申万互联网传媒 MiniMax深度 M3开源领跑 MSA重构长上下文性价比

海外模型技术路线与ARR：大模型技术路线收敛，竞争从“找路径”转向“卷效率”

大模型技术路线收敛

• 主流基座模型逐步收敛至Decoder-Only+MoE架构
• 后续核心优化方向：中后训练、推理侧优化、长上下文、Agent和工具调用能力

海外大模型商业化加速

• OpenAI 2026年3月ARR超过250亿美元
• Anthropic 2026年5月达到450亿美元级别ARR
• 商业化核心驱动：B端/API/编程工具

M3发布与模型定位

• MiniMax 6月发布并开源M3
• 定位：Agent推理、工具调用、Coding、原生多模态输入、1M长上下文任务
• 核心策略：用“小MoE+MSA”路线提升性价比、响应效率和部署友好度

报告亮点MSA架构

• MSA是建立在GQA上的分块稀疏注意力机制
• 差异化优势：
  • Index Branch先打分选取top-k KV block
  • Main Branch只在命中block上做标准注意力
  • 相比固定滑窗/全局token等稀疏方式更敏感
  • 相比DSA/MoBA更强调分块、连续读块、GPU高效计算

性价比与真实用量

• M3特点：部署简单、可跨GPU部署、模型训练可迁移
• OpenRouter数据验证：
  • 100K-1M上下文区间Token消耗量排名第一
  • 全球总量和编程领域表现居前列
• 证明长上下文和Coding能力已获市场验证

投资建议

• 首次覆盖给予“买入”评级
• 目标市值2152亿元人民币
• 预计2026-2028E收入4.50/10.55/21.10亿美元，同比增长469%/135%/100%
• 后续催化：
  • M3大参数版本上线
  • Hailuo等多模态模型迭代带来的ARR增长