文 | 多乐
2026年6月1日，MiniMax发布了第三代旗舰模型M3。
技术层面，这是一次有分量的发布。1M上下文、原生多模态、Coding和Agent能力进入全球第一梯队，SWE-Bench Pro得分超过GPT-5.5，海外开发者社区给出了正面反馈，Vercel CEO在社交平台称其为“开源生态中真正的突破”。
图：M3模型性能基准测试（来源：MiniMax官方微信公众号）
但MiniMax把技术发布和涨价放在了同一天。
当天，MiniMax API价格全面翻倍，输入价格从2.1元涨到4.2元，输出从8.4元涨到16.8元。在大模型价格战打得头破血流的今天，MiniMax却突然逆势涨价。
市场迅速做出反应。当天，MiniMax港股盘中下跌近20%，从约898亿港元市值跌至707亿。截至6月10日收盘，MiniMax股价跌到451.8港元，较3月1330港元的高点直接腰斩不止。
图：MiniMax港股股价走势（来源：MiniMax官方微信公众号）
对于一个1月刚上市、正在推进A股科创板IPO、7月还将面临大规模解禁的公司来说，这是一次不小的风波。
用户的愤怒集中在三个点：老用户权益在未充分沟通的情况下被调整，计费方式从透明变得不透明，中英文官网定价存在差异。MiniMax随后发布了致歉公告，承认沟通不足，推出额度翻倍、自助退款等补偿措施。但信任的修复比道歉困难得多。
MiniMax涨价被骂，是因为它撞上了行业最敏感的时刻：用户已经习惯AI越来越便宜，资本却开始追问谁能真正赚钱。
01 涨价争议的本质，是账单不透明
M3的技术方案是激进的。官方给出的数据包括：MiniMax Sparse Attention架构，在百万上下文场景下单token计算量降至上一代的二十分之一，prefill阶段速度提升超过9倍。
这些工程优化降低了模型运行的单位成本，理论上为新定价提供了空间。
图：MiniMax Sparse Attention架构图（来源：MiniMax官方微信公众号）
但技术降本和用户感知到的账单变化，是两件事。
此次调整的核心，是将计费单位从“按次调用”改为“按Token消耗量”。
按次计费模式下，用户对成本有清晰的预期：一次对话就是一次，月度额度能支撑多少次任务，心里大致有数。按Token计费后，这个确定性消失了。
这并非MiniMax独有的问题。
大模型进入Agent阶段后，一次用户感知中的“任务”，在后台可能被拆解成几十次甚至上百次模型调用。AI Coding工具在修复一个bug时，需要先理解需求、扫描代码库、调用工具、生成方案、运行测试、修正错误。用户看到的是修了一个bug，后台实际消耗的Token量远超一次简单问答。
这也是为什么MiniMax必须从按次计费转向按Token计费。在Agent时代，继续用按次计费，一次重度代码重构和一次简短问答都算“一次”，平台承担的成本差异极大，商业上不可持续。
但问题出在切换的方式上。原来的Coding Plan是限速不限量型产品，重度用户只要控制使用节奏，月度额度有较大弹性。新的Token Plan变成固定额度池，额度用完即停。用户过去购买的是“一个月内可以持续使用”的确定性，老用户愿意提前付费，买的就是规则的稳定。
图：MiniMax订阅套餐价格（来源：MiniMax官方微信公众号）
平台当然可以涨价、换套餐、分层收费。但前提是先讲清楚：原有权益哪部分保留、哪部分调整，新旧套餐之间如何等价换算。MiniMax的做法是先上线新规则，舆论发酵后才发布致歉公告，这被用户理解为一种既成事实式的通知，而非协商。
更微妙的是海外与国内定价的差异。根据用户对比，M3国内订阅价格为8.5元/亿tokens，海外为6.6元/亿tokens，国内用户需多支付约28%。在一个模型能力完全相同、本地化服务并无显著差异的产品上，这28%的差额缺乏公开的解释。
MiniMax在国内市场面对的是被字节豆包、阿里通义、DeepSeek持续压低价格预期的一批开发者。这群人对价格变动极为敏感，对中外差异尤为警惕。
图：大模型性能对比（来源：MiniMax官方微信公众号）
MiniMax没有在定价公布的同时说明差异原因，等于是把一个需要主动解释的问题，交给了用户的想象空间。
02 高增长与烧钱并行，MiniMax的财务压力藏不住了
MiniMax的商业化焦虑，不难理解。
2025年，MiniMax收入达到7900万美元，同比增长158.9%。其中AI-native产品收入约5310万美元，开放平台和企业AI服务收入约2600万美元。海外收入占比超过70%，累计服务用户超过2.36亿，企业客户和开发者超过21.4万。
这些数字放在一家2022年成立的公司身上，并不差。
（来源：MiniMax官方微信公众号）
但大模型公司的问题从来不是有没有增长，而是增长能不能覆盖成本。
MiniMax涨价的底层逻辑，要从它的财务报表中寻找。
2025年，MiniMax毛利约2008万美元，毛利率25.4%，较2024年的12.2%有明显提升。这组数据说明，模型和系统效率的改善确实在向经营层面传导。但同年研发费用达到2.53亿美元，是收入的3倍多。经调整净亏损约2.51亿美元，与2024年大致持平。
按照IFRS口径，全年亏损18.72亿美元，其中相当部分来自优先股等金融负债的公允价值变动，并非经营现金流的直接流出。但这不改变一个基本事实：MiniMax仍是一家用高强度研发投入换取技术领先的公司，尚未进入经营利润区间。
更值得注意的指标是C端业务的毛利率。2025年前三季度，AI-native产品——也就是海螺AI和Talkie这些撑起公司近七成收入的业务，毛利率仅4.7%。
4.7%的C端毛利率，揭示了MiniMax商业模式中一个难题：它靠C端订阅把用户规模做起来了，但C端用户愿意为AI产品支付的价格，与支撑产品运行所需的推理算力成本之间，存在巨大缺口。
在这个财务基础上，MiniMax的资本节奏却很紧迫。2026年1月9日，公司以每股165港元在港交所上市，首日涨幅78%，市值突破900亿港元。不到5个月后的5月29日，公司又与中信证券签署辅导协议，在上海证监局完成备案，启动A股科创板IPO。
“A+H”双平台的逻辑是清晰的：趁资本市场对AI资产的估值窗口尚未关闭，尽快打开内地融资渠道，为持续的研发投入和算力建设储备资金。
但与MiniMax几乎同步推进科创板上市的智谱AI，面临的处境有所不同。
智谱在商业化路径上选择了更重的B端路线。它从一开始就以企业级大客户和私有化部署为核心收入模式，客单价高，合同周期长，客户关系建立在定制化项目和长期服务协议之上。这种模式下，定价体系相对稳定，客户对价格变动的敏感度低于C端大众订阅用户。
智谱的股权结构也为其提供了更多缓冲空间。
根据公开信息，智谱在港股上市后，同期解禁比例仅为11.6%，且主要为具有国资背景的基石投资者，真正的减持压力要到次年1月才会出现。而MiniMax在7月9日面临约63%的港股股本解禁，其中财务投资者占比超过三分之一。财务投资者退出动力强、约束小，解禁后的抛售压力是市场对MiniMax股价的一个重要担忧。
在这个多重力传导下，M3涨价既是一次产品升级，也是一次面向A股审核和机构投资者的商业化信号释放，它需要证明自己能把技术领先转化为定价能力。
只是这个信号的市场接收效果，与预期偏差很大。
03 价格战没有结束，只是换了战场
过去两年，中国大模型市场的主旋律是降价。
阿里通义、百度文心、腾讯混元、字节豆包轮番下探API价格，免费模型和百万token一分钱的促销不断出现。价格战把开发者教育成一群极度理性的人：谁更便宜、谁更稳定、谁接入成本低，就先接入谁。
DeepSeek把这条路线推到了极致。它背靠量化基金背景，外部融资压力相对较低，可以更长期地以研究和生态建设为先。DeepSeek V4系列的价格锚点几乎是行业地板：V4 Flash输入缓存命中仅0.0028美元/百万token，缓存未命中0.14美元，输出0.28美元。
（来源：Deepseek官方微信公众号）
这个价格体系的存在，让所有中国模型厂商都很难再轻松讲述高价故事。它像一个价格基准，把行业的心理价位钉死在一个极低水平。
但DeepSeek模式不是所有公司都能复制的。它的组织约束、资金结构和商业目标与典型的VC支持型创业公司不同。MiniMax、智谱、月之暗面这类公司需要同时应对来自投资人的商业化压力和来自巨头的价格竞争。
MiniMax的差异化策略一直很清晰：主攻C端产品矩阵和海外市场。海螺AI在海外定位为多模态AI助手，Talkie（星野）主打AI角色互动和社交娱乐。
这两个产品共同构成了MiniMax的用户基本盘——以海外年轻用户和个人开发者为核心，对娱乐化、情感化AI场景有刚需，付费意愿中等，价格敏感度偏高。
这也是为什么MiniMax的用户群对涨价反应如此强烈。这批用户是个人付费者，花的是自己的钱，对账单变化有最直接的体感。
字节豆包则走的是第三条路。它坐拥中国最大的C端AI流量入口，可以通过广告、应用分发和生态内变现来补贴模型成本。豆包目前仍以免费策略为主，但已经开始在高级功能上测试订阅收费。
（来源：豆包官方微信公众号）
它的逻辑是：基础能力继续免费，重度生产力功能收费，用流量池筛选付费用户。这是典型的互联网平台打法，路径清晰，付费转化节奏可控。
MiniMax的位置就变得很微妙。它的用户基本盘是C端价格敏感型，技术积累又能支撑对标GPT-5.5的产品能力，但这两类产品吸引的是两群不同的人。
从更大的视角看，大模型行业的商业化正在分化为三层结构。
最底层是底座模型的极限低价竞争，参与者是DeepSeek、阿里通义Qwen-Flash、字节豆包低价API等。这一层的目标不是利润，是开发者入口和生态心智。拼的是单位token成本、推理集群效率、缓存命中率和开源社区的传播力。
利润薄，但规模决定了谁能成为默认基础设施。
中间层是高端Agent和Coding模型的能力溢价，参与者是OpenAI、Anthropic、以及正在挤进来的MiniMax。
这一层的定价逻辑是比谁能用更少轮次、更高成功率、更短任务时间完成复杂工作。开发者会按任务结果来算账：修一个bug多少钱，生成一个可运行的应用多少钱，分析一份财报多少钱。
最上层是应用订阅和工作流锁定，参与者是豆包、Kimi、通义千问、海螺AI、各种AI Coding工具等。这一层卖的是结果和体验。用户关心的是能不能做出视频、写完代码、生成PPT、完成一段工作流。收费方式也从token走向任务包、会员订阅、企业席位和按结果付费。
MiniMax M3不是一个失败产品。恰恰因为它能力强，这次争议才值得讨论。它暴露的是中国AI公司共同面对的难题：模型越来越强，成本越来越重，用户越来越挑，资本越来越急。所有公司都想从免费流量走向付费收入，但用户不会为厂商的亏损买单，只会为确定的价值买单。
原文标题 : MiniMax涨价，为何惹怒老用户？
文 | 多乐
2026年6月1日，MiniMax发布了第三代旗舰模型M3。
技术层面，这是一次有分量的发布。1M上下文、原生多模态、Coding和Agent能力进入全球第一梯队，SWE-Bench Pro得分超过GPT-5.5，海外开发者社区给出了正面反馈，Vercel CEO在社交平台称其为“开源生态中真正的突破”。
图：M3模型性能基准测试（来源：MiniMax官方微信公众号）
但MiniMax把技术发布和涨价放在了同一天。
当天，MiniMax API价格全面翻倍，输入价格从2.1元涨到4.2元，输出从8.4元涨到16.8元。在大模型价格战打得头破血流的今天，MiniMax却突然逆势涨价。
市场迅速做出反应。当天，MiniMax港股盘中下跌近20%，从约898亿港元市值跌至707亿。截至6月10日收盘，MiniMax股价跌到451.8港元，较3月1330港元的高点直接腰斩不止。
图：MiniMax港股股价走势（来源：MiniMax官方微信公众号）
对于一个1月刚上市、正在推进A股科创板IPO、7月还将面临大规模解禁的公司来说，这是一次不小的风波。
用户的愤怒集中在三个点：老用户权益在未充分沟通的情况下被调整，计费方式从透明变得不透明，中英文官网定价存在差异。MiniMax随后发布了致歉公告，承认沟通不足，推出额度翻倍、自助退款等补偿措施。但信任的修复比道歉困难得多。
MiniMax涨价被骂，是因为它撞上了行业最敏感的时刻：用户已经习惯AI越来越便宜，资本却开始追问谁能真正赚钱。
01 涨价争议的本质，是账单不透明
M3的技术方案是激进的。官方给出的数据包括：MiniMax Sparse Attention架构，在百万上下文场景下单token计算量降至上一代的二十分之一，prefill阶段速度提升超过9倍。
这些工程优化降低了模型运行的单位成本，理论上为新定价提供了空间。
图：MiniMax Sparse Attention架构图（来源：MiniMax官方微信公众号）
但技术降本和用户感知到的账单变化，是两件事。
此次调整的核心，是将计费单位从“按次调用”改为“按Token消耗量”。
按次计费模式下，用户对成本有清晰的预期：一次对话就是一次，月度额度能支撑多少次任务，心里大致有数。按Token计费后，这个确定性消失了。
这并非MiniMax独有的问题。
大模型进入Agent阶段后，一次用户感知中的“任务”，在后台可能被拆解成几十次甚至上百次模型调用。AI Coding工具在修复一个bug时，需要先理解需求、扫描代码库、调用工具、生成方案、运行测试、修正错误。用户看到的是修了一个bug，后台实际消耗的Token量远超一次简单问答。
这也是为什么MiniMax必须从按次计费转向按Token计费。在Agent时代，继续用按次计费，一次重度代码重构和一次简短问答都算“一次”，平台承担的成本差异极大，商业上不可持续。
但问题出在切换的方式上。原来的Coding Plan是限速不限量型产品，重度用户只要控制使用节奏，月度额度有较大弹性。新的Token Plan变成固定额度池，额度用完即停。用户过去购买的是“一个月内可以持续使用”的确定性，老用户愿意提前付费，买的就是规则的稳定。
图：MiniMax订阅套餐价格（来源：MiniMax官方微信公众号）
平台当然可以涨价、换套餐、分层收费。但前提是先讲清楚：原有权益哪部分保留、哪部分调整，新旧套餐之间如何等价换算。MiniMax的做法是先上线新规则，舆论发酵后才发布致歉公告，这被用户理解为一种既成事实式的通知，而非协商。
更微妙的是海外与国内定价的差异。根据用户对比，M3国内订阅价格为8.5元/亿tokens，海外为6.6元/亿tokens，国内用户需多支付约28%。在一个模型能力完全相同、本地化服务并无显著差异的产品上，这28%的差额缺乏公开的解释。
MiniMax在国内市场面对的是被字节豆包、阿里通义、DeepSeek持续压低价格预期的一批开发者。这群人对价格变动极为敏感，对中外差异尤为警惕。
图：大模型性能对比（来源：MiniMax官方微信公众号）
MiniMax没有在定价公布的同时说明差异原因，等于是把一个需要主动解释的问题，交给了用户的想象空间。
02 高增长与烧钱并行，MiniMax的财务压力藏不住了
MiniMax的商业化焦虑，不难理解。
2025年，MiniMax收入达到7900万美元，同比增长158.9%。其中AI-native产品收入约5310万美元，开放平台和企业AI服务收入约2600万美元。海外收入占比超过70%，累计服务用户超过2.36亿，企业客户和开发者超过21.4万。
这些数字放在一家2022年成立的公司身上，并不差。
（来源：MiniMax官方微信公众号）
但大模型公司的问题从来不是有没有增长，而是增长能不能覆盖成本。
MiniMax涨价的底层逻辑，要从它的财务报表中寻找。
2025年，MiniMax毛利约2008万美元，毛利率25.4%，较2024年的12.2%有明显提升。这组数据说明，模型和系统效率的改善确实在向经营层面传导。但同年研发费用达到2.53亿美元，是收入的3倍多。经调整净亏损约2.51亿美元，与2024年大致持平。
按照IFRS口径，全年亏损18.72亿美元，其中相当部分来自优先股等金融负债的公允价值变动，并非经营现金流的直接流出。但这不改变一个基本事实：MiniMax仍是一家用高强度研发投入换取技术领先的公司，尚未进入经营利润区间。
更值得注意的指标是C端业务的毛利率。2025年前三季度，AI-native产品——也就是海螺AI和Talkie这些撑起公司近七成收入的业务，毛利率仅4.7%。
4.7%的C端毛利率，揭示了MiniMax商业模式中一个难题：它靠C端订阅把用户规模做起来了，但C端用户愿意为AI产品支付的价格，与支撑产品运行所需的推理算力成本之间，存在巨大缺口。
在这个财务基础上，MiniMax的资本节奏却很紧迫。2026年1月9日，公司以每股165港元在港交所上市，首日涨幅78%，市值突破900亿港元。不到5个月后的5月29日，公司又与中信证券签署辅导协议，在上海证监局完成备案，启动A股科创板IPO。
“A+H”双平台的逻辑是清晰的：趁资本市场对AI资产的估值窗口尚未关闭，尽快打开内地融资渠道，为持续的研发投入和算力建设储备资金。
但与MiniMax几乎同步推进科创板上市的智谱AI，面临的处境有所不同。
智谱在商业化路径上选择了更重的B端路线。它从一开始就以企业级大客户和私有化部署为核心收入模式，客单价高，合同周期长，客户关系建立在定制化项目和长期服务协议之上。这种模式下，定价体系相对稳定，客户对价格变动的敏感度低于C端大众订阅用户。
智谱的股权结构也为其提供了更多缓冲空间。
根据公开信息，智谱在港股上市后，同期解禁比例仅为11.6%，且主要为具有国资背景的基石投资者，真正的减持压力要到次年1月才会出现。而MiniMax在7月9日面临约63%的港股股本解禁，其中财务投资者占比超过三分之一。财务投资者退出动力强、约束小，解禁后的抛售压力是市场对MiniMax股价的一个重要担忧。
在这个多重力传导下，M3涨价既是一次产品升级，也是一次面向A股审核和机构投资者的商业化信号释放，它需要证明自己能把技术领先转化为定价能力。
只是这个信号的市场接收效果，与预期偏差很大。
03 价格战没有结束，只是换了战场
过去两年，中国大模型市场的主旋律是降价。
阿里通义、百度文心、腾讯混元、字节豆包轮番下探API价格，免费模型和百万token一分钱的促销不断出现。价格战把开发者教育成一群极度理性的人：谁更便宜、谁更稳定、谁接入成本低，就先接入谁。
DeepSeek把这条路线推到了极致。它背靠量化基金背景，外部融资压力相对较低，可以更长期地以研究和生态建设为先。DeepSeek V4系列的价格锚点几乎是行业地板：V4 Flash输入缓存命中仅0.0028美元/百万token，缓存未命中0.14美元，输出0.28美元。
（来源：Deepseek官方微信公众号）
这个价格体系的存在，让所有中国模型厂商都很难再轻松讲述高价故事。它像一个价格基准，把行业的心理价位钉死在一个极低水平。
但DeepSeek模式不是所有公司都能复制的。它的组织约束、资金结构和商业目标与典型的VC支持型创业公司不同。MiniMax、智谱、月之暗面这类公司需要同时应对来自投资人的商业化压力和来自巨头的价格竞争。
MiniMax的差异化策略一直很清晰：主攻C端产品矩阵和海外市场。海螺AI在海外定位为多模态AI助手，Talkie（星野）主打AI角色互动和社交娱乐。
这两个产品共同构成了MiniMax的用户基本盘——以海外年轻用户和个人开发者为核心，对娱乐化、情感化AI场景有刚需，付费意愿中等，价格敏感度偏高。
这也是为什么MiniMax的用户群对涨价反应如此强烈。这批用户是个人付费者，花的是自己的钱，对账单变化有最直接的体感。
字节豆包则走的是第三条路。它坐拥中国最大的C端AI流量入口，可以通过广告、应用分发和生态内变现来补贴模型成本。豆包目前仍以免费策略为主，但已经开始在高级功能上测试订阅收费。
（来源：豆包官方微信公众号）
它的逻辑是：基础能力继续免费，重度生产力功能收费，用流量池筛选付费用户。这是典型的互联网平台打法，路径清晰，付费转化节奏可控。
MiniMax的位置就变得很微妙。它的用户基本盘是C端价格敏感型，技术积累又能支撑对标GPT-5.5的产品能力，但这两类产品吸引的是两群不同的人。
从更大的视角看，大模型行业的商业化正在分化为三层结构。
最底层是底座模型的极限低价竞争，参与者是DeepSeek、阿里通义Qwen-Flash、字节豆包低价API等。这一层的目标不是利润，是开发者入口和生态心智。拼的是单位token成本、推理集群效率、缓存命中率和开源社区的传播力。
利润薄，但规模决定了谁能成为默认基础设施。
中间层是高端Agent和Coding模型的能力溢价，参与者是OpenAI、Anthropic、以及正在挤进来的MiniMax。
这一层的定价逻辑是比谁能用更少轮次、更高成功率、更短任务时间完成复杂工作。开发者会按任务结果来算账：修一个bug多少钱，生成一个可运行的应用多少钱，分析一份财报多少钱。
最上层是应用订阅和工作流锁定，参与者是豆包、Kimi、通义千问、海螺AI、各种AI Coding工具等。这一层卖的是结果和体验。用户关心的是能不能做出视频、写完代码、生成PPT、完成一段工作流。收费方式也从token走向任务包、会员订阅、企业席位和按结果付费。
MiniMax M3不是一个失败产品。恰恰因为它能力强，这次争议才值得讨论。它暴露的是中国AI公司共同面对的难题：模型越来越强，成本越来越重，用户越来越挑，资本越来越急。所有公司都想从免费流量走向付费收入，但用户不会为厂商的亏损买单，只会为确定的价值买单。
原文标题 : MiniMax涨价，为何惹怒老用户？
