MiniMax上半年收入大增283%，闫俊杰：多模态是Coding之外第二战场

澎湃新闻08-27

MiniMax CEO闫俊杰回应了关于大模型赛道最新的发展方向和商业前景判断。　　8月26日，大模型企业MiniMax（0100.HK）发布2026年中期业绩。今年上半年，MiniMax总收入约1.17亿美元，同比增长283.1%，半年收入为2025年全年收入的1.5倍。其中，B端收入同比增长703.1%至7390万美元，占比由上年同期的30.3%升至63.4%，成为公司第一大收入来源。同时，受益...

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CEO闫俊杰回应了关于大模型赛道最新的发展方向和商业前景判断。　　8月26日，大模型企业MiniMax（0100.HK）发布2026年中期业绩。今年上半年，MiniMax总收入约1.17亿美元，同比增长283.1%，半年收入为2025年全年收入的1.5倍。其中，B端收入同比增长703.1%至7390万美元，占比由上年同期的30.3%升至63.4%，成为公司第一大收入来源。同时，受益于基础设施及全栈效率提升，MiniMax毛利持续改善，同比增长464.8%至2081万美元。　　财报数据显示，2026年上半年MiniMax净亏损3.58亿美元，较2025年同期的4.022亿美元净亏损收窄11%。同期，公司经调整净亏损为2.93亿美元，经调整净亏损率由约455.9%收窄至约251.4%。　　收入结构：ToB反超ToC，海外贡献超六成　　从收入结构看，MiniMax收入增长主要由开放平台和企业服务带动。上半年开放平台及其他AI企业服务收入约7400万美元，同比增长703%，占总收入比例由去年同期的30%升至63%；AI原生产品收入约4300万美元，同比增长101%。海外市场贡献超过六成收入。　　用户结构同步变化。公司披露，企业客户和开发者数量突破200万，是去年年底的10倍；当前ARR（年度经常性收入）中ToB占比约80%、ToC约20%，而去年同期还是ToB三成、ToC七成的结构。副总裁薛子钊表示，增长核心在于公司围绕文本及多模态模型形成“前沿模型能力+推理效率”的性价比定位。　　据闫俊杰披露，8月份MiniMax的ARR（年度经常性收入）已经超过8亿美元。ARR增长的核心驱动力是模型能力的提升。MiniMax持续践行极致模型智能的极致性价比，在M3相较于M2系列“价格不变”的情况下，提供了更高的模型智能水平，而这也带来了显著加速的“用量增长”　　技术路线：最小化推理成本，最大化智能　　整场业绩会，闫俊杰把技术路线概括为“Minimize the Inference Cost，Maximize the Intelligence”（最小化推理成本，最大化智能）。他的逻辑是：随着Scaling从预训练延伸到后训练、强化学习和Agent环境，合成数据、强化学习Rollout和评测本质都是推理，推理成本决定后训练规模，而后训练规模越来越决定模型智能上限。“推理是对外供给智能的过程，也是内部生产下一代智能的过程。”　　架构上，MiniMax选择“稀疏”路线：混合专家稀疏度在2%以内仍能保持良好的收敛性；公司提出MiniMax Sparse Attention（MSA）架构，压缩KV Cache存储，提升缓存命中率和Batch Size，在最大参数档位上计算效率比第一代架构提升约3倍，且任务越长优势越明显。下一代旗舰模型将采用MSA 2.0；M3 Pro参数规模将提升至约3T。　　基础设施上，闫俊杰表示，MiniMax是国内最早两家建立规模化、长期稳定基础设施的独立大模型公司之一，最大训练任务ETTR（有效训练时间占比）已达97%，基于全栈能力“单位资金效率下的后训练规模至少还有3倍提升空间”。算力分配上，文本模型是当前最高优先级，训练资源投入约为视频模型的4倍；公司正在推进国产芯片适配，很快将有大规模国产算力集群上线并逐步承担真实生产流量。　　多模态是继编程之外AGI的第二大市场　　开源是MiniMax本季最受关注的动作。H3将语言模型与视觉生成结合，不是把语言模型当作“编码器”，而是让它参与创作全过程，理解上下文、参考素材和用户意图。公司披露，H3开源三周多，下载量已超过2400万次，衍生模型超过300个，成为今年全球下载量最大的模型之一——此前该领域最先进的模型长期来自大厂，且大多闭源。　　被问到开源是否削弱商业化能力，闫俊杰表示：“一个模型长期的定价能力，最终取决于效果、成本、稳定性和迭代速度，而不是模型是否开源。”他认为开源能降低开发者和企业的使用门槛，让模型更快进入云平台、开发者工具和企业工作流，扩大使用面；真正的商业化仍依赖高效推理、稳定服务和企业级交付。　　闫俊杰将多模态视为继编程之外AGI的第二大市场，H3验证了语言模型能力可提高视觉生成上限。他预计，多模态模型未来会进入广告、电商、游戏、设计、影视等更完整的内容生产流程，从内容生成走向理解、修改和最终交付。　　“不是零和竞争”：降价与毛利不矛盾　　闫俊杰认为：“大语言模型行业并不是一个简单的零和竞争。”他认为，下一阶段竞争的核心“不是算力规模、用户规模，而是能不能定义正确的问题”，并持续提高把算力转化为智能的效率。　　在价格与利润的关系上，公司给出了一套对冲逻辑：过去两个多月文本模型单位算力吞吐提升3倍，M3.1目标是把推理成本降到M3刚上线时的约三分之一；成本下降后，一部分让利给客户、扩大Token规模，一部分保留以改善毛利。　　闫俊杰称，目前多模态和语音的毛利率相对更高，文本模型收入占比快速提升而推理成本快速下降，预计文本业务会成为整体毛利率改善的重要驱动力，下半年毛利率继续改善，明年仍有提升空间。他同时判断，随着模型能力和可靠性提升，商业模式可能从按Token计费，逐步转向按任务结果和专业价值计费。（文章来源：澎湃新闻）","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":false,"editions":null,"column":"","sentiment":"2","news_tag":"dataReport","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 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