作者|二毛

在閆俊杰的認(rèn)知體系里，一個(gè)產(chǎn)品要避免“全面優(yōu)秀”。簡單解釋這句話，就是“不要把一款產(chǎn)品做成什么都沾一點(diǎn)、什么都不差，但也沒有形成一個(gè)真正壓倒性的東西?！?/p>

這不難理解。在創(chuàng)業(yè)里，偏科的尖子生，往往比全面發(fā)展的中級優(yōu)等生更容易活下來。

但現(xiàn)在，閆俊杰需要警惕的是，MiniMax似乎正在成為一個(gè)“全面優(yōu)秀”的公司——模型能打，價(jià)格夠低，產(chǎn)品能跑通，商業(yè)化也有起色。但這些“都不差”加在一起，卻無法回答市場一個(gè)問題：為什么非你不可。

而這，正是MiniMax現(xiàn)在最微妙的地方。

01 中級優(yōu)等生

某種程度上，閆俊杰本人就是一個(gè)中級優(yōu)等生。

他當(dāng)然聰明。小學(xué)階段就看初中的書，初中時(shí)又看高中，高中又自學(xué)了微積分。閆俊杰的父親是一名中學(xué)老師，有段時(shí)間，還是小學(xué)生的閆俊杰就以給爸爸的學(xué)生輔導(dǎo)功課為樂。

一般來說，這類人后來通常會有兩種走向。要么一路相信自己“天賦異稟”，要么很早就撞見更大的坐標(biāo)系，知道自己不過是優(yōu)秀里的普通人。閆俊杰更像后者。

上大學(xué)之后，閆俊杰發(fā)現(xiàn)周圍有同學(xué)在數(shù)學(xué)方面的天分比自己高，“我不會成為一個(gè)很好的數(shù)學(xué)家了?！?/p>

這句話里有一個(gè)很重要的分寸：不是不能成為數(shù)學(xué)家，而是“很好的”那個(gè)位置，大概夠不上。

后來的媒體訪談里，他曾表達(dá)過“做每件事都要做到極致”這樣的觀點(diǎn)，他的參考標(biāo)準(zhǔn)也永遠(yuǎn)是行業(yè)里成就最高的那一個(gè)——羅永浩在播客里夸贊MiniMax旗下的產(chǎn)品都在行業(yè)的第一梯隊(duì)，他會補(bǔ)充“但跟第一還是有差距的”。跟晚點(diǎn)記者對談時(shí)，對方夸贊他的論文在Google Scholar上有接近 3萬次引用，他緊跟一句“最top的那個(gè)人可能是30萬?！?/p>

圖注：MiniMax成立第一天寫下的初心和藍(lán)圖

這不僅僅是謙虛，更像是不太愿意在一個(gè)不夠高的標(biāo)準(zhǔn)上停下來。

所以，當(dāng)他意識到自己在數(shù)學(xué)上差著那一步時(shí)，沒有在原地耗太久。轉(zhuǎn)頭開始思考另一個(gè)問題：什么東西我感興趣，而且還和數(shù)學(xué)有關(guān)？

泡了一段時(shí)間的圖書館后，他找到了答案：人工智能（那時(shí)候還叫模式識別）。它離數(shù)學(xué)足夠近，卻又不像純數(shù)學(xué)那樣需要把人與人的差距過早地鎖死在天分上。

對閆俊杰來說，這幾乎是一種很早就形成的路徑選擇：在最吃天賦的位置上認(rèn)清自己，然后退半步，換到一個(gè)仍與核心問題相連，卻更獎勵勤奮、耐力和工程能力，也更有機(jī)會實(shí)現(xiàn)突圍的戰(zhàn)場繼續(xù)往前。

閆俊杰后來長期用過一個(gè)名字：IO。那是《DOTA2》里的一個(gè)英雄，上帝小精靈。這個(gè)英雄原本更常被放在輔助位，負(fù)責(zé)連線、補(bǔ)給、提速，不是傳統(tǒng)意義上一眼看過去最鋒利、最像主角的英雄。

但2019年TI決賽上，Ana把IO拿去打核心位，這讓他們戰(zhàn)隊(duì)得到了那年的冠軍。閆俊杰說當(dāng)時(shí)覺得這個(gè)名字很酷，就拿來用了。

這個(gè)偏好放在他身上多少有點(diǎn)意思。因?yàn)橄氚袸O玩得好，必須具備的素養(yǎng)里包括：全局意識，節(jié)奏判斷，冷靜思考，以及對于團(tuán)隊(duì)的理解和組織能力，而閆俊杰身上就有類似的味道。

這一定程度上解釋了：為什么這個(gè)中級優(yōu)等生可以在“天才如林”的AI圈里殺出重圍。

02 承接

就技術(shù)單點(diǎn)突破而言，閆俊杰未必超越了“天才”，但在一件更難的事上，閆俊杰跑到了一些“天才敘事”前面：他走通了“自研Foundational Model+C端Agent應(yīng)用（如Talkie/星野）+全球市場驗(yàn)證與變現(xiàn)”的路徑，是目前亞洲大模型公司中，少數(shù)被證實(shí)擁有規(guī)?；蚴杖氲耐婕?。

財(cái)報(bào)顯示：MiniMax 2025年總收入7900萬美元，同比增長158.9%，其中AI-native產(chǎn)品收入5310萬美元，開放平臺和企業(yè)服務(wù)收入2600萬美元，同比增長197.8%；全年超過70%收入來自海外，累計(jì)服務(wù)了2.36億用戶和21.4萬企業(yè)客戶及開發(fā)者。

確立這樣的“全局意識”，源自于閆俊杰在商湯時(shí)的經(jīng)歷：

中科院博士畢業(yè)后，閆俊杰以實(shí)習(xí)生身份加入剛剛起步的商湯，僅用了兩年多時(shí)間，不到28歲的閆俊杰就完成了從實(shí)習(xí)生到商湯科技研究院副院長的身份躍遷，更是主掌了商湯最核心、最龐大的“智慧城市”安防業(yè)務(wù)，也是在這個(gè)過程里，閆俊杰意識到“產(chǎn)品與技術(shù)同行”的必要性：

商湯的人臉識別、圖像理解、AR技術(shù)，都曾是行業(yè)里最能打的那一批。到2021年，商湯對外披露，其AR技術(shù)在全球合作應(yīng)用中的日活用戶規(guī)模已經(jīng)達(dá)到約1億，微博、B站、小紅書都在用它。

圖注：閆俊杰（左一）在CVPR沙龍活動現(xiàn)場

問題是，這1億日活不屬于商湯，而屬于那些真正擁有產(chǎn)品、流量和用戶關(guān)系的平臺。商湯提供的是能力，但能力被嵌進(jìn)別人的產(chǎn)品里之后，用戶感知到的往往只是“這個(gè)功能很好用”，而不是“這是商湯做的”。

“如果沒有足夠好的產(chǎn)品能力來承接，即使你有了一些技術(shù)進(jìn)展，這些東西最終也不是你的?！遍Z俊杰生出這樣的感慨。

除此之外，沒有產(chǎn)品承接，公司的生存也將面臨挑戰(zhàn)。

智慧城市的業(yè)務(wù)很重，鏈條很長，交付復(fù)雜，技術(shù)看上去落進(jìn)了真實(shí)世界，但商業(yè)上卻并不好看。

根據(jù)商湯2025年上半年財(cái)報(bào)，商湯稱加強(qiáng)了收款管理。公司稱，大部分歷史收入來自智慧城市業(yè)務(wù)，按賬齡看，超過3年的貿(mào)易應(yīng)收賬款為39.97億元，較去年年底的38.21億元改善不大，2至3年的應(yīng)收賬款由去年年底的17.48億元降至10.08億元，2年以下的應(yīng)收賬款數(shù)額稍有上升?？偲饋?，2025年年中的貿(mào)易應(yīng)收賬款為65.97億元，較2024年底的69.74億元稍有下降——聊勝于無的下降。

投資人圈子里曾經(jīng)對“商湯系”創(chuàng)業(yè)者（如閆俊杰、Vivix AI 的劉宇等）有一個(gè)高度統(tǒng)一的評價(jià)：他們身上沒有那種純學(xué)者的清高，反而對“搞錢”、做產(chǎn)品和精細(xì)化運(yùn)營有著近乎狂熱的執(zhí)念——

缺錢的苦，吃一次就夠夠的了。

所以到了MiniMax，這幾乎成了閆俊杰重新定方向時(shí)最先修正的一件事：大模型和產(chǎn)品必須同時(shí)發(fā)力，技術(shù)不能懸在半空里，必須落到用戶能感知的產(chǎn)品上。不僅要讓產(chǎn)品把模型接住，同時(shí)公司還具備造血能力。

2023年，在高瓴的牽線下，前今日頭條用戶產(chǎn)品負(fù)責(zé)人張前川加入MiniMax，“字節(jié)基因”讓這位產(chǎn)品經(jīng)理人深諳流量變現(xiàn)，用戶下沉心理、買量漏斗以及在產(chǎn)品里植入極其世俗的“抽卡（Gacha）”系統(tǒng)。

那也是MiniMax產(chǎn)品化動作最密集的一段時(shí)間：Talkie在海外長期是買量大戶，投放素材累計(jì)突破10萬條；到 2024年底，星野甚至一度登上AI App買量素材榜日榜第一。

這條路走到最用力的時(shí)候，MiniMax甚至像一家重新長在大模型上的互聯(lián)網(wǎng)公司。到2025年前九個(gè)月，MiniMax面向個(gè)人用戶的AI原生產(chǎn)品已經(jīng)貢獻(xiàn)了約71.1%的收入，第二大收入源甚至直接來自Talkie/星野的廣告。

03 回調(diào)

但閆俊杰并沒有在這條路上一直走下去，或者更準(zhǔn)確地說，他很快又意識到，產(chǎn)品和增長這套東西一旦跑順，公司就會在不知不覺中滑向另一種敘事：不是模型驅(qū)動產(chǎn)品，而是產(chǎn)品反過來定義公司。

“通過模型能力推動產(chǎn)品和業(yè)務(wù)變好，和通過移動互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的經(jīng)典打法讓它變好，這兩條路可能都是對的，但沒法共存?！?/p>

這不難理解。因?yàn)樗鼈儬幍氖峭粋€(gè)方向盤：技術(shù)驅(qū)動是模型定義產(chǎn)品，產(chǎn)品驅(qū)動則是增長和運(yùn)營反過來定義模型。兩條路都能帶來增長，但資源、節(jié)奏和判斷標(biāo)準(zhǔn)完全不同，放在一家公司里，最后只會彼此拉扯。

一個(gè)曾經(jīng)的失誤后來被他反復(fù)提起：

2022年底，Glow出現(xiàn)了一個(gè)很小的算法bug，它把對話體驗(yàn)拉低約15%，直接導(dǎo)致DAU在三天里就掉了40%；問題修回來之后，用戶又很快回來。這讓閆俊杰認(rèn)識到：在這一階段，決定產(chǎn)品生死的，往往還是模型本身。

當(dāng)然，最狠的沖擊還是來自于同行。

2025年，沒有大模型公司能逃過DeepSeek的沖擊，MiniMax也深刻感受到了“震感”。DeepSeek用MoE、極致工程優(yōu)化和開源，把“更低成本也能逼近頂級能力”這件事做成了現(xiàn)實(shí)。原來那套靠高價(jià)API和產(chǎn)品想象力支撐起來的安全感，被它一下子打穿了。

與此同時(shí)，MiniMax早期依靠Glow、Talkie/星野跑通的“產(chǎn)品反哺模型”模式，也開始顯出邊際——情感陪伴和閑聊數(shù)據(jù)可以讓模型更像人，卻很難繼續(xù)把代碼、推理、agent 這些決定下半場位置的能力往上抬。

換句話說，前一階段產(chǎn)品能把公司托起來，到了下一階段，真正決定你還能不能留在牌桌上的，還是模型本身。

閆俊杰再次校準(zhǔn)，重新聚焦技術(shù)驅(qū)動。他一邊公開承認(rèn)海螺文本“沒有堅(jiān)持技術(shù)驅(qū)動”，年初定目標(biāo)時(shí)還在套用移動互聯(lián)網(wǎng)的邏輯；一邊把M2.5這類主打coding、agent和低成本調(diào)用的模型推到臺前。

而這次校準(zhǔn)的代價(jià)，也很快反映在產(chǎn)品側(cè)的人事上。

2024年9月，星野及海外版Talkie的產(chǎn)品負(fù)責(zé)人張前川淡出日常管理，轉(zhuǎn)任顧問；2025年初，負(fù)責(zé)商業(yè)化的副總裁魏偉離職，官方的說法是“國內(nèi)B端業(yè)務(wù)進(jìn)入新的發(fā)展階段”；再往后，連核心模型研發(fā)骨干也陸續(xù)出現(xiàn)變動。

幾件事放在一起看，時(shí)間點(diǎn)并不隨機(jī)：它們幾乎都發(fā)生在 MiniMax開始重新把重心收回技術(shù)、收回底層、收回模型之后。

如果說前一個(gè)階段，MiniMax需要的是能把產(chǎn)品跑起來、把流量做起來、把商業(yè)化做出來的人，那么這次校準(zhǔn)之后，公司要的就不再是這些。當(dāng)前端產(chǎn)品的邊際開始顯現(xiàn)，傳統(tǒng)To-B的銷售邏輯又被DeepSeek式的低價(jià)和開源沖得站不住腳，原來那套圍繞C端爆發(fā)和B端兜售所配置的人，自然就開始失去位置。

人事變動不只是結(jié)果，它本身就是路線變化的一部分：當(dāng)閆俊杰決定把公司重新拉回技術(shù)驅(qū)動，那些不再匹配這套新系統(tǒng)的角色，也就只能被系統(tǒng)本身一點(diǎn)點(diǎn)排出去。

這些是戰(zhàn)略層面的校準(zhǔn)，當(dāng)然，閆俊杰在 MiniMax 里做的，遠(yuǎn)不止是“產(chǎn)品驅(qū)動”與“技術(shù)驅(qū)動”的來回切換，他更習(xí)慣把這種校準(zhǔn)一路做到底層去：

早期MiniMax做得還是數(shù)字人方向，后又轉(zhuǎn)向了多模態(tài)和基礎(chǔ)模型；別人還在 dense 上反復(fù)打磨時(shí)，他押了當(dāng)時(shí)并不算主流的 MoE；再往后，MiniMax 內(nèi)部一度嘗試過更省算力的 Linear Attention，最后發(fā)現(xiàn)這條路在復(fù)雜任務(wù)上撐不住，又硬生生校準(zhǔn)回 Full Attention。

圖注：MiniMax各產(chǎn)品線的發(fā)布時(shí)間

很多時(shí)候，他不是在選擇一條已經(jīng)被證明正確的路，而是在不斷試錯(cuò)、不斷回撤、不斷把公司從一個(gè)局部最優(yōu)里拽出來。

這套動作單獨(dú)看都沒有問題，甚至都很像一個(gè)技術(shù)出身的創(chuàng)始人應(yīng)有的敏銳：方向偏了就修，架構(gòu)錯(cuò)了就換，組織不匹配就調(diào)整。只是當(dāng)這些校準(zhǔn)一次次疊上去，MiniMax 也慢慢長出了另一種樣子——

它幾乎在每一個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)上都做了正確的事：模型上，M2.7已經(jīng)站進(jìn)國內(nèi)第一梯隊(duì)，價(jià)格還打得足夠低；產(chǎn)品上，Talkie/星野、海螺都跑出過成績，C端收入和全球化也不難看；商業(yè)化上，B端從2024年的870萬美元增至 2025年的2600萬美元，同比增長197.8%，增速快于C端 AI-native產(chǎn)品收入的143.4%，且公司還在主動補(bǔ)平臺能力；戰(zhàn)略上，它既做多模態(tài)，也做開放平臺，既懂產(chǎn)品化，也重新收回技術(shù)驅(qū)動。

問題正在這里：這些優(yōu)點(diǎn)單拎出來都成立，放在一起卻沒有長成一個(gè)壓倒性的“第一”。在今天這個(gè)越來越獎勵單點(diǎn)極致、獎勵“偏科尖子生”的行業(yè)里，這種狀態(tài)最危險(xiǎn)的地方就在于：你幾乎什么都能參與，卻很難成為任何一場關(guān)鍵競爭里的唯一答案。

而這，恰恰是閆俊杰原本最該警惕的狀態(tài)。

04 “全面優(yōu)秀”

a16z（頂級風(fēng)險(xiǎn)投資公司，以投資包括Facebook、Twitter、Airbnb以及眾多前沿科技企業(yè)而聞名）在2025 年對100位CIO（首席信息官）的調(diào)研里寫得很直接：企業(yè)采購正在越來越像傳統(tǒng)軟件采購，買方會更嚴(yán)格地看評測、托管和benchmark，而不是只看價(jià)格；

同一份調(diào)研還提到，企業(yè)如今更成熟地“混用多個(gè)模型”，按性能和成本共同優(yōu)化。

到了2026年初，a16z又給出一組更關(guān)鍵的數(shù)據(jù)：54%的受訪者認(rèn)為reasoning models（推理模型）加速了LLM采用，原因不是便宜，而是更快見效、更少prompt engineering、更容易接進(jìn)內(nèi)部系統(tǒng)，也因?yàn)闇?zhǔn)確性和可解釋性而更值得信任。

在這種采購邏輯下，企業(yè)往往更愿意為“偏科但頂尖”的模型買單——把推理、代碼、多模態(tài)等不同賽道的尖子生分別納入體系，整體成本未必貴出多少，卻能拼出一支性能近乎無短板的“模型艦隊(duì)”；

相比之下，主打便宜、各項(xiàng)都不錯(cuò)但沒有一項(xiàng)絕對領(lǐng)先的中等優(yōu)等生，處境反而最尷尬——MiniMax剛好就有這樣的尷尬。

目前為止，MiniMax最容易被市場記住的，是性價(jià)比。

我們橫向比較幾家主流模型的API定價(jià)：MiniMax M2.7/M2.5的報(bào)價(jià)是輸入0.3美元、輸出1.2美元/百萬 tokens，明顯低于OpenAI GPT-5.4的2.5/15美元、Claude Sonnet 4.6的3/15美元、Kimi K2.5的0.6/3美元，也低于智譜GLM-5-Turbo的5/22元人民幣；它雖然不比DeepSeek-chat的0.27/1.10更低，但已經(jīng)穩(wěn)穩(wěn)打進(jìn)了第一梯隊(duì)。

再看模型能力：

Artificial Analysis（AI基準(zhǔn)測試和分析平臺，被稱為獨(dú)立AI測試的黃金標(biāo)準(zhǔn)）上，MiniMax M2.7的Intelligence Index（智能指數(shù)）是50，和智譜GLM-5持平，比Kimi K2.5的47略高，但仍低于Claude Sonnet 4.6自適應(yīng)版的 52，以及GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro的57。

圖源：MiniMax M2.7使用文檔

往下一檔，M2.5的Intelligence Index只有42，基本就是和GLM-4.7、DeepSeek V3.2同一區(qū)間；再往前一代，M2.1是39，被GLM-4.7的42、DeepSeek V3.2的41壓住，更麻煩的是，M2.5雖然agentic表現(xiàn)提升，但它的 AA-Omniscience（Artificial Analysis用于評估模型在跨領(lǐng)域知識上的事實(shí)準(zhǔn)確性和自我認(rèn)知能力）指數(shù)從-30掉到 -41，幻覺率回升到88%；

到了視頻端，Hailuo 2.3在Artificial Analysis的文生視頻榜排第23、老的T2V-01甚至排到第49,離可靈、SkyReels 這些頭部還有距離;圖生視頻榜排第20，談不上頭部統(tǒng)治力。

也就是說，除了M2.7（3月18日剛剛發(fā)布）這種少數(shù)單點(diǎn)突破之外，整個(gè)模型家族在文本、視頻等主賽道里更多時(shí)候只是處在第一梯隊(duì)邊緣，很少形成持續(xù)、穩(wěn)定、跨代際的領(lǐng)先。

大模型行業(yè)注定會是一場全球性的競爭，且MiniMax成立之初就確定了要走“國際化”路線，僅這一點(diǎn)就注定了它強(qiáng)敵環(huán)伺，沒有“絕對主線優(yōu)勢”，便意味著很難同時(shí)拿到用戶心智、商業(yè)定價(jià)權(quán)、資源配置權(quán)和長期生存空間。

MiniMax能夠通過優(yōu)化MoE架構(gòu)，將M2.5/M2.7模型的混合定價(jià)強(qiáng)行壓制到極低水平，這確實(shí)是極其優(yōu)秀的工程勝利。但在當(dāng)前極其透明的學(xué)術(shù)與開源生態(tài)下，這種工程優(yōu)化的保密周期極短。

Artificial Analysis的報(bào)告顯示，2025年Q3，40+ intelligence index區(qū)間的模型推理價(jià)格普遍下降了約 50%或更多，而且模型還在同時(shí)變得更智能、更快，這意味著“便宜”本身的半衰期極短。

Menlo Ventures（一家硅谷風(fēng)險(xiǎn)投資公司，領(lǐng)投了Anthropic）數(shù)據(jù)顯示，Anthropic、OpenAI、Google 三家已經(jīng)占到88%的企業(yè)LLM API使用份額，說明客戶最終會把預(yù)算集中給那些“更強(qiáng)、更穩(wěn)、更適配場景”的頭部玩家，而不是長期獎勵一個(gè)單純靠低價(jià)取勝的供應(yīng)商。

圖注：企業(yè)LLM API使用份額

這提醒閆俊杰：工程能力當(dāng)然重要，但到了下半場，真正決定位置的，還是技術(shù)能力本身。

閆俊杰在商湯時(shí)打過一場攻堅(jiān)戰(zhàn)：

那是商湯的人臉識別項(xiàng)目，他的起手并不漂亮。每次技術(shù)測試，他的成績都排在后面，相當(dāng)于考試時(shí)總考倒數(shù)，“而且當(dāng)時(shí)公司最多的資源都是支持我來做這件事，”他說。對于一個(gè)優(yōu)等生而言，這個(gè)過程中的壓力與痛苦可想而知。

死磕了一年半，閆俊杰把這個(gè)項(xiàng)目做到了行業(yè)第一，并且在之后的每一次測試?yán)铮牡谝欢嘉∪徊粍印?/p>

或許這就是他的做事方式：路一旦選定，接下來就是往里走，走到頭。

閆俊杰今年37歲了，刨除掉漫長的求學(xué)生涯，“工程師”的身份伴隨了他7年，后來，他又以“創(chuàng)業(yè)者”的身份存在了4年。羅永浩曾問他喜歡管理嗎？閆俊杰的答案是這樣的：不喜歡，因?yàn)楣芾韼淼母軛U太低了，而做一些有突破的東西帶來的杠桿更高，所以我不喜歡管理，但喜歡研究組織。

學(xué)者的內(nèi)啡肽來自于‘突破’，但企業(yè)家講究回報(bào)率。從這個(gè)角度看，閆俊杰顯然已經(jīng)具備了企業(yè)家的屬性：他依然相信技術(shù)，依然迷戀突破，但已經(jīng)不再滿足于把問題解出來，而是開始要求這些答案最終變成產(chǎn)品、收入、組織和市場位置。

只不過，MiniMax能不能因此逃開“全面優(yōu)秀”的陷阱，仍然是另一道更難的題。

頭圖來源|AI制圖