8月ARR冲破8亿美金，MiniMax的至暗时刻可能已经过去

看一家模型公司，探长习惯看两张成绩单。一张回答模型有多聪明，另一张回答这些智能到底能不能卖出去。

前一张成绩单容易热闹，跑分、榜单、参数，每隔几周就能刷新一次。后一张安静得多，只认Token、收入和毛利。

8月26日盘后，MiniMax交出了上市后的首份半年报。

探长翻完财报，第一个感受是：MiniMax的至暗时刻可能已经过去。这份业绩足以破除市场的悲观情绪：这是一家技术能力和商业能力都足够能打，并且具备多模态+大语言双线能力的独特公司。

尽管竞争如此激烈，AI市场依旧还在早期。财报会上，MiniMax解答了市场对技术路径的疑问。很多人问为什么要做多模态，因为看向未来不会只有大语言模型的能力，当场景开始交叉，MiniMax的独特价值就会被看见。

这样的场景已经开始在科学研究中出现，这是比coding大10倍以上的市场。探长对这份财报的感觉是，MiniMax的好日子可能快了，虽然不知道还有多久，但起码坏日子是已经熬过去了。

半年跑完去年全年，MiniMax的增长曲线突然陡了

先把几组核心数字亮出来。

MiniMax 2025年全年收入为7900万美元。今年只用了半年，就做到了去年全年的约1.5倍。

如果把时间轴拉开看，增长曲线会更加直观。

第二季度收入较第一季度环比增长81.8%；7月Token消耗量达到1月的20倍；2月ARR为1.5亿美元，5月超过3亿美元，8月进一步升至8亿美元。

半年时间，ARR膨胀到原来的5.33倍。

所以，1.17亿美元代表的是已经确认在财报里的收入，而8亿美元ARR更接近MiniMax当前的业务运行速度。市场看到的是一张截至6月底的成绩单，但公司实际上已经跑到了8月。

从“做应用”到“卖智能”，MiniMax的B端引擎点火了

过去市场提到MiniMax，第一反应通常是海螺AI、Talkie这些C端产品。这个印象并不奇怪。2025年上半年，AI原生产品贡献了公司69.7%的收入，开放平台及企业服务占比只有30.3%。

但一年之后，位置完全翻了过来。

2026年上半年，MiniMax开放平台及其他AI企业服务收入达到7393万美元，同比增长703.1%，占总收入的63.4%。到了8月，B端在整体ARR中的占比进一步升至80%。

C端也没有掉队。上半年AI原生产品收入4264万美元，同比增长100.9%。B端占比之所以快速提升，不是因为C端不增长，而是B端自己跑出了七倍以上的增速。

电话会上，管理层也进一步拆解了这轮增长。

目前MiniMax的企业客户和开发者数量已经突破200万，是去年年底的10倍。新增客户当然贡献了一部分，但老客户也在持续扩量。M3相较M2系列保持价格不变，模型能力提升之后，客户开始解锁更多使用场景，单个客户消耗的Token也随之增加。

这里有一个细节，我觉得特别值得注意。

过去更多是“人向AI提问”，现在越来越多需求会由Agent拆解成多轮模型请求、工具调用和子Agent任务。用户表面上只发出一个指令，背后可能已经触发了几十次甚至更多模型交互。

这就解释了一个看起来有些夸张的数据：企业客户和开发者数量增长10倍，但Token消耗量半年增长了20倍。

增长不只是客户变多了，更是每个客户用得更深了。

所以，MiniMax的商业身份也在发生变化。过去它更像是一家拥有自研模型的AI应用公司，现在则越来越接近一家同时拥有底层模型、开放平台和终端产品的全球AI平台。

毛利暴涨465%，MiniMax准备把推理成本再砍三分之二

收入增长283.1%已经足够亮眼，但我更在意的是毛利增长464.8%。

上半年MiniMax毛利达到2081万美元，毛利率从12.1%提高至17.9%，提升5.8个百分点。与此同时，销售及分销费用同比下降17.9%。

收入接近四倍，销售费用反而下降，这说明新增收入越来越多来自模型能力、开发者采用和自然调用，而不是依赖大规模销售投入。

毛利增速超过收入增速，则说明基础设施效率提升之后，每一美元收入留下来的毛利正在增加。

关于这方面，管理层给出了更具体的解释。

过去两个多月，MiniMax文本模型的单位算力提升了三倍。正在研发的M3.1，目标是将推理成本降至M3刚上线时的三分之一左右。

这个目标不是单靠某一个环节完成的，而是模型、推理系统和基础设施一起优化。

MiniMax提出的MSA 2.0架构，将进一步压缩KV Cache所需的存储容量，提高缓存命中率和Batch Size。在最大参数规模档位，公司预计计算效率较第一代架构提升约三倍，而且任务越长、上下文越复杂，效率优势越明显。

这也解释了管理层反复强调的那句话：

“Minimize the Inference Cost，Maximize the Intelligence。”

推理成本降低，一头连接商业化：客户用得起，Token规模才能继续扩大；另一头连接模型研发：合成数据、强化学习Rollout和评测都需要大量推理，更高效率意味着同样的算力可以完成更多后训练。

管理层的说法很直白：推理既是对外供应智能的过程，也是内部生产下一代智能的过程。

公司基础设施的有效训练时间占比ETTR已经达到97%，单位资金效率下的后训练规模仍有至少三倍提升空间。管理层预计，下半年毛利率还会继续改善，明年仍有进一步提升空间。

上半年MiniMax研发投入2.97亿美元，同比增长138.8%，但已经明显低于收入增速；IFRS口径净亏损同比收窄11%。7月完成160亿港元配售后，公司现金储备超过30亿美元，继续训练大模型的资金底盘也更厚了。

H3开源引爆多模态，MiniMax又找到了一个高价值入口

Coding是当前模型商业化最清晰的方向，多模态生产力可能是下一条。

H3开源三个多星期，下载量已经超过2400万次，诞生了300多个公开衍生模型，成为2026年全球下载量最高的模型之一。管理层透露，H3上线后的官方服务使用量也出现了爆发式增长。

它的价值不只在视频生成。

H3尝试把语言模型和视觉生成真正结合起来，让模型理解上下文、参考素材和用户意图，再参与镜头控制、主体一致性、声音配合和连续修改。

视频模型因此开始从“生成一个片段”，走向广告、电商、游戏、设计和影视等完整工作流。模型不只是负责生成，还要理解、修改，并最终完成交付。

MiniMax选择开源，也有很明确的商业逻辑。

开源可以降低开发者和企业的采用门槛，让模型更快进入云平台、开发工具和企业工作流；而大规模商业收入，最终仍然要由高效推理、稳定服务、API调用和企业交付来承接。

接下来，公司还将推进M3.1、M3 Pro和H3.1。M3 Pro的参数规模预计提升至约3T，并扩大强化学习和长程任务训练。

MiniMax想争夺的，已经不只是某一次模型榜单的排名，而是模型迭代速度和单位算力产出的长期竞争。

1058亿港元市值，市场是在抢跑，还是仍然低估？

截至8月26日收盘，MiniMax市值约1058亿港元。

如果把上半年收入简单年化，公司PS约为58倍；如果按照8月8亿美元ARR计算，P/ARR约为17倍。

两套算法相差超过三倍，问题其实就出在分母。

静态P/S计算的是已经确认的收入，P/ARR反映的是8月最新运行速度。现在市场真正交易的，是8亿美元ARR能够以多快的速度转化为财报收入。

按8月26日市值和公开运行率粗略计算，智谱P/ARR约61倍；Anthropic按照最新私募估值和收入运行率计算约15倍。三家公司统计口径存在差异，所以这里只适合观察大致位置。

MiniMax放到全球头部模型公司的坐标系里，估值已经靠近Anthropic所在区间。

所以，估值能不能继续消化，接下来主要看三件事：

第一，8亿美元ARR能以多快的速度转化为收入；

第二，M3.1能不能兑现推理成本降至三分之一的目标；

第三，B端占比达到80%之后，能不能继续保持增长。

怎么看这件事

MiniMax这份中报的核心叙事就一句话：中国大模型公司不仅能做技术，还能做商业。而且商业化的速度比大多数人想象的快。

最亮眼的表面数据是收入增长283.1%、毛利增长464.8%。

但我觉得，真正值得市场重新定价的，是三组彼此咬合的变化：企业客户和开发者增至200万，Token半年增长20倍，ARR六个月升至原来的5.33倍。

客户更多、使用更深、单位成本更低，这才是一家模型公司商业化开始加速的完整链条。

所以，财报发布之后，再给MiniMax定价，只盯着模型榜单已经不够了。

接下来更值得盯住的，是8亿美元ARR能兑现多少收入，M3.1能把成本压到什么位置，17.9%的毛利率还能向上走多远。

如果电话会上给出的目标逐步兑现，283%的增长，也许只是MiniMax真正加速之前的起跑线。