大模型之家讯 日前，有消息称国内大模型创业公司 Minimax 即将完成新一轮近 3 亿美元融资，投后估值突破 40 亿美元（约合 300 亿元人民币）。这一数字让其站上中国 AI 创业公司的第一梯队，估值仅与智谱科技相仿。两家公司都在近期启动了上市进程：智谱已在 4 月完成北京证监局辅导备案，而彭博社在 6 月报道称，Minimax 正筹备赴港上市。
成立于 2021 年底的 Minimax，由前商汤科技副总裁闫俊杰创办，自创立之初就坚持布局通用人工智能（AGI）和多模态架构。在 ChatGPT 尚未发布的阶段，公司就已投入大模型研发，走在行业趋势之前。闫俊杰曾在公开采访中回忆，2021 年第一次与投资人交流时谈的就是“AGI”。在这一点上，Minimax 被不少观察者视为“理念先行”的代表。
多模态架构能否支撑高估值
与主流 AI 公司普遍先从语言模型切入再逐步扩展到语音、视觉不同，Minimax 从一开始就将多模态能力视为架构核心。在 2023 年之后，其陆续推出大语言模型、语音生成模型、视频生成模型和图文理解模型。公司自研的视频生成工具 Hailuo 系列，更新版本 Hailuo‑02 在今年中期发布后广受关注，网页端月活跃用户接近 1500 万，仅次于快手的可灵。
但问题也开始浮现。尽管 Minimax 是国内较早全面押注多模态的玩家，但当前主流大模型能力评估体系，仍以语言模型为基准。这使得 Minimax 在模型排名、社区认可度、学术引用等“行业标尺”上较为边缘。其近期开源的大模型 MiniMax-M1，在 Hugging Face 等平台的活跃度远低于 DeepSeek、百川智能等后起之秀。此外，其主打的线性注意力机制与混合专家系统（MoE）虽然理论上具备效率优势，但在实践中尚未充分验证其长期可控性和泛化能力。
这种路线选择无疑加重了模型研发的复杂度。据多个业内人士透露，Minimax 在 MoE 模型训练上曾因路线不成熟两度中断大规模训练，仅靠迭代经验修正方向，试错成本极高，算力资源消耗异常大。
技术主导下的产品路径波动
Minimax 曾试图以产品-模型“双轮驱动”的模式走出一条商业化路径。其推出的 AI 角色扮演产品 Glow、星野，以及面向海外的 Talkie，一度在日活跃用户数据上表现亮眼：2023 年底 Talkie 与星野合计日活达到 300 万，远高于同期字节跳动的“猫箱”应用（约 30~40 万）。
但到了 2024 年，闫俊杰对业务方向做出调整。在一次采访中他直言：“模型能力的提升，并不是靠用户数驱动的。”他认为，中国 AI 行业过于迷信用户反馈对模型质量的作用，而忽略了真正决定智能水平的，是算法突破和顶尖人才团队。这一观点促使公司将战略重心由“产品驱动”转向“技术迭代优先”。
问题在于，这种转变可能导致短期商业收益放缓，产品团队资源重新分配，一些原本具备增长潜力的应用产品被弱化处理，也使外界对其盈利预期产生分歧。根据外媒披露，Minimax 预计 2024 年营收将达到 7000 万美元，相较硅谷同类公司如 Anthropic、Perplexity 等仍有较大差距。
风格激进的创始人与集中决策结构
作为创始人，闫俊杰无疑是 Minimax 最具辨识度的标签。他自诩并非“技术天才型”创业者，更看重架构思维和系统性推动。但从过往发展轨迹来看，Minimax 的重大方向基本都由其本人拍板，形成了一种“创始人主导型”公司格局。这在早期有助于迅速建立技术护城河，但在公司估值高企、走向公众市场之际，也可能带来透明度、公司治理等方面的结构性挑战。
更现实的挑战来自于投资人层面的焦虑。有产业人士提到，Minimax 部分早期产品在内容策略上存在“边缘化运营”问题，例如过度依赖拟人化语音与虚拟社交吸引用户，内容监管压力不容忽视。此外，由于核心模型尚未真正建立竞争壁垒，公司是否具备持续技术演进能力，仍需市场进一步检验。
海外对比与估值冷思考
毫无疑问，此轮融资后Minimax 当前的估值已进入中国 AI 创业公司第一梯队，但相比海外市场，差距依然明显。Safe Superintelligence 成立不足一年融资已超 30 亿美元；Anthropic 最新估值已达 615 亿美元；OpenAI 则在软银表态投资后估值飙升至 3000 亿美元，超过阿里巴巴当前市值。而在 AI 应用端，Manus、Cursor、Perplexity 等创业公司动辄数十亿美元估值，增长速率远超国内公司。
正是在这样的对比背景下，Minimax 当前“以技术换未来”的战略更像是一种被动选择。高估值意味着更高的兑现预期，但现阶段 Minimax 不论在人才、算力还是市场规模上都不具备与硅谷头部公司抗衡的基础。多模态是否能撬动下一个拐点，还需时间验证；而创始人主导风格、战略摇摆、研发瓶颈等问题，则是必须直面的现实。
Minimax 的故事仍在继续，光有远见不足以定义一家公司的价值，它最终将被效率、落地能力与市场真实反馈所塑形。这正是大模型公司估值泡沫下最真实、也是最冷峻的命题。
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