minimax 财报电话会

minimax 财报电话会披露国产芯片已部分上量，Q4 占比将进一步提升。同时指出文本侧算力消耗高于视频侧，纯 coding 能力与具体交付能力仍有提升空间。泛 coding 类任务如芯片设计等，只要能建数据闭环、可被验证，都能进行。未来语言模型将走向多模态融合，芯片设计、制药等前沿场景需要语言与多模态结合，大模型进入垂直行业成为趋势。

minimax 财报电话会指出芯片设计、制药等前沿场景需要语言与多模态融合，大模型将进入垂直行业。随着语言模型走强，Q4 到明年 Q1 业内（含中美）会出现更多模态交叉，未来人人可造芯。报告强调资源配置上语言与多模态互相促进，而非竞争关系，算力存量足以支撑模型迭代与 scaling。

minimax 财报电话会重点分析国产芯片上量情况、文本与视频侧算力消耗差异、纯 coding 与具体交付能力提升空间、泛 coding 任务可行性、语言与多模态融合趋势、算力支撑情况以及 M3.1 模型在稳定性、质量、推理效率间的平衡点。报告强调未来大模型将进入垂直行业，芯片好坏已不重要。

minimax 财报电话会认为当前算力存量足以支撑已披露的模型迭代与下一阶段 scaling。报告指出增长仍由模型能力强化主导，资源配置上语言与多模态互相促进。同时强调芯片设计等前沿场景需要语言与多模态结合，未来大模型将进入垂直行业，形成人人可造芯的趋势。

minimax 财报电话会未明确提示具体风险，但指出纯 coding 与具体交付能力仍有提升空间，暗示技术成熟度存在不确定性。此外，语言与多模态融合、大模型进入垂直行业等趋势尚在发展初期，技术路线选择、数据闭环构建、算力需求等可能存在变数。