MINIMAX-W(00100.HK)首次报告——灵活性和战略力兼备，全模态布局卡位深远

MiniMax首次覆盖报告 核心观点 ⚫M系列模型打通智能-效率-infra全链路探索，蓄力迎接L3 Agent时代。L3 Agent时代对于基模的推理能力、全模态、长上下文窗口和运行效率、吞吐量和推理速度等提出了更综合的要求。整体复盘Minimax在模型迭代上的思路，M1系列模型攻破了长上下文窗口、M2系列着重解决高性价比和运行效率、M3系列融合前代模型优势且完成参数量的scale up，做到了模型智能、推理效率和底层infra全维度的技术探索，在模型厂商中具备稀缺性。26年5月公司ARR已较2月实现翻倍增长，达到3亿美元。因此我们看好扎实技术积累下，公司下一代2.7万亿参数模型全面提升智能上限，带动ARR斜率加速向上。 ⚫全模态卡位有望打开模型智能天花板，拓展Agent应用场景。当前押注语言模态和coding能力来加速AGI的共识更强，但我们认为全模态技术路线的重要性同样不可忽视。全模态可以为模型补充多模态训练数据，实现模型能力提升，进一步若理解和生成打通、实现互相促进，也能拓展更多Agent应用场景。我们梳理全球同时布局于大语言基座模型和多模态生成模型的厂商，目前只有海外Google、xAI，和国内阿里、字节、腾讯、MiniMax在所有模态均有布局。从Artificial Analysis榜单来看，MiniMax各个模态的模型均在其赛道有不错的智能表现，尤其是语音和视频模型表现亮眼。 项雯倩执业证书编号：S0860517020003香港证监会牌照：BQP120xiangwenqian@orientsec.com.cn021-63326320李雨琪执业证书编号：S0860520050001香港证监会牌照：BQP135liyuqi@orientsec.com.cn021-63326320金沐阳执业证书编号：S0860525030001香港证监会牌照：BXO329jinmuyang@orientsec.com.cn021-63326320浦俊懿执业证书编号：S0860514050004pujunyi@orientsec.com.cn021-63326320 ⚫公司Agent框架设计更强调质量和交付可靠性，26年重点关注垂类领域Agent跑通，放大用量乘数。当前垂类Agent尚处早期，行业流程需模型厂商与领域专家协同打磨，公司推出10x Team联动金融、法律等行业专家落地工作流场景。看好公司依托长任务产品化能力落地办公及各垂直场景，带动模型调用量实现乘数级增长。 盈利预测与投资建议 ⚫我们预计公司26~28年营业收入为4.07/12.21/30.53亿美元，采取PS估值。根据可比公司的调整后平均估值水平，给予公司2027年17xPS估值，对应市值208亿美元，以7.84的港元/美元汇率进行换算，则对应1,629亿港元，目标价466.32港元/股，给予“买入”评级。 风险提示模型迭代不及预期；价格战、竞争格局恶化；AI商业化表现不及预期；业务前景和经营业绩不确定性风险；短期无法实现盈利风险；业绩预测变化和波动较大风险 重大投资要素 我们区别于市场的观点 市场目前对于coding重要性是具有高度共识的，原因在于Anthropic通过coding能力的单点突破，在编程等生产性任务上更可靠交付，实现了ARR的非线性增长。因此对于模型厂商强弱和竞争格局的判断，市场普遍更聚焦在短期新模型发布后coding等能力是否显著提升上。 而我们认为更中长期的判断逻辑，应该从模型应用场景出发，对所要求的模型能力进行反推，提前走通这些能力布局的模型厂商值得重视。L3 Agent时代对于模型的推理能力、全模态、长上下文窗口和运行效率、吞吐量和推理速度等提出了更综合的要求，MiniMax通过M1系列模型攻破了长上下文窗口、M2系列着重解决高性价比和运行效率（踩中OpenClaw风口）、M3系列融合了M1和M2优势且完成参数量的scale up，完成模型智能、模型效率和infra全维度的技术探索，在模型厂商中具备稀缺性。因此我们看好扎实技术积累下，公司下一代2.7万亿参数模型全面提升智能上限，带动ARR斜率加速向上。 关键假设 我们预计公司26~28年实现收入4.07/12.21/30.53亿美元，yoy+415%/200%/150%。其中AI原生产品收入2.04/5.50/12.21亿美元，yoy+283%/170%/122%，占比分别为50%/45%/40%，主要由模型能力提升带动Agent产品、AI视频模型海螺等付费用户数和ARPU提升；开放平台及其他基 于AI的 企 业 服 务收 入2.04/6.72/18.32亿 美 元 ，yoy+684%/230%/173%， 占 比 分 别 为50%/55%/60%，主要系模型coding和agent能力提升渗透更多用户场景，带动API调用量增长。 我们预计公司26~28年经调整归母净利润为-6.01/-6.88/-3.93亿元。 股价上涨的催化因素 公司下一代2.7万亿参数模型发布；全模态解锁更广泛应用场景；ARR增长斜率向上 估值和目标价格 我们选取智谱、商汤、科大讯飞、Palantir、谷歌作为可比公司。考虑到模型厂商整体均处于大力投入研发和模型迭代，收入高速增长没有实现盈利的阶段，采用PS估值法。根据可比公司的调整后平均估值水平，给予公司2027年17xPS估值，对应市值208亿美元，以1美元=7.84港元汇率进行换算，则对应1,629亿港元，目标价466.32港元/股，给予“买入”评级。 风险提示 模型迭代不及预期；价格战、竞争格局恶化；AI商业化表现不及预期；业务前景和经营业绩不确定性风险；短期无法实现盈利风险；业绩预测变化和波动较大风险。 目录 一、AGI近端判断共识形成，押注语言模态和coding能见度更高..................5 二、瞄准Agent场景提前预判，走通智能、效率、基建全链路探索...............7 2.1贯通工程效率和智能边界的全维度探索，厚积薄发迎接L3 Agent时代........................82.2高效推理和极致性价比服务，形成错位竞争优势........................................................102.3技术审美到位具备远见，团队扁平高效执行...............................................................12 三、卡位全模态布局具备稀缺性，长期解锁更泛Agent市场........................13 3.1视频模型H3重回一梯队，2K+价格优势带动商业化上行...........................................133.2卡位全模态布局具备稀缺性，长期解锁更泛潜在市场.................................................143.3 Agent放大模型能力，驱动用量实现乘数扩张............................................................15 四、盈利预测与投资建议.............................................................................17 盈利预测..........................................................................................................................17投资建议..........................................................................................................................18 五、风险提示...............................................................................................18 图表目录 图1：部分头部厂商对技术路线的选择、代表模型和商业化情况..................................................5图2：OpenAI和Anthropic ARR情况（亿美元）........................................................................6图3：Anthropic 26Q1和26Q2收入利润情况..............................................................................6图4：25年6月M1发布时支持业内最高的100万上下文的输入和8万Token的推理输出........8图5：OpenRouter上调用MiniMax的token量趋势（十亿）......................................................8图6：公司年收入和月均收入情况（百万美元）...........................................................................9图7：M3在软件工程、终端执行等多个维度的国际权威评测中均达到国际领先水平...................9图8：6月M3上线后首6周周均调用3.78万亿，较M2.5上线后同期增长115%.....................10图9：公司M3系列模型兼顾智能水平和价格，极具性价比.......................................................11图10：大模型研发训练成本对比（亿美元）..............................................................................12图11：Agent实习生应用场景占比.............................................................................................12图12：H3在Artificial Analysis的文生视频/图生视频/视频编辑榜单上分列第2/2/1位...............13图13：MiniMax各个模态的模型在Artificial Analysis上的得分情况...........................................15图14：MiniMax 10x Team组建计划..........................................................................................16图15：公司2026~2028年盈利预测情况...................................................................................17图16：可比公司估值情况..........................................................................................................18 表1：海内外对于AGI的表述 ......................................