作者 ｜ 木子

閆俊杰在商湯敲鐘前夕離開，創(chuàng)立了 MiniMax（上海希宇科技），也造就了全球從創(chuàng)立到 IPO 用時最短的 AI 企業(yè)——4 年，進程明顯快于行業(yè)常態(tài)。

就在剛剛，1 月 9 日，MiniMax緊隨其后掛牌上市，股票代碼 00100。招股書顯示，MiniMax 的ToC 收入已經(jīng)反超 ToB，這在中國大模型公司中極為罕見。

其招股書還透露了一堆硬核數(shù)據(jù)，截至 2025 年 9 月 30 日：

• 累計個人用戶：超過2 億

• 覆蓋200+ 國家和地區(qū)

• AI 原生產(chǎn)品 MAU：約2760 萬

• 企業(yè)與開發(fā)者客戶：超過10 萬家

在這次 IPO 中，Mini Max 計劃發(fā)行約 2540 萬股 H 股，開盤價 235.4 港元，截至上午 10:30，股價已飆升超 60%，市值超 820 億港元（約合人民幣 738 億元）。

據(jù)富途證券數(shù)據(jù)，MiniMax 此次 IPO 超級火爆，公開發(fā)售部分的超額認購倍數(shù)高達 1209 倍，投資者通過保證金方式認購的金額累計超過 2533 億港元。

資本市場為 MiniMax 的技術(shù)野心“買單”

在國內(nèi)近年來涌現(xiàn)的一批 AI 獨角獸中，唯二高頻更新技術(shù)論文、投資開發(fā)者生態(tài)的，是 MiniMax 和 DeepSeek 背后的深度求索。

閆俊杰曾在各種場合明確表達： MiniMax 是一家技術(shù)驅(qū)動的公司。據(jù)招股書顯示，MiniMax 最大的成本就是研發(fā)成本，為了在基礎(chǔ)模型技術(shù)上集中注意力，海外版 App 甚至沒有第一時間做英文化。投資人的評價大體也能回歸到技術(shù)要素，即閆俊杰是一個真正對 AGI 有信仰的人，“他很真”。

這是除市場數(shù)據(jù)外，MiniMax 市值最明確的支點。

僅在 2025 年，MiniMax 已通過至少兩篇公開科研論文系統(tǒng)闡述其大模型架構(gòu)與推理優(yōu)化方案，其核心成果包括 MiniMax-01，即基于 Lightning Attention 與 MoE 的超長上下文大模型；以及 MiniMax-M1，即針對推理計算效率進一步優(yōu)化的模型版本。

相關(guān)論文不僅披露了核心機制，還在處理百萬級 token 上下文和推理效率上提出可復(fù)現(xiàn)技術(shù)路徑，而非簡單參數(shù)展示。

回到 2024 年初，在稠密模型仍占主流的背景下，MiniMax 率先推出了中國首個混合專家系統(tǒng)（MoE）大模型 abab6——比 DeepSeek 火出圈 R1 早了約一整年。

在行業(yè)仍普遍依賴 Softmax Attention、并為其二次計算復(fù)雜度付出高昂算力成本時，MiniMax 開始在模型中大量引入自研的Lightning Attention（線性注意力）。

具體做法，簡單來說就是在每 8 層模型結(jié)構(gòu)中，只保留 1 層傳統(tǒng)注意力，其余 7 層改用線性注意力，從而把長上下文推理的計算壓力“削薄”。

改動后的直接效果是：模型在面對超長文本、長代碼或多輪復(fù)雜推理時，不再隨著上下文變長而指數(shù)級變慢。

這套注意力設(shè)計與 MoE 架構(gòu)疊加后，進一步放大了效率優(yōu)勢，使模型在保持推理能力的前提下，大幅提升了長文本、長代碼和復(fù)雜任務(wù)場景下的計算效率。

相比智譜以 GLM 系列基座模型為核心，在 ToB 與 ToG 側(cè)已跑出較為穩(wěn)健盈利能力的路徑；MiniMax 展現(xiàn)出的是另一種取向：模型更強調(diào)產(chǎn)業(yè)化落地，已在 ToC 端取得了不錯的成果。

圍繞自研大模型，MiniMax 已形成包括MiniMax Agent、海螺 AI、MiniMax 語音、星野以及開放平臺在內(nèi)的產(chǎn)品矩陣。

同時在海外市場亦已有實質(zhì)進展：其產(chǎn)品和服務(wù)已覆蓋 200 多個國家和地區(qū)，累計觸達超過 2.12 億名個人用戶，并服務(wù)超過 13 萬家海外企業(yè)與開發(fā)者（包括訂閱、API 調(diào)用等渠道）。

按 2024 年基于模型的收入計算，MiniMax 是全球第四大 pure-play 大模型技術(shù)公司，還是全球第十大大模型公司，覆蓋文本、視覺、音頻、視頻的全模態(tài)模型體系。

在上市前的近一年內(nèi)，MiniMax 完成了從MoE 架構(gòu)探索（abab 6 / 6.5）到基礎(chǔ)大模型開源（MiniMax-01），再到高級推理模型（MiniMax-M1）的連續(xù)迭代。

以 MiniMax-01 系列為例，模型總參數(shù)規(guī)模已達數(shù)千億量級，但單個 token 實際參與計算的參數(shù)僅為幾十億，使得模型可以在控制成本的前提下，原生支持百萬級乃至更長的上下文窗口。

在 2025 年 12 月 23 日，MiniMax 還對外發(fā)布了最新旗艦級 Coding & Agent 模型 M2.1。

在衡量多語言軟件工程能力的 Multi-SWE-bench 測試中，該模型在僅約 10B 激活參數(shù)的前提下取得 49.4% 的成績，超越了 Claude Sonnet 4.5 等國際頂尖競品，拿下全球 SOTA。

M2.1 要補上的，是此前不少模型在工程能力上的短板——過去的模型在編寫簡單腳本或前端代碼時尚可應(yīng)付，但一旦進入后端工程、系統(tǒng)架構(gòu)或底層邏輯層面，表現(xiàn)往往迅速失穩(wěn)。

這個模型的關(guān)鍵變化在于，其能力邊界首次延伸至更完整的后端開發(fā)規(guī)范。

這些技術(shù)實現(xiàn)背后，是一支極其年輕的團隊。據(jù)每日經(jīng)濟新聞消息，截至 2025 年 9 月底，MiniMax 員工 385 人，平均年齡 29 歲，研發(fā)人員占比近 74%，董事會平均年齡 32 歲。

其核心團隊由一批來自商湯科技、全球一流高校和頂級科研機構(gòu)的技術(shù)骨干組成，以創(chuàng)始人閆俊杰為首，包括楊斌、周彧聰?shù)嚷?lián)合創(chuàng)始人。

閆俊杰擁有東南大學(xué)、本科到中科院自動化所博士及清華博士后背景，曾擔(dān)任商湯副總裁與研究院副院長。

楊斌具備加拿大博士及 Uber ATG 與國際初創(chuàng)工程經(jīng)驗；周彧聰則是商湯早期算法團隊核心成員。

團隊多數(shù)來自 AI 與深度學(xué)習(xí)前沿領(lǐng)域，在 NLP、語音、視覺、生成模型等方向擁有豐富經(jīng)驗和多項全球發(fā)明專利。

站在年輕團隊另一面的，是 AI 投資界的“老炮”們。

早期有阿里、騰訊、紅杉中國、高瓴、IDG、云啟、米哈游等產(chǎn)業(yè)與風(fēng)投參與；IPO 前夕，阿布扎比投資局、Mirae Asset、Aspex、易方達等長線機構(gòu)接力。

尤其是阿里，持有的 MiniMax 股權(quán)占比還要大于在智譜的比重。連續(xù)兩場 IPO 后，一場投資界和 AI 創(chuàng)業(yè)團隊之間的化學(xué)反應(yīng)和默契已經(jīng)誕生。

上市之后，還需直面 Claude Codex 等問題

需要指出的是，由商湯的 ToB/ToG 模式，轉(zhuǎn)到如今的 ToC/ToB 模式，閆俊杰麾下的 MiniMax 還未實現(xiàn)整理盈利；至少想贏得全球 AICoding 市場，繞不開和 Claude Codex 的直接競爭。

Claude Codex 是一個面向真實軟件工程的 Coding / Agent 模型，由 Anthropic 公司推出。該模型的重點是在 AI 生成代碼以外，確保模型在工程約束下不失控，堪稱 AICoding 神器。近日， Anthropic 宣布，Claude Code 上線僅 6 個月，已經(jīng)創(chuàng)造了近 10 億美元年化營收。

從公開信息看，MiniMax 并沒有試圖直接復(fù)刻 Claude Codex 的路徑，而是選擇了另一種更偏效率驅(qū)動的技術(shù)路線。

MiniMax 在Lightning Attention + MoE上的投入，本質(zhì)上是在解決一個問題：如何在成本可控的前提下，把上下文和工程復(fù)雜度拉到“真實軟件世界”的尺度。

對于 Coding 模型來說，長上下文不是加分項，而是入場券。 沒有足夠高效的注意力結(jié)構(gòu)，就無法在真實代碼庫上長期運行 Agent。

M2.1 針對 Multi-SWE-bench 的表現(xiàn)，某種程度上正是在回應(yīng) Claude Codex 的“主戰(zhàn)場”——不是寫某一段代碼，而是完成跨語言、跨模塊、帶驗證的軟件工程任務(wù)。

這意味著 MiniMax 正在補的，并不是單點能力，而是：后端規(guī)范、工程一致性，和多語言協(xié)作能力，這正是 Claude Codex 最難被替代的部分。

MiniMax 若想在全球市場正面競爭，最終比拼的也不會只是 Benchmark，而是 Agent 是否可控、錯誤是否可解釋，以及是否敢被放進 CI / CD 流程。

從招股書來看，MiniMax 的研發(fā)投入在過去三年中持續(xù)攀升：

2022 年為 1060 萬美元，2023 年增至 7000 萬美元，2024 年進一步擴大至 1.89 億美元；截至 2024 年及 2025 年 9 月 30 日止的九個月，研發(fā)開支分別達到 1.387 億美元和 1.803 億美元。相關(guān)投入主要用于模型訓(xùn)練過程中產(chǎn)生的云服務(wù)費用。

另外，在頭部云廠商和海外獨角獸的夾擊之下，MiniMax 同時承受著 ToB 與 ToC 兩個市場的競爭壓力。

模型技術(shù)仍在快速演進，這場拼性能、拼效率、拼工程化的技術(shù)馬拉松還在繼續(xù)；上市，只是把比賽帶入了下一個賽段。

在一次采訪中，閆俊杰提到，MiniMax 確實放棄過一些 ToB 訂單，是基于對自身交付能力的判斷，避免分散注意力。那么，如果 ToB 領(lǐng)域的工程化交付，當(dāng)下還不是 MiniMax 的“長板”，短期來看，就只剩“技術(shù)登頂”一條路能幫 MiniMax 走到終局。

閆俊杰說他在 Dota2 游戲里愛玩小精靈，因為這個英雄實現(xiàn)過從五號位（輔助）轉(zhuǎn)型成為一號位（核心），最終主宰比賽。

目前看來，對于 MiniMax 而言情況類似，能否在 Benchmark 上五轉(zhuǎn)一，保持模型能力長期領(lǐng)先，是上市后走向 AGI 的關(guān)鍵。

https://www1.hkexnews.hk/listedco/listconews/sehk/2025/1231/2025123100026\_c.pdf

https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.1?utm\_source

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