梁文锋“狙击”闫俊杰

DeepSeek 可能正准备首次公开募股（IPO）。 根据彭博社的最新报道，DeepSeek 已开始进行 IPO 筹备工作，最快可能在今年提交上市申请。尽管 DeepSeek 尚未对此消息进行官方确认，但若此计划顺利进行，继智谱和 MiniMax 之后，中国又一家领先的大模型公司将走向公开市场。

这三家公司在业务上存在重叠，但外界对其关注点各有侧重。智谱在编码、智能体（Agent）和企业级 API 方面的投入尤为密集；MiniMax 则更受瞩目于其在多模态和消费级产品上的进展；而 DeepSeek 最显著的特点是其开源策略、成本效益以及激进的定价模式。

一旦 DeepSeek 成功上市，公开市场将获得一个衡量中国大模型公司表现的新标尺。

然而，DeepSeek 的创始人梁文锋尚未进入二级市场，却已通过模型和价格策略，在公开市场之外“狙击”了 MiniMax 的创始人闫俊杰。这场较量实际上已经拉开帷幕。

01

如果 DeepSeek 最终上市，智谱、MiniMax 和 DeepSeek 将被置于同一平台进行比较。 智谱和 MiniMax 已经率先体验了二级市场的波动。

2026 年 1 月，这两家公司先后在香港交易所上市，股价一度飙升。MiniMax 的发行价为每股 165 港元，在今年 3 月份曾触及 1330 港元的最高点，但在解禁期前后出现回落。7 月 9 日，MiniMax 近一半的股份解除限售，当天股价下跌了 17.98%，次日继续下跌 9.68%。同期，智谱的股价也经历了剧烈波动，但整体表现相对坚挺。

对此，闫俊杰发布了全员内部信，强调公司长期发展方向不变，并宣布在实现通用人工智能（AGI）之前将不再领取薪酬，同时将个人股份用于激励团队和支持开源社区。就在同一天，MiniMax 公布了配售新股和发行可转换债券的融资计划，拟筹集约 160 亿港元。

MiniMax 方面回应称，近期的股价变动属于“正常的市场波动”。

综合各方分析，此次股价下跌的主要直接原因包括大规模解禁带来的抛售压力，以及通过折价配售和发行可转债融资所引发的市场对股份稀释的担忧。尽管如此，外界对 MiniMax 的技术路线和商业化前景的关注再次升温。

要理解为何一次股票解禁会重新引发关于技术路线和商业化前景的讨论，还需要回顾几个月前。当时，DeepSeek 已经通过价格战将竞争推向了 MiniMax 的核心领域。

在定价策略上，DeepSeek 早已成为 MiniMax 的“竞争对手”。

4 月 24 日，DeepSeek 发布了 V4 Preview 版本，继续强调其长上下文处理能力和低成本优势，当日智谱和 MiniMax 的股价均下跌超过 9%。随后的几天，DeepSeek 又宣布 V4-Pro 版本限时降价 75%，并将 API 缓存命中时的输入价格降低至原来的十分之一。在下一个交易日，MiniMax 的盘中股价一度下跌超过 14%。

MiniMax 最初也具备价格优势。其 M2.5 模型在编码能力上有所增强，并以较低的价格上线，在 OpenRouter 平台上获得了大量调用。发布一周后，其周调用量达到 3.07 万亿 Token，位居该平台榜首。

然而，随着 DeepSeek 不断下调 API 价格，其他模型厂商的定价空间受到挤压，“高性价比”逐渐不再是独有的竞争优势。

6 月 1 日发布的 M3 模型，原本被视为 MiniMax 对这一轮竞争的回应。该模型重点提升了编码和智能体能力，支持 100 万 Token 的上下文长度和原生多模态功能，官方公布的多项评测结果也表现出色。但外界对模型实际性能的评价并不完全一致，更大的争议则来自于同期调整的 Token Plan（代币计划）。

MiniMax 将 Token Plan 从按调用次数计量调整为按 Token 消耗计量，并停止向新用户销售部分旧套餐。一些老用户在登录后才发现规则已变，一次任务消耗的额度比过去更为直观，甚至消耗更快。从 MiniMax 的角度来看，M3 模型更大，运行时间更长，单次调用可能消耗过去多次调用的算力，继续按次数收费可能难以覆盖成本。

但这种突然的转变令用户难以接受，当时引发了相当大的争议。

MiniMax 很快为此致歉，承认未能提前充分说明套餐变更，并为符合条件的老用户保留了无周限制额度，额外赠送 50% 的周额度，同时为所有订阅用户重置并临时翻倍了额度，并将补偿积分的有效期延长至一年。6 月 8 日，M3 API 上线时的七天限时五折优惠也调整为永久五折。

这可能在一定程度上反映了 MiniMax 面临的一项挑战——在难以直接提价的情况下，如何持续将庞大的调用量稳定地转化为持续的收入和利润，仍然是 MiniMax 需要解决的问题。

02

2026 年 1 月 10 日，清华大学基础模型北京市重点实验室与智谱 AI 联合举办了 AGI-Next 前沿峰会。智谱的唐杰、月之暗面的杨植麟、阿里的林俊旸以及腾讯的姚顺雨共同出席，就 Scaling、Coding、Agent 以及模型自主进化等议题进行了探讨。

会上形成了一个较为明确的共识：以对话为核心的 Chat 范式已趋于成熟，大模型下一步的发展方向将是从“与人聊天”转向“替人办事”，编码（Coding）和智能体（Agent）也成为会议中反复提及的重点方向。

公开的参会嘉宾名单中未见 MiniMax 的身影。在峰会的前一天，它刚刚在香港交易所上市。当时，MiniMax 受到市场追捧的一个重要原因是其拥有相对多元化的消费级产品矩阵，以及比大多数竞争对手更清晰的商业化路径。

MiniMax 同时布局了文本、语音、视频和音乐领域，旗下拥有 Talkie、星野和海螺 AI 等消费级产品，并推出了通用智能体 MiniMax Agent。

根据上市时披露的 2025 年前九个月数据，其 AI 原生产品收入占比达到 71.1%，中国大陆以外的收入占比为 73.1%。相比之下，智谱上市前披露的数据显示，2025 年上半年，其 84.8% 的收入来自面向企业和公共部门等机构客户的本地化部署，云服务收入占 15.2%。

与此相比，MiniMax 拥有更明确的消费产品矩阵和全球化发展潜力；从产品布局来看，它更接近 OpenAI 多条产品线并行推进的模式。

在 OpenClaw 走红之后，这种模式一度得到了加强。Kimi 和 MiniMax 都受益于“龙虾热”的红利，而 MiniMax 的 M2.5 模型凭借其编码和智能体能力、约 20 万 Token 的上下文长度以及较低的价格，获得了大量的调用。

通过第三方智能体将模型能力转化为实际使用量，似乎证明了 MiniMax 的方向是正确的。

然而，Anthropic 的崛起改变了市场的判断标准。

Anthropic 围绕其 Claude 模型、Claude Code 和企业 API，构建了一条更为集中的商业路径。强大的模型带动了 Claude Code 的发展，Claude Code 进而进入企业工作流程，从而带来持续增长的订阅和 API 收入。在 2026 年 2 月完成 G 轮融资时，Anthropic 的年化收入约为 140 亿美元，其中约 80% 来自企业客户。

Anthropic 的成功证明，编码不仅是展示模型能力的一个窗口，更是一项能够快速产生收入的业务。

智谱也迅速强化了这方面的叙事。它持续投入编码和智能体领域，推出了 GLM Coding Plan，其开放平台及 API 收入也随之快速增长。CEO 张鹏还将 Anthropic 视为其商业路径对标的对象，并提出“当模型足够强大时，API 本身就是最好的商业模式”。

在某种程度上，今年这个关键且特殊的节点，MiniMax 由于其既往的路径选择，可能处于一种“不讨巧”的境地。

MiniMax 自然也在进行编码和智能体方面的研发。M2.5、M2.7 和 M3 模型都在不断强化相关能力，MiniMax Agent 也早已推出，M3 发布时还上线了 MiniMax Code。只是到目前为止，它尚未向市场展示出像 Claude Code 那样强势、且用户和收入数据清晰的自研产品。

多产品线布局可能带来更大的想象空间，但也可能分散研发和算力资源。MiniMax 需要证明，这些产品能够协同运作，并持续带来收入。

03

在前文提到的全员内部信中，闫俊杰宣布，在公司实现 AGI 之前将不再领取薪酬，并将在未来四年内拿出个人名下相当于公司总股本 4% 的股份用于激励团队，再拿出 1% 的股份支持开源社区。这封信与其说是解释短期股价波动，不如说是重申 MiniMax 将继续长期投入模型研发。

MiniMax 也有其坚持的底气。

根据公司向港交所披露的 2025 年全年业绩，MiniMax 全年营收达到 7904 万美元，同比增长 158.9%；毛利率从 12.2% 提升至 25.4%，中国大陆以外的收入占比达到 73%。

其产品已覆盖全球 200 多个国家和地区，累计用户超过 2.36 亿。MiniMax 并非一家缺乏模型、用户基础和商业化能力的公司。

然而，今年 OpenAI 的一个变化值得关注：曾经四面出击的它开始重新梳理产品线。

4 月 26 日，Sora 的网页端和 App 正式停止服务，Sora API 也将在 9 月份停止。独立的浏览器 Atlas 也计划于 8 月 9 日停止运行。OpenAI 并没有放弃 Atlas 积累的浏览器能力，而是明确表示将把这些能力整合到 ChatGPT 和 Codex 中。

与此同时，Codex 的能力也被进一步嵌入 ChatGPT。OpenAI 砍掉了这些独立的产品外壳，将其能力重新整合到更为集中的工作入口中。

Codex 正成为此次调整的中心。它最初是一款面向开发者的编程智能体，OpenAI 今年 7 月披露的数据显示，Codex 的周活跃用户已超过 500 万，其中超过 100 万用户将其用于软件开发以外的工作。

OpenAI 随后推出了 ChatGPT Work，进一步明确了产品分工：Chat 负责问答和讨论，Work 负责研究、调用文件和应用，并交付文档、表格、PPT 和报告；Codex 则继续专注于软件开发和技术工作。

新版 ChatGPT 桌面端将这三者整合在同一个 App 中，Work 的背后也使用了 Codex 的技术。换句话说，OpenAI 并没有简单地将 Codex 扩展成一个无所不包的超级产品，而是将其已验证的智能体能力提取出来，整合到新的通用工作入口中。

企业市场也开始接受这种组合。三星已经在研发、制造、营销和企业职能等多个场景部署了 ChatGPT 和 Codex。Codex 仍然是编程和技术工作的专属入口，但它所验证的长任务执行、工具调用和多步骤协作能力，正通过 ChatGPT Work 进入更广泛的生产力场景。

这样做未必意味着 OpenAI 放弃视频或浏览器技术，但有助于减少不同产品在账户、订阅、工具和交互系统上的重复建设，也能让模型能力、用户使用和付费关系集中在更少的入口中。

MiniMax 自然不必完全照搬 OpenAI 的模式。

Talkie、星野和海螺已经拥有各自的用户群和收入来源。收束的关键在于明确不同业务的优先级，将更多的研发和商业化资源集中到最能驱动模型调用和持续收入的方向上。

这件事变得越来越紧迫。2025 年，MiniMax 的研发支出达到 2.528 亿美元，是当年收入的三倍以上。文本、视频、语音、音乐、社交和智能体，每一条路线都需要消耗研发人员、算力和产品资源。融资可以补充弹药，但无法无限分散一家公司的注意力。

MiniMax 需要保留其在多模态和消费级产品上的优势，但也需要为这些能力找到一个更清晰的核心。留给它平均用力发展的空间，正在逐渐缩小。