2026-08-22 · 东方证券 · 公司/行业基本面

东方证券 MiniMax 0100.HK 首次覆盖报告：灵活性和战略力兼备，全模态布局卡位深远

摘要公开阅读；PDF 仅限有效会员阅读与下载，所有会员权限相同。邮件登录

摘要

东方证券首次覆盖 MiniMax-W（00100.HK），给予买入评级，目标价 466.32 港元/股，报告日股价为 318.8 港元（2026 年 8 月 18 日）。报告认为 L3 Agent 时代对基模的推理能力、全模态、长上下文窗口、运行效率与吞吐量提出更综合要求，MiniMax 以 M1（输入/输出 100/8 万 token）、M2（230B 总参数小尺寸高性价比）、M3（428B、MSA 稀疏注意力、最高 1M 上下文）完成智能-效率-infra 全链路技术探索。商业化加速兑现：26 年 5 月公司 ARR 已达 4 亿美元，M3 上线后首 6 周周均调用 3.78 万亿、较 M2.5 同期增长 115%；下一代 2.7 万亿参数大模型预计最早三季度发布，有望带动 ARR 斜率加速向上。全模态卡位稀缺，全球仅 Google、xAI 与国内阿里、字节、腾讯、MiniMax 在所有模态均有布局；视频模型 H3 在 Artificial Analysis 文生视频/图生视频/视频编辑榜单分列第 2/2/1 位，2K 单价 0.8 元/秒并选择开源。 Agent 框架强调质量与交付可靠性，10x Team 联动金融、法律等领域专家，26 年重点关注垂类 Agent 跑通以放大用量乘数。预计 26~28 年收入 4.07/12.21/30.53 亿美元（yoy+415%/200%/150%），经调整归母净利润 -6.01/-6.88/-3.93 亿元；按可比公司调整后平均估值给予 2027 年 17x PS，对应市值 208 亿美元、1,629 亿港元。风险包括模型迭代不及预期、价格战与竞争格局恶化、AI 商业化不及预期、短期无法盈利等。

主要观点

行业对 AGI 近端判断收敛，押注语言模态与 coding 的路线当前能见度更高，Anthropic 商业化充分受益：26 年 6 月其 ARR 已增至超 600 亿美元，26Q2 收入环比增长 127% 达 109 亿美元，实现运营利润 5.59 亿美元，为成立以来首个盈利季度。

报告区别于市场的观点：判断模型厂商应从 L3 Agent 时代的应用场景反推模型能力要求（推理能力、全模态、长上下文窗口、运行效率、吞吐量），而非仅聚焦短期 coding 能力提升；MiniMax 通过 M1/M2/M3 完成智能、效率与 infra 全维度技术探索，在模型厂商中具备稀缺性。

M1 系列（2025 年 6 月）以闪电注意力机制和强化学习算法 CISPO 攻克长上下文，支持输入/输出 100/8 万个 token；生成长度 64K 和 100K tokens 时 FLOPs 仅为 DeepSeek R1 的不到 50% 和 25%。

M2 系列走小参数路线（总参数 230B、激活 10B），26 年 2 月发布的 M2.5 以 2 倍于市面主流模型的推理速度配合 OpenClaw 形成高性价比选择，发布后连续 5 周占据 OpenRouter 周调用 token 量榜首，周均调用量为发布前 1 周 M2.1 的 4 倍多。

M3（2026 年 6 月）基于自研 MSA 稀疏注意力，最高支持 1M 上下文，1M 上下文下每 token 计算量仅为上代 1/20，TPS 从上线初期 30 优化到 80，参数 scale up 至 428B；OpenRouter 显示 6 月上线后周均调用量 3.78 万亿，较 M2.5 同期 1.76 万亿增长 115%，并在 SWE Bench Pro 等多个评测达到国际领先水平。

商业化加速兑现：公司 ARR 由 2 月的 1.5 亿美元增长至 5 月的 4 亿美元，验证模型调用量向收入转化。

高效推理和极致性价比构成错位竞争优势：国内模型厂商定价平均是海外厂商的 1/7~1/5，MiniMax-M3 输入 $0.3、缓存输入 $0.06、输出 $1.2（USD/1M tokens），在国内厂商中亦具显著价格优势。

研发投入效率突出且组织扁平：25 年研发费用+资本开支合计 2.5 亿美元，显著低于同期 OpenAI/Anthropic 的 80/40 亿美元；CEO 之下职级不超过三层，技术决策者有话语权。

视频模型 H3（26 年 7 月底发布）重回一梯队：在 Artificial Analysis 文生视频/图生视频/视频编辑榜单分列第 2/2/1 位，默认 2K 分辨率，2K 单价 0.8 元/秒，低于 SD2.0 720P 的 1.2 元/秒、SD2.5 720P 的 1.8 元/秒、可灵 3.0 720P 的 0.9 元/秒，并率先开源领先视频模型权重。

全模态卡位具备战略稀缺性：全球同时布局大语言基座模型和多模态生成模型的厂商中，只有海外 Google、xAI 和国内阿里、字节、腾讯、MiniMax 在所有模态均有布局；MiniMax 各模态模型在 Artificial Analysis 均有不错的智能表现，语音和视频模型尤其亮眼。

Agent 框架差异化：Agent Team 由确定性状态机驱动、上下文物理隔离、Worker-Verifier 对抗性双回路质量门禁，聚焦复杂长流程交付可靠性；此前发布 10x Team 邀请经济金融、生命科学、法律、网络安全等领域专家，26 年重点关注垂类 Agent 跑通，带动模型调用量乘数级增长。

盈利预测与估值：预计 26~28 年收入 4.07/12.21/30.53 亿美元（yoy+415%/200%/150%），其中 AI 原生产品占比 50%/45%/40%，开放平台及其他基于 AI 的企业服务占比 50%/55%/60%；经调整归母净利润 -6.01/-6.88/-3.93 亿元；给予 2027 年 17x PS，对应市值 208 亿美元、1,629 亿港元，目标价 466.32 港元/股。

论述逻辑

市场共识押注 coding（Anthropic 单点突破实现 ARR 非线性增长）→ 报告认为应从 L3 Agent 时代应用场景反推基模综合能力要求（推理深度、原生多模态、长上下文效率、吞吐量与推理速度）→ 复盘 MiniMax 迭代：M1 攻克 100 万 token 长上下文 → M2 小尺寸路线兼顾效率与智能、踩中 OpenClaw 风口 → M3 融合前代优势并 scale up 至 428B，跑通数据、算法、infra 向上迭代闭环 → 全模态布局稀缺 + Agent 框架强调交付质量，拓展应用场景 → 商业化兑现：5 月 ARR 4 亿美元、M3 周均调用 3.78 万亿较 M2.5 同期 +115% → 看好下一代 2.7 万亿参数模型提升智能上限、带动 ARR 斜率加速向上。

收入预测（26~28 年 4.07/12.21/30.53 亿美元）→ 模型厂商均处于高研发投入、未盈利阶段，故采用 PS 估值 → 选取智谱、商汤、科大讯飞、Palantir、谷歌为可比公司并取调整后平均估值 → 给予 2027 年 17x PS → 对应市值 208 亿美元 → 按 1 美元=7.84 港元汇率折合 1,629 亿港元 → 目标价 466.32 港元/股 → 给予买入评级。