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近日，MiniMax盘中跌破165港元的发行价，收报160.7港元，市值回落至566亿港元附近。九个月前上市首日大涨109%，两个月后股价摸到1330港元，市值一度站上4100亿。从高点算起，回撤接近88%。

跌破发行价前一周，爱分析那份Token收入榜单给出了MiniMax的另一个坐标：按2026年8月Token收入年化48亿元，排在字节300亿、阿里160亿、智谱110亿、DeepSeek 60亿、Kimi 58亿之后，和可灵一起落在“50亿量级”的第二梯队。48亿不算小，但和曾经4100亿的市值放在一起，市场当时买的显然不是这个数字。

MiniMax在2026年完成了一次收入结构切换，这在中国大模型公司里并不常见：把收入引擎从C端应用切到了B端Token。上半年开放平台收入7390万美元，同比增长703%，占比从30.3%跳到63.4%，第一次超过海螺AI和Talkie，成为第一大收入来源。ARR从年初的不足2亿美元推到8月的8亿美元以上，企业客户和开发者数量突破200万，是2025年底的10倍。

收入引擎已经切换，增长有报表支撑；利润端尚未同步改善。

收入换轨

2025年上半年，MiniMax近七成收入来自AI原生产品。Talkie和星野做AI陪伴，海螺AI做视频生成，靠订阅和增值服务变现。那套模型的规模天花板很快就摸到了：Talkie/星野的ARPPU只有5美元左右，海螺AI高一些，约56美元，用户盘子大，付费厚度薄。更关键的是毛利率——C端AI原生产品的毛利率只有4.7%，运营、平台分成和推理成本一层层扣下去，留给自己的所剩无几。

开放平台是另一套账。按Token调用量收费，把模型能力直接作为商品交付给企业和开发者，同期毛利率69.4%。同一套模型，换一种交付方式，单位经济模型完全不同。

增长的动力不来自“更多人开始用AI”，而来自“每个人用AI的方式变了”。7月平台Token消耗量是1月的20倍，增速远快于用户数。Agent把一个需求拆成搜索、规划、执行、校验多个步骤，每一步都调用模型。一次请求消耗的不再是几轮对话的Token，而是几倍甚至几十倍的量。

M3在6月发布，强化Coding和Agentic能力，定价与M2基本持平。H3在7月底开源，视频编辑能力在Artificial Analysis榜单排到全球第一，2K生成价格0.8元/秒，只有同类旗舰的三分之一，发布三周下载量超过2400万次。模型能力提升带来新客户，也让老客户把更多场景交给MiniMax。闫俊杰在财报会上说，一个模型长期的定价能力，取决于效果、成本、稳定性和迭代速度，不是是否开源。

这条链条在前半段已经得到报表验证：模型能力提升带动调用，调用转化为收入。后半段则受制于成本。

毛利受压

但后半段有一个绕不过去的约束。

上半年毛利率17.9%，比去年同期的12.1%提升了5.8个百分点，却比2025年全年的25.4%掉了7.5个百分点。收入在跑，收入成本跑得更快：上半年收入成本9576万美元，较2025年全年增长62.6%，而收入较全年增长47.6%。

原因不复杂。Agent把Token消耗推上去的同时，也把算力成本推了上去。推理调用量越大，GPU折旧、电力和带宽的线性支出就越大。大模型不是互联网平台，边际成本不趋近于零，调用量越高，成本同步上涨。价格战又在收入端施加压力：DeepSeek旗舰模型限时降价75%，GPT-6系列API永久降价50%，智谱和Kimi也在各自的优势场景里压价。高盛因此把MiniMax基础文本API业务的毛利率预测下调到2026年40%、2027年30%——这是API业务口径，不等同于公司整体毛利率——反映M3更激进的定价策略。

研发的刚性同样在挤压利润空间。上半年研发费用2.97亿美元，同比增长138.8%，是同期收入的2.5倍。经调整净亏损2.93亿美元，同比扩大111.2%。研发开支的增速低于收入增速，这是一个值得注意的变化，但绝对差额仍然很大。收入每增长一块钱，研发还要花掉两块五。

闫俊杰对毛利率方向的判断有明确依据：规模变大之后，基础设施效率提升，毛利会持续改善，下半年和明年都有提升空间。上半年毛利绝对额增长了464.8%，基础设施效率确实在起作用。但毛利率的回升速度，需要跑赢研发和算力成本的膨胀速度，而价格战又在压低每一单位Token的收入。三股力量之间的赛跑，比收入增速的斜率更难预测。

平台待补

MiniMax在2026年做的另一件事，是把自己从“大模型公司”重新定义为“AI时代的平台型公司”。闫俊杰在上市后首个业绩电话会上宣布了这个战略升级：平台型公司是能够定义智能边界、同时在产品和商业层面兑现行业红利的企业。

这个定义落在产品上，是一条“全模态”的线。M系列做语言和Agent，H系列做视频生成，Speech和Music系列覆盖语音和音乐，客户可以同时调用语言、视觉和声音能力，服务覆盖超过230个国家和地区，海外收入占六成。全模态的好处是客户黏性更高——一个同时使用文本、视频和语音的客户，迁移成本远高于只调用单一模型的客户。

但“平台”这个词的财务含义，和“模型公司”不一样。模型公司的收入随调用量线性增长，平台公司的收入需要有一层产品化的加价。MiniMax目前的收入结构仍然以Token计费为主，C端订阅占比在下降，企业服务更多是按调用量付费的API，而不是打包的解决方案。从卖Token走到卖平台，中间需要的是让客户为“集成后的体验”支付溢价，而不仅仅是为“模型能力”支付单价。这条路字节用火山引擎走过，阿里用云走过，MiniMax的起点是模型能力，终点需要补上产品和生态的厚度。

方向已经开始落地。M3.1和M3Pro在推进，M3Pro的参数规模预计提升到约3T，国产芯片适配和大规模国产算力集群也在上线，逐步承担真实生产流量。算力自主对毛利率的意义是直接的：如果国产集群的单位成本低于外购GPU，推理成本的下行空间就会打开，毛利率的改善就不再只依赖价格战停火。这件事需要时间，但它会直接影响推理成本曲线。

估值重校

4100亿市值的时候，市场定价里包含“全模态第一梯队”的稀缺性。港股当时只有智谱和MiniMax两个纯大模型标的，供给集中，需求拥挤，市销率被推到百倍以上，而全球成熟AI上市公司的中位数大约在20到25倍。7月限售股解禁，流通盘一夜放大近十倍，财务型股东的退出诉求变成真实的抛压，稀缺性叙事开始松动。

566亿市值，对应8亿美元ARR，市销率大约10倍。这个数字不再为“中国大模型第二股”的标签付溢价，它开始用收入底座和单位经济模型来定价。48亿Token收入是真实的，8亿美元ARR是真实的，200万企业客户和开发者是真实的。市场重新校准的，是这些收入在扣掉算力、研发和价格战之后，能留下多少。

对MiniMax来说，模型能力已不是主要疑问。M3的Agent能力、H3的视频生成、全模态的覆盖广度，在中国大模型公司里有其位置。更关键的验证在于：当Token调用量从1月的1倍跑到7月的20倍，毛利率能不能从17.9%重新爬回25%以上，经调整亏损能不能在收入继续膨胀的同时开始收窄。闫俊杰说下半年的毛利会改善，这句话的方向有依据，但改善的斜率需要被接下来两三个季度的报表验证。

Token已经接住增长，利润引擎仍在预热。566亿港元市值定价的是利润改善兑现的概率，而不是已经兑现的结果。MiniMax有技术储备和现金储备去争取这个时间窗口，剩下要看报表和市场耐心。