全球首份大模型业绩报！MiniMax预判2026三大超级PMF，AI平台公司启程了

克雷西 杰西卡 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

来了！全球大模型公司，终于有了真正可量化的财务样本。

港交所上市仅52天，MiniMax交出IPO后首份年报成绩单：

2026年2月ARR突破1.5亿美元，2025年营收同比增长158.9%，毛利同比飙升437%、亏损率显著收窄……

但更关键的意义在于：作为全球首份大模型公司年报，它为市场洞察“大模型如何商业化”提供了宝贵窗口，更是衡量中国AI公司能否在全球竞争中胜出的重要风向标。

以此为起点，我们得以洞察的，不仅是MiniMax的下一步动作，还有整个AI大模型行业的进化动向。

全球首份大模型公司年报，表现如何？

2025年，也就是MiniMax真正意义上开启商业化的第2年，公司全年总营收达到7904万美元，同比暴涨158.9%，其中超过70%的收入来自国际市场。

而公司过去的经调整净亏损为2.5亿美元，净亏损率已大幅收窄。简单理解就是：钱赚得越来越多，亏得越来越少。

MiniMax的收入实现翻倍式增长，AI原生产品和开放平台双轮驱动的局势更加明显。

具体到MiniMax的营收来源，主要可以分为面向C端的AI原生产品，以及面向B端的开放平台及其他基于AI的企业服务两大类。

来自AI原生产品的收入，指的是由MiniMax、MiniMax语音、海螺AI、星野等应用的订阅收入。

截至2025年末，MiniMax已在超过200个国家及地区中，累计服务超过2.36亿名用户。这用户量级，放在全球互联网产品里也是相当能打。

由于产品的商业化进程持续推进，以及用户参与度的提升、付费意愿的提高，2025年，这部分业务为MiniMax贡献了5308万美元的营收，同比增长143%，占据总营收的67.2%。

而面向企业、开发者开放平台及其它基于AI的企业服务，通过按使用量计费，在去年为MiniMax带来了2596.3万美元的收入，同比增长197.8%。

电话会上，MiniMax创始人闫俊杰还透露了最新消息——文本模型驱动的生产力场景中，产品增速在今年更加明显。

例如，M2系列文本模型在2026年2月的平均单日token消耗量已增长至2025年12月的超过6倍，其中来自CodingPlan的token消耗量增长超过10倍。

今年2月，面向企业客户和个人开发者的开放平台产品中，新注册用户数已经达到2025年12月的4倍以上。

目前，MiniMax拥有超过100个国家及地区的21.4万企业客户以及开发者，并且在开发平台这类收入中，有超50%由海外市场贡献。

这种“C端+B端”双轮驱动的商业模式，为MiniMax提供了稳定增长、可预测的经常性收入，也让盈利能力得到显著提升。

2025年，MiniMax的毛利为2008万美元，同比猛涨437%，且明显高于营收增速。

同期，公司毛利率的增速同样惊人，已经从2023年的-24.7%，转正到2024年的12.2%，2025年又增长了13.2个百分点到25.4%。

毛利水平的提高，主要是由于模型及系统效率的提升，以及基础设施配置的优化所致。

结合明显收窄的净亏损率，从利润维度去解读，MiniMax离可持续的商业化闭环更近了一步。

而想要具备这样的能力以及成绩，前期的投入和铺垫必不可少。

2025年，MiniMax的研发开支为2.5亿美元，同比增长33.8%。而对于一家AI大模型公司而言，比起直观数字，更值得参考的还有研发效率这一指标：

MiniMax的研发开支占总营收的比重，已从2024年的619%，下降到了2025年的320%，可见研发效率正在逐步提升。

同时，“效率”一词也体现在MiniMax的现金储备上。

截至2025年年末，公司现金储备为10.5亿美元（包含现金及等价物、受限制现金及定期存款等等），高于2024年末的8.8亿美元。

且赴港上市后，资本市场用脚投票，MiniMax的股价水涨船高，更让其现金“弹药库”愈发充足。

整体来看这份业绩，MiniMax已经进入加速奔跑阶段。那么这样爆发式的成倍增长，是靠什么样的技术和产品来支撑的呢？

产品密集迭代，商业化加速落地

2025年，对MiniMax而言，是技术全面进击、商业化加速落地的一年。

这一年，MiniMax构建了全模态的研发能力，语言、视频、语音、音乐等各主要模态均拥有了具备全球竞争力的模型。在自2025年第四季度至今年年初的108天时间内，MiniMax连续完成M2、M2.1、M2.5三代语言模型产品更新，展现出了行业领先的模型迭代速度。

特别是在下半年，MiniMax彻底拉开了产品大爆发的序幕。

顺着时间线往后看，就不难发现MiniMax从去年10月开始，就在模型迭代上一直处于狂飙模式。

M2发布时，研发团队为了真实任务的稳定性，用回了传统的全注意力机制，并打破了智能水平运行速度与算力成本的不可能三角。

实际场景里，这个模型在香港大学的AI-Trader模拟A股大赛中拿了第一名，20天用10万本金赚了将近三千块。

到了12月，MiniMax通过了港交所聆讯，紧接着便又推出了旗舰级Coding&Agent模型M2.1。

M2.1拿下了多语言编程的全球SOTA，而且补齐了Vibe Coding的一大短板，把前后端开发规范都拿捏住了。

甚至到后来有了OpenClaw之后，OpenClaw的作者还夸赞M2.1是（当时）最好的开源模型。

M2.1上线不到两个月，大约是在春节前，M2.5模型也上线了，依然是主打代码与智能体能力，但变得更轻、更快，也更省钱。

它的推理速度可以飙到100TPS，能搞定前端后端数据库的完整开发，而且作为智能体跑一个小时只要1美金。

就在今天，Notion联合创始人Akshay Kothari宣布，Notion Custom Agents正式引入首个开源权重模型MiniMax M2.5，也意味着MiniMax M2.5不断深入国际主流生产力工具的核心场景。

在模型不断升级的这段时间里，MiniMax还把模型Agent能力的“脚手架”——MiniMax Agent平台更新了两次。

今年1月，MiniMax Agent上线2.0版本，推出了桌面版，能深度融入本地工作环境，直接读取电脑里的文件干活。

还有同时上线的Experts系统，让大家能通过各种任务场景的独特知识和工作流，捏出专属的垂直领域专家。

春节后，Agent平台再次迎来更新，Experts系统的社区共建进一步加强，应用数量已经破万。

回到MiniMax的产品迭代路径，MiniMax Agent平台跟进OpenClaw热点搞了MaxClaw模式。用户不用管底层复杂配置，网页上一键就能完成云端部署，零基础吃到龙虾。

迎接2026的三个超级PMF，成为AI平台型公司

如今，大模型赛道的迭代速度越来越快，也意味着竞争更加激烈，市场瞬息万变。

能赢下未来的下一代AI公司，不可能是纯技术提供商，而是技术、产品、商业化等多方面综合实力都过硬的组织。

未来的赢家，首先得是一家告别做题家思维的行动派公司。

现在的竞争不再是看谁跑分高，要看谁能在真实的混沌商业环境中拿结果。

拿MiniMax最新推出的M2.5来说，它就具备了包揽后端逻辑和数据库设计的真全栈交付能力。

配合MiniMax Agent打通云端与本地电脑环境，让AI主动读取本地文件并消化业务隐性经验，大模型真正成为了懂行的长期“数字合伙人”。

决定一家大模型公司生死存亡的，还有技术判断力、市场嗅觉和进化速度。

用MiniMax CEO闫俊杰在财报电话会议上的话来说，就是拥有定义新智能范式的能力，并且为此未雨绸缪、提前准备。

从2025年下半年开始，MiniMax就已经积极准备迎接他们认为今年会涌现的几个超级PMF：

• 编程领域：AI编程将迎来L4至L5级别的智能，AI将从“工具”走向“同事级”协作，L4可以理解为对于工程、复杂的算法问题能提出创新性的解法；L5级别则需要多个智能体像人类一样被有效组织和协作；
• 办公领域：各职业的workspace办公场景，是一个覆盖范围更广，市场空间更大的场景，会比编程更加复杂，但MiniMax相信办公场景将复刻去年编程领域的进步速度；
• 多模态创作：AI创作工具将能够生成“直出可交付”的中长内容，甚至出现流式、实时输出的新形态，例如MiniMax已经在海螺AI产品中升级了Media Agent，支持全模态全能创作、一键成片。

这意味着，新的技术挑战即将来临，更大规模的智能供给将要爆发，应用层将迎来巨大的创新窗口期。

像MiniMax一类的、以多模态模型为核心的AI公司，所承载的需求会被放大，Token量级很可能出现1-2个数量级的增长。

为此，MiniMax组织已经做好了准备，正在研发的M3和Hailuo3系列模型，就是针对这些挑战设计。

面对这样的机会，MiniMax将从一家大模型公司，全面升级为“AI平台型公司”，以智能密度与模型吞吐为核心指标，推动AI成为全球新一代生产基础设施。

在MiniMax看来，当智能边界突破时，会产生大量新场景和新用户，进一步形成新的生态和新的商业化红利。

有能力定义这个智能边界，并且产品和商业上能享受到这种边界带来的红利的公司，就是他们所定义的“AI平台型公司”。

用更通俗的说法来解释，一家AI时代平台公司的价值，可以简单估算成提供智能的密度×Token吞吐。当两者都足够强时，平台价值自然会显现。

而在MiniMax的路线图中，M3与Hailuo 3正是这一估算公式的极致践行者——M3及Hailuo 3系列模型研发，将会持续优化推理架构与算力效率。

可以预见，智能的边界正在被重新定义，2026年将是AI从“工具时代”迈向“生态时代”的关键分水岭。

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