2025 年 12 月 21 日，港交所聆讯后招股书的披露，让 MiniMax 这家一直带着神秘感的 AI 公司，终于摊开了它的全部底牌。

在此之前，市场对它的认知始终处于一种模糊的敬畏中：

一方面，这是全球范围内，为数不多下场做全模态的大模型公司，而且全都做到领先的创业公司；另一方面，作为一家成立仅四年的创业公司，它在不参与大模型行业投流内卷的情况下，就实现了 C 端产品稳定贡献千万美金级别营收，B 端依靠标准的 API 业务，打造利润现金牛。

成立即全球化 + 爆款产品在手 + 全模态押注 + 成立四年就登陆资本市场，重重光环加身，MiniMax 的存在不可谓不特殊。

那么，这样一个特殊的存在究竟价值几何？回答好这个问题，既是对过去相当长一段时间里中国大模型产业的阶段总结，也为接下来更多中国大模型企业的发展路径，指明了方向。

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MiniMax 招股书背后：

被低估与被错读的

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要对 MiniMax 价值进行讨论，始终离不开对其财务侧的表现拆解。

事实上，直到 MiniMax 招股书披露前，行业对它的判断始终存在两个偏差：一是低估了其营收的健康度，二是错读了其上市的动机。

先看被低估的营收与利润。2022 年才成立，2023 年营收就已经达到 346 万美元，2024 年飙升至 3052 万美元，同比增速 782.2%；2025 年前九个月，营收同比增长 174.7%，达到 5344 万美元。

这样的增速，在过去的中国任何行业都是绝无仅有的。但更可怕的是，这一增速，还将继续维持下去。

更值得关注的是市场长期低估了 MiniMax 的经营能力。随着技术发展，模型的参数连年膨胀，对应的训练数据、算力需求也随之水涨船高，但 2022 年迄今，MiniMax 的亏损率却出现不断收窄的趋势：

MiniMax2023 年、2024 年以及 2025 年前三季度，经调整亏损分别是 8907 万美元、2.44 亿美元、1.7 亿美元及 1.86 亿美元，整体数额虽然有一定上涨，但是与之相伴随的，是 2023 年 346 万美金到 2025 年前三季度 5344 万美元连年高速增长的营收，因而体现在毛利率层面，公司毛利从 2023 年的 -24.7% 快速转正到 2024 年的 2.2%，并在 2025 年前九个月进一步提升至 23.3%。也就是说，从 2024 年到今年三季度，公司每单位收入对应的亏损额大幅下降了 60%，进入高质量扩张轨道。

再看被错读的现金流造血能力。

在大模型行业，巨额研发支出是常态，过去几年，OpenAI 累计花费 400-550 亿美元，金额甚至远高于国内几家头部大模型公司的融资额之和，但是技术侧并未出现相较国内一众对手的断崖式领先。因此，当 MiniMax 宣布上市时，市场不乏研发支出过高导致现金流枯竭的猜测。

但招股书的数据打破了这种偏见：我们可以从研发成本、销售成本、现金流三个角度出发来看。

首先是研发成本，MiniMax 四年总研发成本仅有 4.5 亿美金，是 OpenAI 的百分之一不到。2025 年前九个月，MiniMax 营收同比增长 174.7% 的同时，研发开支同步仅增长 30%，研发效率处于市场领先水平。

更重要的是，销售及营销开支更同比下降 26%。

要知道同期大厂，仅仅腾讯元宝一季度的投流费用就有十个亿，强度达到 MiniMax 十倍多。这也侧面证明，即便投流强度连年降低，MiniMax 也能实现技术突破 - 口碑爆发 - 营收增长的正向循环，完成健康成长。

而现金流侧，截至 2025 年 9 月 30 日，公司累计融资 15 亿美金，但现金结余合计达 11.02 亿美元，包括 3.62 亿美元现金、6.44 亿美元短期理财、7022.8 万美元长期理财及 2509.7 万美元受限制现金，还有 3940 万美元未动用银行融资。按当前现金消耗率计算，即便不考虑 IPO 募资，以及未来连年增长的营收预期，这些现金也能支撑公司运营超过 53 个月（约 4.4 年）。

那么新的问题来了，基于如此业绩营收，MiniMax 的估值体系应该如何对标？

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一级市场如何对 MiniMax 进行估值？

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成立迄今不过四年时间，对一级市场来说，无论用 PBPEPS 哪一种成熟模式对 MiniMax 进行估值，都会略显偏颇。

因此，对一级市场来说，寻找对标，就是最简单且行之有效的办法。

那么 MiniMax 的对标对象应该是谁？答案或许是 Anthropic + Runway + ElevenLabs + Suno 的总和，原因在于 MiniMax 是当前市场上为数不多的押注全模态，且全数取得成功的玩家。

文本侧，2025 年 10 月，MiniMax 发布并开源新一代文本大模型 M2，一举刷新国产文本模型的全球排名——在权威的 Artificial Analysis 榜单中位列全球前五、开源第一，这也是中国开源大模型首次跻身该榜单全球前五。发布后，M2 在全球模型聚合平台 OpenRouter 上迅速爬升至国内模型 token 用量第一，编程场景排名全球第三，成为最受海外开发者欢迎的中国大模型之一：发布期间，M2 被 Cline、Kilo Code、秘塔 AI 在内近 30 家国内外开发平台与产品接入支持；随后又被亚马逊 Bedrock、谷歌 Vertex AI、微软 AI Foundry 等全球顶级云平台引入，成为海外开发者构建 AI 应用的首选基座之一。

语音侧，MiniMax 的语音大模型，是最早实现全球领先的领域。2023 年推出国内首个基于 Transformer 架构的语音大模型 Speech 01，2024 年升级的 Speech 02 综合性能跃居全球第一，力压 OpenAI、ElevenLabs 等国际巨头。到了最新的 Speech 2.6，已经支持 40+ 种语言，语音生成自然流畅，更关键的是在 Voice Agent 场景的突破，首包响应时间压到 250 毫秒，支持专业格式文本无障碍朗读，达到行业绝对头部水平。

这种技术优势，直接转化为商业合作。支撑 ChatGPT 高级语音模式的 LiveKit、GitHub 热门开源框架 Pipecat、YC 孵化的语音平台 Vapi，都选择 MiniMax Speech 作为底层技术引擎；智能硬件领域，Haivivi、Bubble Pal、Rokid Glasses 等新锐产品，也靠它实现自然语音交互体验。截至目前，MiniMax 语音模型已帮助用户生成超过 2.2 亿小时的语音，成为全球 Top 2 大规模商用的语音大模型。

音乐侧，MiniMax 的音乐模型 Music 2.0 也实现了突破，被誉为 AI 界的全能制作人。它支持生成长达 5 分钟、包含主歌副歌完整结构的专业级歌曲，用户可通过提示词定制唱腔、情感、男女对唱，还能独立控制多种乐器分轨，让普通创作者也能产出媲美录音室质感的作品。

视频侧，2024 年 8 月，MiniMax 才发布了视频生成模型 Video 01 及海螺 AI 产品，彼时，行业普遍认为后发者难有机会。但到了 2025 年 6 月推出的 Hailuo 02，MiniMax 已经在 Artificial Analysis 视频评测中位列全球第二，累计生成视频超 5.9 亿个。通过聚焦文生视频、图生视频、主体参考、首尾帧控制等实用功能，海螺 AI 构建了全球最大的头部 AI 艺术家 / 创作者生态（超过 10000+ 名），并与戛纳电影节、上海国际电影节等国际节展，以及纽约大学艺术学院、中国传媒大学等顶尖院校展开深度合作，将 AI 视频生成技术融入专业创作场景。

然而，一个略显吊诡的地方在于：如果将 MiniMax 不同模型进行拆分，那么它的价值将是 Anthropic（文本大模型，3500 亿美金）+ Runway（视频大模型，60 亿美金）+ ElevenLabs（语音模型，110 亿美金）+ Suno（音乐模型，24.5 亿美金）=3694.5 亿美金。若四者合一，MiniMax 存在巨大估值空间。而要如何达到这个定价区间，未来更多的，还要靠一级市场与二级市场的叙事逻辑切换，来完成最后的闭环。

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MiniMax 估值的二级参考系是什么？

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一直以来，关于二级市场应该如何给 AI 公司进行估值，市场众说纷纭，整体分为三派：

相当一部分保守观点看来，AI 公司的估值应该参考中软这样的项目制软件公司。虽然存在一定的技术底色，但重投入、低护城河，长期的利润始终与员工规模与成本牢牢绑定。

温和派的观点，则更多将其与芯片、手机这样的科技公司并排比较：企业用持续的研发投入会换来源源不断的超额利润，但两者始终成正比。

相对乐观的观点，则会将其与互联网公司进行对比：研发投入与先发优势带来的成果，可以用极低的成本复制，增速是核心考量因素。

从市场现状来看，三种估值模式各有道理，分别对应项目制 AI 公司、模型即产品的 AI 公司，以及产品化 AI 公司三种企业形态。

毫无疑问，多个爆款 C 端产品在手，B 端走标准化 API 接口的 MiniMax，是第三类 AI 公司的典型代表。

先看 C 端，立足全球的爆款产品能力，是 MiniMax 最大的优势。

传统中国互联网公司的全球化扩张，往往遵从国内试水 - 扩张 - 海外复制的模式，但在此过程中，往往会面临文化冲击、用户习惯天差地别等困境。而 MiniMax 则是生而全球化的代表，其明星多模态交互产品 Talkie，在海外 AI 娱乐应用市场，占据统治地位之外；视频生成产品 Hailuo AI 也凭借猫咪跳水等现象级传播杀出 Sora、Runway 重围，仅用一年时间就帮助用户生成超 5.9 亿个视频。

截至 2025 年 9 月 30 日，MiniMax 已有超过 200 个国家及地区的逾 2.12 亿名个人用户，其 2025 年前九个月同比增长超过 170% 的营收中，海外市场收入贡献占比超 70%。

而在 B 端，相较一众同行将宝压在定制化项目上，MiniMax 的 B 端收入主要来自 API 调用，没有一笔依赖短期项目的定制化收入。

这也使得 MiniMax 前期模型研发成本，能随着调用量的增加而被摊薄，最终简化为算力 + 毛利的定价模式。也是因此，MiniMax 的 B 端毛利可以做到近 70%，应收账款只有 806.3 万美元，应收账款周转天数也仅有 38 天，远低于 AI 及 SaaS 行业 60-90 天的平均水平，打造了近乎互联网式的低成本扩张商业模式。

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MiniMax 的第三种估值模式：

未来价值几何？

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如果说财务数据、模型表现以及商业模式的选择只代表了 MiniMax 的过去，那么接下来的这组数据，代表的则是 MiniMax 要走向何方的未来：

招股书披露的团队数据显示：这是一个仅 385 人的极致年轻化的团队。员工平均年龄 29 岁，以 95 后为主；董事会平均年龄 32 岁，全是 90 后；研发人员占比高达 73.8%，约 1/3 员工拥有海外教育背景。整体 CEO 以下，仅有三层架构，从实习生到一线研发，只要有想法、有创新，就能随时被看到、给机会，做出成果。

在 AI 领域，这种人员与组织形式的极度年轻不仅意味着精力充沛，更意味着对未来应该如何建设的 0 包袱与加速度。95 后、00 后是伴随互联网和 AI 成长起来的一代，他们不会被传统软件的思维束缚，也自然能深入的理解 AI 产品的创新范式。

而基于这种极致的创新自由度与年轻的好奇心与胜负欲，带来的，不仅有 MoE（混合专家）架构、Lighting Attention（闪电注意力）机制、原创算法 CISPO 等方案，还有 MiniMax 被严重低估的创新效率。自成立至 2025 年 9 月，MiniMax 累计花费仅 5 亿美元，不及 OpenAI 累计花销的 1%，却做出了全模态全球第一梯队的模型。

也是因此，如何估值还在高速成长的 MiniMax，也代表着我们如何估值未来，以及如何估值关于创新的无限可能。

* 头图来源：视觉中国

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