2026年传媒行业GenAI系列报告之73：从MiniMax看国产大模型出海投资机遇

行业：海外性能领先、国产模型提供性价比优势

大模型的技术竞争从“寻找正确路径”转向“在主流路径上卷效率”。基座模型（预 训练阶段）范式已摒弃 Dense 架构、Encoder-Decoder 等路径，收敛至 Decoder-Only+ MoE 架构，核心工作逐渐趋向在中训练、后训练、推理侧进行数据、算法工程优化，进一 步提升模型能力上限。

Anthropic Claude 耕耘编程领域、代码能力出色（代码准确度、质量更好），编程领 域市占率较高，更受益编程领域爆发浪潮；谷歌 Gemini 在多模态等领域底蕴更深；两者 与 OpenAI 在多个领域形成交替领先形成 TOP3 格局，彼此间能力差距较小，XAI 近期发 布多款模型在性能上向 TOP3 模型接近。 囿于算力等限制因素，国产模型在文本、编程等能力上相对海外有一定差距，但距离 不远，且 26 年后加速追赶。国产模型优势更多体现在性价比上。

视频生成领域主要玩家包括海外的谷歌、OpenAI、XAI 等，国内主要为快手、字节跳 动、MiniMax、阿里巴巴等。其中谷歌为领先者，Veo 系列模型为当前性能领先的产品， 国内模型在该领域多以性价比优势进行竞争。字节跳动在 26 年 2 月发布 Seedance 2.0， 预计在性能上进一步拉近与谷歌 Veo 系列的差距。

Anthropic 上修营收预期，B 端进展迅速。目前 OpenAI、Anthropic 已实现 200 亿美 元级别的年化收入，创收方式主要以 Chatbot 订阅、编程工具订阅、API 收入为主。国内 商业化进展相对缓慢，目前仍存在数量级上的差异。开闭源策略：海外闭源为主，国内模 型逐渐开始主导开源生态。

Anthropic 创收策略为专注于 B 端、深度受益 AI 编程近期爆发：1）模型 API 收入； 2）编程工具 Claude Code，25 年以来明显受益于编程工具的爆发，未来创收将拓展 B 端 的企业级 Agent 等。25年 12月，Anthropic上修未来乐观营收预期，预计 27年将达到 550 亿美元营收。公司 26 年 2 月完成 G 轮融资估值 3800 亿美元。 OpenAI 营收策略为 B 端和 C 端并重：1）ChatGPT 的个人版/企业版订阅；2）模型 API 收入；3）8 月发布的编程工具 CodeX。未来创收将拓展 C 端 ChatGPT+Sora 尝试拓 展社交、电商等领域，B 端的企业级 Agent 等。OpenAI 26 年 2 月估值为 8400 亿美元。

海外大模型：商业模式跑通，Anthropic 现金流或于 28 年转正。根据海外科技媒体 The Information，25 年 12 月 Anthropic 预期现金流将在 2028 年转正，相较 25 年 10 月预 期的 27 年回正有所推迟。其服务器支出成本相较 OpenAI 更低、现金流情况更好。 Anthropic 预计 2026 年毛利率 63%，2029 年升至 77%，而 25 年约为 40%。 1）算力采买：转向性价比更高的谷歌云 TPU、AWS Tranium； 2）研发方向更集中，减少对多模态等对算力消耗庞大的项目的研发； 3）专注于编程等 B 端市场，旨在企业市场的高毛利和稳定现金流。

MiniMax：自研模型+商业化应用双轮驱动

MiniMax 是全球领先的、国内少数在语音、多模态、B 端平台+C 端应用上同时跑通 的大模型公司。公司成立于 2021 年，于 2022 年开始开发多模态模型，定位通用大模型+ 多模态（文本/语音/视频）。公司是创业公司，其优势来自组织效率、人才优势、数据闭 环。公司核心产品矩阵包括：文本大模型（MiniMax M 系列）、语音大模型（Speech02）、视频大模型（Hailuo-02）以及 AI Native 社交产品 Talkie（星野）等。

MiniMax 拥有 AI 原生组织架构，研发人员占比高，组织扁平，人才储备丰富。公司 保持扁平的组织架构，CEO 下最多只有 3 层。385 名员工 70%为研发人员，平均年龄不足 30 岁。创始人、执行董事、首席执行官闫俊杰博士层在商汤集团任职超过六年，中科院博 士，清华大学博士后，拥有 10+年 AI 研发经验，负责公司战略、AI 研发及重大业务决策。 此外，根据招股说明书，公司计划在未来 5 年内在全球招聘 150 名顶级大模型和 AI 基础设 施研究人员、工程师和科学家。公司激励机制灵活且以绩效为导向，包括持续的薪资调整 和项目奖金。

MiniMax从初创之日起秉持全球化战略，海外收入占比高。根据 MiniMax2025年度业 绩公告，中国内地以外地区的收入占总收入的 73%。截至 2025 年 12 月 31 日，MiniMax累计服务超过 200 个国家及地区的超过 2.36 亿名用户，以及来自超过 100 个国家及地区 的 21.4 万企业客户级开发者。 收入快速增长，26 年 2 月 ARR 超过 1.5 亿美元。2025 年，MiniMax 实现收入 0.79 亿 美元，同比增长159%，实现经调整净利润-2.51亿美元，经调整净利润率-317%，较2024 年同期-800%大幅缩窄。公司收入主要来自AI原生产品，AI原生产品实现收入0.53亿元， 占比 67.2%；开放平台及其他基于 AI 的企业服务收入 0.26 亿元，同比增长 198%。公司 收入快速增长，主要是模型驱动带来。根据财报，M2 系列文本模型在 2026 年 2 月的平均 单日 token 消耗增长至 2025 年 12 月的超过 6 倍，其中来自编程套餐的 token 消耗量增长 超过 10 倍。2025 年，MiniMax 实现毛利率 25.4%，毛利率提升由于 AI 原生产品推理边际 成本下降。此外，公司三项费用率持续下降，研发/销售/管理费用率分别为 319.8%、65.7% 及 46.6%。

MiniMax 以自研多模态大模型为核心，形成覆盖文本、语音、视频与音乐的产品体系， 产品形态从底层能力到应用层逐步展开，矩阵完整度在国内大模型厂商中处于前列。ToC 侧：布局 Chat、Agent、视频、语音及全模态交互平台，覆盖工具型与陪伴型两类核心场 景。部分用于展示单项能力上限，部分用于验证高频交互与变现模型，整体形成协同而非 内耗。ToB 侧：通过 API 开放平台向企业与开发者输出多模态能力，覆盖按 token 计费、 订阅与定制化解决方案。

MiniMax：模型快速迭代驱动收入增长

3.1 MiniMax 模型：全模态、性价比

坚持全模态：公司创始人闫俊杰强调："真正的AGI一定要支持多模态的输入、多模态 的输出。" MiniMax 从创立之初就坚持文本、语音、视频、音乐四大模态并行研发，而非 单一模态突破。2025年，在文本、视频、语音和音乐等关键模态上均拥有了具备全球竞争 力的模型。公司采用各模态独立打磨后的协同进化的两阶段方法：第一阶段(过去四年)在 每个模态建立业界领先模型；第二阶段(2026 年开始)将各模态整合融合。预计 26H1 推出 M3 旗舰模型，Hailuo 上线 3.0 模型。 M2.5 的技术路线看，重点在于 Agent 能力的进步以及兼顾效率：MiniMax 在 108 天 时间更新了 M2、M2.1 和 M2.5，以编程领域 SWE-Bench Verfied 来看，M2 系列模型的迭 代速度行业领先。M2.5 沿用稀疏 MoE 架构奠定效率基础；以 Forge 原生 Agent RL 框架 驱动能力跃升；沿用 CISPO 算法与过程奖励保障 MOE 模型训练稳定性与效果，并靠工程 优化与量化技术实现突破性成本优势。模型在训练过程中演化出了架构师级规划能力， spec 能力涌现。基于真实生产环境训练数据：MiniMax 与金融、法律、社会科学等领域的 资深从业者展开深度合作，由他们提出需求、反馈问题、参与标准定义，并直接构建数据。 M2.5 能够实现复杂任务的快速推理。根据稀宇科技官方公众号，M2.5 提供 100TPS 推理速度，几乎两倍于目前主流模型。此外，M2.5在强化学习中注重优化了模型对复杂任 务的拆解能力和思考过程的 token 消耗，使 M2.5 在完成复杂任务的时间和成本上有显著 优势。在运行 SWE-Bench Verified 评测集时，M2.5 平均在每个任务上消耗 3.52M 的 token。相比之下，M2.1 会消耗 3.72M tokens。同时，由于在并行工具调用等能力上的提 升，端到端运行从平均 31.3 分钟减少到了 22.8 分钟，速度提升了 37%，耗时情况与 Claude Opus 4.6 的 22.9 分钟基本持平。

性价比优势明显：M2.5 high-speed 速度 100 TPS 左右的快速版本，处理每百万的 Token 输入只需要 0.3 美金，输出只需要 2.4 美金， 50 TPS 的版本的输出价格 1.2 美金， 是 Opus、Gemini 3 Pro 以及 GPT5 这些模型的 1/10-1/20。低价优势，有利于在成本敏感 型、开发人员众多的场景中广泛落地。根据 Artificial Analysis，综合智能水平和定价， MiniMaxM2. 5 达到较好平衡。

3.2 MiniMax 业务：模型能力提升，token 消耗多线激增

模型应用场景仍在探索和扩张阶段。随着模型能力的不断提升，其效率与性价比的改 善，将推动模型在 B 端和 C 端的应用场景持续拓展。MiniMax 商业模式展现出快速演进的 特征：从最初以 C 端 Talkie/星野 APP 收入为主，到 Talkie/星野与 Hailuo/海螺双收入驱 动，再到目前编程与 Agent 相关的 Token 消耗大幅提升，体现了其收入来源的多元化和应 用场景的拓展能力。随着 Openclaw 等类 Agent 入口的出现，B 端与 C 端的新需求不断被 激活，预计将进一步释放 Token 消耗潜力，拓宽商业化路径。 目前，M2.5 在编程、工具调用和搜索、办公等生产力场景都达到或者刷新了行业的 SOTA。（1）搜索和工具调用是模型能够自动处理复杂任务的前提；（2）编程场景： M2.5 具备“像架构师一样思考和构建”的能力，比如模型演化出了原生 Spec 行为：在动 手写代码前，主动拆解功能、结构和 UI 设计；（3）办公场景：M2.5 在 Word、PPT、 Excel 金融建模等办公高阶场景中取得了显著的能力提升，强调可交付。