MiniMax发布中期财报：ARR达8亿美元，B端占比80%，Token消耗量涨20倍

MiniMax迎来爆发一幕。

先从一份全线狂飙的成绩单说起。当外界还在用传统标尺去衡量大模型企业时，MiniMax发布的2026年中期财报中，几个关键指标大超预期

8亿美元ARR、80%的B端占比、703%的B端增速、20倍的Token消耗量。

细看下来，这份财报的核心价值远不止于单一指标的亮眼，而在于它向资本市场证明了：大模型的增长斜率可以持续变陡，增长逻辑可以闭环，且增长动力具备极强的可持续性。

这场收入与亏损的赛跑中，MiniMax找到了属于自己的速度。也许，这会成为国内大模型行业的一个分水岭。

意外一幕

财报里的MiniMax加速度

这半年，MiniMax上演了陡峭的业绩加速度。

最直观的体现是ARR（年度经常性收入）。记得今年2月时，MiniMax披露ARR达到1.5亿美金，此后迎来跨越式发展；至8月，这一数字已达到8亿美金也就是说在6个月内增长了433%，半年增至5.3倍。

这里需要单独说明ARR的口径问题。AI行业ARR披露长期缺乏统一标准，本身就是业内持续讨论的话题多数公司对外PR时会选取单日峰值收入×365，早期公司甚至用日流水×365。MiniMax作为目前唯一披露业绩的上市AI公司，对外数据均经过审计，采用的是周收入×365的口径，能相对客观地反映业绩的增长节奏。

ARR增长的核心驱动力是模型能力的提升。当M3相较于M2系列“价格不变”的情况下，MiniMax提供了更高的模型智能水平，从而带来显著加速的“用量增长”。数据显示，M3吸引了更多的新客户；另一方面，老客户也因为模型能力提升而在解锁更多使用场景。

这也意味着商业化能力的质变升级。简单说，当企业不再单纯依赖C端用户“尝鲜式”的不稳定订阅，而是成为千行百业的B端客户真实工作流中的基础设施，ARR势必迎来上涨。B端客户一旦将模型接入业务，替换成本极高，这种高确定性和高客单价，是商业化模式走向成熟的标志。

8亿美元ARR的背后，是Token消耗量在半年内暴增。

仅今年7月，MiniMax全平台的Token消耗量就达到了1月份的20倍。模型使用场景、用户需求全面扩容，截至目前，其全球企业客户与开发者数量突破200万，是2025年底的10倍之多。

众所周知，Token消耗量是大模型行业最真实的景气度指标，代表市场真实调用需求，消耗增幅意味着大规模、高频次、常态化落地。

MiniMax创始人、CEO闫俊杰在财报电话会上透露，“由Agent驱动的推理需求增长，显著快于人类用户数和消息数的增长。这直接导致单用户的Token消耗呈倍数级爆发。”

收入增长的速度也在加快。根据最新财报，MiniMax上半年总营收1.1657亿美元，同比增长283.1%已达去年全年收入的1.5倍。收入快速增长的核心，在于MiniMax围绕文本及多模态模型形成了独特的定位，在提供前沿模型能力的同时优化推理效率，实现了具有吸引力的性价比。

其中，第二季度营收环比Q1增速高达81.8%，说明MiniMax的增长不是阶段性脉冲，而是持续加速的确定性趋势。

更重要的是高增速+高毛利的双突破。报告期内，MiniMax毛利同比暴涨465%，在持续降价让利市场的前提下，实现增速、盈利双向爆发，商业化模型跑通正向循环。

此外，全球化依然是重要底色，上半年海外收入占比约60%，国内占约40%，凭借开源生态的积极布局，其产品和服务已覆盖全球超过230个国家和地区。AI原生产品收入约4300万美元，同比增长101%。在收入暴涨的同时，销售及分销开支同比下降17.9%，本期为2700万美元。

至此，MiniMax在最新财报中跑出了令人意外的速度。

一场历史性反转

从C端到B端

本轮财报的战略意义并非单纯的收入增高，收入结构的变化更为关键。

模型智能是最本质的问题，对于任何一家大模型公司来说，B端与C端的收入占比，都是市场需求的真实映射只要模型能力足够高，B端和C端的增长变化就足够快。MiniMax收入结构的极速反转，正是模型跨过阈值后，真实产业需求被点燃的自然结果。

过去很长一段时间内，MiniMax更多呈现给外界一个C端公司的角色，无论AI社区产品星野、早期出海破圈的Talkie，还是多模态内容创作平台海螺AI，都为MiniMax带来了足够的用户基础。

但现在，情况已经发生了根本性变化。

进入2026年，MiniMax的B端业务迎来大爆发。从收入结构看，今年上半年开放平台及其他AI企业服务收入达7392.9万美元，同比暴涨703.1%，占总收入比重由2025年的32.85%大幅跃升至63.42%，成为绝对第一大收入来源。从最新的ARR结构来看，To B业务约占80%，To C约占20%，与去年同期“B端30%、C端70%”的格局相比，企业和开发者对模型的采用速度明显加快。

在AI时代，模型即是产品本身，无论是To B还是To C，本质上客户都是在为模型能力而付费。从财报来看，C端产品收入占比尽管从67.15%收缩至36.58%，但营收数值依旧保持稳健翻倍增长，同比增长100.9%。

一升一降之间，并非C端业务萎缩，而是B端产业商业化的爆发速度远超传统C端的增长维度。

至此，MiniMax的核心增长引擎已经完成历史性交接。

这样的转变并非一夕之间发生。自2025年起，MiniMax就在加大向B端拓展的力度，全年开放平台及AI企业服务收入达到2600万美元，同比大幅增长197.8%，B端业务的毛利率高达69.4%，远超C端AI原生产品的4.7%，成为公司改善整体盈利能力的重要支撑。

在这场反转中，最核心的变量在于模型智能水平的提升和Agent时代的到来。

过去无论是C端还是B端，人与AI的交互大多停留在直接问答模式。而当智能Agent开始落地，复杂任务会被自主拆解，触发成百上千次连续API调用，模型消费范式从“人直接和AI对话”转向“Agent智能体与AI进行多轮交互”。

这种范式切换，直接改写了大模型的商业算账方式。B端场景率先承接Agent带来的海量调用需求，也成为MiniMax收入结构改变最关键的推力。

中国AI启示

何以打破成本悖论

说到底，业绩得以爆发，底层技术能力的不断突破和迭代是最有力的支撑。

多模态无疑是MiniMax的一张王牌。

不久前，MiniMax发布多模态模型MiniMax H3，并进行开源，发布三周以来战绩斐然下载量突破2400万次，衍生出超300个公开衍生模型，成为2026年全球下载量最高的多模态模型之一。

凭借H3，MiniMax拿下属于中国AI的全球影响力。

这种生态号召力也足以转化为商业壁垒。据悉，H3在设计之初就考虑了与多款国产芯片（如华为昇腾、摩尔线程等）的兼容，开源后24小时内就获得了超百家国内外合作伙伴的“Day 0”适配。这不仅大幅降低了开发者和企业的使用门槛，更能成功卡位开发者入口。

正如闫俊杰指出，“H3不是简单把语言模型做Encoder，而是让语言模型做精细上下文感知、全方位参考与精细生成控制。”从更长远来看，类似语言模型和视觉生成模型的结合的范式，在一些更加前沿的领域会持续涌现。

截至目前，MiniMax正在稳步推进三个新模型的研发M3.1、M3 Pro和H3.1。

M3.1是MiniMax现有旗舰模型M3的优化迭代版本，打造可大规模、广泛使用的模型。在M3的基础上，M3.1进行了充分的预训练并持续scaling了后训练规模，把已有的基础能力更充分地转化为Coding、工具调用和Agent任务中的实际表现；

M3 Pro则是MiniMax正在研发的下一代超大规模旗舰模型，它将冲击模型智能上限与复杂任务能力，参数量将从M3的4280亿大幅提升至约3T（3万亿）；

H3.1，顾名思义也是全模态生成系统H3的升级版本。

在通用大模型底层架构上，MiniMax的技术迭代正持续构筑差异化壁垒。

大模型行业一直存在一个悖论：模型越聪明，推理成本越高。

然而，MiniMax通过自研架构打破了这一魔咒。从M2系列的持续迭代，到M3的发布，再到全模态模型H3的开源，MiniMax在提升模型智能上限的同时，将推理吞吐和延迟做到了极致。

正如闫俊杰所强调，“只有最小化单位智能成本，才有可能最大化智能水平。”这种基于架构创新（如MSA 2.0稀疏注意力架构）带来的效率提升，让MiniMax在不打恶性价格战的前提下，依然能为企业客户提供极具吸引力的性价比。

回过头看，随着这份财报的达成，MiniMax华丽“换挡”正式从一家靠C端产品出圈的大模型厂商，成长为一家以全球开发者生态、多模态MaaS与Agent基础设施为核心驱动力的硬科技企业。

它向市场证明，大模型的下半场不再是比拼谁的参数大、谁的C端日活高，而是比拼谁能真正将算力转化为智能，谁能将智能嵌入千行百业的真实工作流中。

置身于中国AI产业，MiniMax也蹚出了一条从“技术能力验证”走向 “产业价值落地”的可行路径当模型能力跨过阈值，真实的商业需求必将迎来阶梯式的释放。