统效率的提升,以及基础设施配置的优化所致。

结合明显收窄的净亏损率,从利润维度去解读,MiniMax离可持续的商业化闭环更近了一步。

而想要具备这样的能力以及成绩,前期的投入和铺垫必不可少。

2025年,MiniMax的研发开支为2.5亿美元,同比增长33.8%。而对于一家AI大模型公司而言,比起直观数字,更值得参考的还有研发效率这一指标:

MiniMax的研发开支占总营收的比重,已从2024年的619%,下降到了2025年的320%,可见研发效率正在逐步提升。

同时,“效率”一词也体现在MiniMax的现金储备上。

截至2025年年末,公司现金储备为10.5亿美元(包含现金及等价物、受限制现金及定期存款等等),高于2024年末的8.8亿美元。

且赴港上市后,资本市场用脚投票,MiniMax的股价水涨船高,更让其现金“弹药库”愈发充足。

整体来看这份业绩,MiniMax已经进入加速奔跑阶段。那么这样爆发式的成倍增长,是靠什么样的技术和产品来支撑的呢?

产品密集迭代,商业化加速落地

2025年,对MiniMax而言,是技术全面进击、商业化加速落地的一年。

这一年,MiniMax构建了全模态的研发能力,语言、视频、语音、音乐等各主要模态均拥有了具备全球竞争力的模型。在自2025年第四季度至今年年初的108天时间内,MiniMax连续完成M2、M2.1、M2.5三代语言模型产品更新,展现出了行业领先的模型迭代速度。

特别是在下半年,MiniMax彻底拉开了产品大爆发的序幕。

顺着时间线往后看,就不难发现MiniMax从去年10月开始,就在模型迭代上一直处于狂飙模式。

M2发布时,研发团队为了真实任务的稳定性,用回了传统的全注意力机制,并打破了智能水平运行速度与算力成本的不可能三角

实际场景里,这个模型在香港大学的AI-Trader模拟A股大赛中拿了第一名,20天用10万本金赚了将近三千块。

到了12月,MiniMax通过了港交所聆讯,紧接着便又推出了旗舰级Coding&Agent模型M2.1。

M2.1拿下了多语言编程的全球SOTA,而且补齐了Vibe Coding的一大短板,把前后端开发规范都拿捏住了。

甚至到后来有了OpenClaw之后,OpenClaw的作者还夸赞M2.1是(当时)最好的开源模型。

M2.1上线不到两个月,大约是在春节前,M2.5模型也上线了,依然是主打代码与智能体能力,但变得更轻、更快,也更省钱

它的推理速度可以飙到100TPS,能搞定前端后端数据库的完整开发,而且作为智能体跑一个小时只要1美金。

就在今天,Notion联合创始人Akshay Kothari宣布,Notion Custom Agents正式引入首个开源权重模型MiniMax M2.5,也意味着MiniMax M2.5不断深入国际主流生产力工具的核心场景。



在模型不断升级的这段时间里,MiniMax还把模型Agent能力的“脚手架”——MiniMax Agent平台更新了两次

今年1月,MiniMax Agent上线2.0版本,推出了桌面版,能深度融入本地工作环境,直接读取电脑里的文件干活。

还有同时上线的Experts系统,让大家能通过各种任务场景的独特知识和工作流,捏出专属的垂直领域专家

春节后,Agent平台再次迎来更新,Experts系统的社区共建进一步加强,应用数量已经破万

回到MiniMax的产品迭代路径,MiniMax Agent平台跟进OpenClaw热点搞了MaxClaw模式。用户不用管底层复杂配置,网页上一键就能完成云端部署,零基础吃到龙虾。

迎接2026的三个超级PMF,成为AI平台型公司

如今,大模型赛道的迭代速度越来越快,也意味着竞争更加激烈,市场瞬息万变。

能赢下未来的下一代AI公司,不可能是纯技术提供商,而是技术、产品、商业化等多方面综合实力都过硬的组织。

未来的赢家,首先得是一家告别做题家思维的行动派公司

现在的竞争不再是看谁跑分高,要看谁能在真实的混沌商业环境中拿结果。

拿MiniMax最新推出的M2.5来说,它就具备了包揽后端逻辑和数据库设计的真全栈交付能力。

配合MiniMax Agent打通云端与本地电脑环境,让AI主动读取本地文件并消化业务隐性经验,大模型真正成为了懂行的长期“数字合伙人”。

决定一家大模型公司生死存亡的,还有技术判断力、市场嗅觉和进化速度。

用MiniMax CEO闫俊杰在财报电话会议上的话来说,就是拥有定义新智能范式的能力,并且为此未雨绸缪、提前准备

从2025年下半年开始,MiniMax就已经积极准备迎接他们认为今年会涌现的几个超级PMF:

  • 编程领域:AI编程将迎来L4至L5级别的智能,AI将从“工具”走向“同事级”协作,L4可以理解为对于工程、复杂的算法问题能提出创新性的解法;L5级别则需要多个智能体像人类一样被有效组织和协作;
  • 办公领域:各职业的workspace办公场景,是一个覆盖范围更广,市场空间更大的场景,会比编程更加复杂,但MiniMax相信办公场景将复刻去年编程领域的进步速度;
  • 多模态创作:AI创作工具将能够生成“直出可交付”的中长内容,甚至出现流式、实时输出的新形态,例如MiniMax已经在海螺AI产品中升级了Media Agent,支持全模态全能创作、一键成片。

这意味着,新的技术挑战即将来临,更大规模的智能供给将要爆发,应用层将迎来巨大的创新窗口期。

像MiniMax一类的、以多模态模型为核心的AI公司,所承载的需求会被放大,Token量级很可能出现1-2个数量级的增长

为此,MiniMax组织已经做好了准备,正在研发的M3和Hailuo3系列模型,就是针对这些挑战设计。

面对这样的机会,MiniMax将从一家大模型公司,全面升级为“AI平台型公司”,以智能密度与模型吞吐为核心指标,推动AI成为全球新一代生产基础设施。

在MiniMax看来,当智能边界突破时,会产生大量新场景和新用户,进一步形成新的生态和新的商业化红利。

有能力定义这个智能边界,并且产品和商业上能享受到这种边界带来的红利的公司,就是他们所定义的“AI平台型公司”。

用更通俗的说法来解释,一家AI时代平台公司的价值,可以简单估算成提供智能的密度×Token吞吐。当两者都足够强时,平台价值自然会显现。

而在MiniMax的路线图中,M3与Hailuo 3正是这一估算公式的极致践行者——M3及Hailuo 3系列模型研发,将会持续优化推理架构与算力效率。

可以预见,智能的边界正在被重新定义,2026年将是AI从“工具时代”迈向“生态时代”的关键分水岭。

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