北京
机构：东方证券
研究员：项雯倩/李雨琪/金沐阳/浦俊懿
M 系列模型打通智能-效率-infra 全链路探索，蓄力迎接L3 Agent 时代。 L3 Agent时代对于基模的推理能力、全模态、长上下文窗口和运行效率、吞吐量和推理速度等提出了更综合的要求。整体复盘Minimax 在模型迭代上的思路，M1 系列模型攻破了长上下文窗口、M2 系列着重解决高性价比和运行效率、M3 系列融合前代模型优势且完成参数量的scale up，做到了模型智能、推理效率和底层infra 全维度的技术探索，在模型厂商中具备稀缺性。26 年5 月公司ARR 已较2 月实现翻倍增长，达到3 亿美元。因此我们看好扎实技术积累下，公司下一代2.7 万亿参数模型全面提升智能上限，带动ARR 斜率加速向上。
全模态卡位有望打开模型智能天花板，拓展Agent 应用场景。当前押注语言模态和coding 能力来加速AGI 的共识更强，但我们认为全模态技术路线的重要性同样不可忽视。全模态可以为模型补充多模态训练数据，实现模型能力提升，进一步若理解和生成打通、实现互相促进，也能拓展更多Agent 应用场景。我们梳理全球同时布局于大语言基座模型和多模态生成模型的厂商，目前只有海外Google、xAI，和国内阿里、字节、腾讯、MiniMax 在所有模态均有布局。从Artificial Analysis 榜单来看，MiniMax 各个模态的模型均在其赛道有不错的智能表现，尤其是语音和视频模型表现亮眼。
公司Agent 框架设计更强调质量和交付可靠性，26 年重点关注垂类领域Agent 跑通，放大用量乘数。当前垂类 Agent 尚处早期，行业流程需模型厂商与领域专家协同打磨，公司推出 10x Team 联动金融、法律等行业专家落地工作流场景。看好公司依托长任务产品化能力落地办公及各垂直场景，带动模型调用量实现乘数级增长。
我们预计公司26~28 年营业收入为4.07/12.21/30.53 亿美元，采取PS 估值。根据可比公司的调整后平均估值水平，给予公司2027 年17x PS 估值，对应市值208 亿美元，以7.84 的港元/美元汇率进行换算，则对应1,629 亿港元，目标价466.32 港元/股，给予“买入”评级。
风险提示 模型迭代不及预期；价格战、竞争格局恶化；AI 商业化表现不及预期；业务前景和经营业绩不确定性风险；短期无法实现盈利风险；业绩预测变化和波动较大风险
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