閆俊傑不甘心_風聞
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從AI六小龍縮減為AI四小強後，四家明星大模型創業公司終於都要上線自己的推理模型了。
在智譜AI、月之暗面和階躍星辰相繼上線自研推理模型後，近期虎嗅爆料MiniMax籌備半年多的文本推理模型也即將發佈。
有接近MiniMax的知情人士向**字母榜（ID：wujicaijing）**確認了上述爆料的真實性。
字母榜曾在《無人再談AI六小龍》一文中率先指出，原本被冠以六小龍稱號的隊伍中，因為有人明顯掉隊（零一萬物明確放棄追逐AGI，百川智能專注醫療垂類賽道），剩下的四家（智譜AI、MiniMax、月之暗面和階躍星辰），也失去了如一條過江龍般，足以挑戰乃至對抗大廠的資本和技術底氣。曾經的AI六小龍，已經在新一輪大模型競賽中滑落成了新的“AI四小強”。
曾幾何時，四小強中的MiniMax一度引領行業之先。2023 年下半年，大部分國內大模型廠商還在繼續迭代稠密模型（dense model）之際，MiniMax創始人兼CEO閆俊傑就把80%以上的研發和算力資源投到了一件不確定的事情上—— MoE（Mixture of Experts 混合專家模型）。
圖注：MiniMax創始人閆俊傑
2024年 1 月，MiniMax上線的abab6，成為國內首個MoE大模型。此後，MoE架構徹底取代稠密架構，成了大模型領域技術迭代的新方向，年初爆火出圈的DeepSeek，應用的也是MoE。
但在DeepSeek R1掀起的新一輪推理模型浪潮中，MiniMax卻成了那個後來者。當騰訊等玩家紛紛靠接入DeepSeek賺取用户關注之際，不甘心的MiniMax選擇了一種折中方案：國內C端應用上堅持不接入DeepSeek，只在海外的AI應用上選擇接入DeepSeek。
MiniMax的此番操作，不免讓人聯想到字節，後者同樣選擇不在國內主力C端應用豆包上接入DeepSeek，而是堅持等到後續自研推理模型的上線，才補上了深度思考的能力短板。
如今，閆俊傑也等來了一個如字節一般的機會，即嘗試通過藉助自家推理模型的上線，來重新證明MiniMax的技術底色。
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缺失推理模型的影響，正從多個方面左右着大模型玩家的發展狀態。
首當其衝的便是外界對其高估值和後續融資是否可持續的質疑。
2024年3月，MiniMax拿下6億美元A輪融資後，投後估值來到25億美元，這是MiniMax最後一次公開披露的投融資和估值信息。
2025年年初，外界有傳聞MiniMax估值已經超過30億美元，不過，據字母榜從接近MiniMax知情人士處獲悉的消息，當前MiniMax估值已經超過40億美元，仍然是當前四小強中估值最高的一家，“（MiniMax）全棧技術價值更高一些。”恆業資本管理合夥人江一如此評價道。
但遲遲未上推理模型，資本市場也開始重估MiniMax的估值體系。
比上線推理模型更難的是，不僅要有，作為後來者，還要做到比R1更好才行，“Kimi就是一個例子，儘管跟R1同時期上線了K1.5推理模型，但效果對比上顯然敗給了R1。”人工智能專家林峯博士説。
這也成了拖住MiniMax自家推理模型未能更早上線的因素之一。在MiniMax前員工李俊（化名）回憶中，去年中公司就開啓了推理模型的研發工作。MiniMax高級研究總監鍾怡然更是曾對外劇透，公司有望在4月到5月間，推出深度推理模型。
但現實的情況是，在技術迭代優化過程中，MiniMax食言了。按照當前進度來看，樂觀情況下，MiniMax自研推理模型也要到6月中旬左右上線了。
因缺失推理模型所帶來的深度思考能力短板，還使得MiniMax在應用側難以吸引並聚攏起更多用户，考慮到國內應用還堅持不接入DeepSeek，這一難題無疑被進一步放大。
對比騰訊元寶，靠着率先接入DeepSeek的舉動，其月活用户一躍從去年AI原生APP陣營中的others，變成了當前的行業TOP3（僅次於DeepSeek和豆包）。
B端的影響也在逐步顯現。因為無法提供推理模型選項，公司可能會被迫將更多模型調用需求推向對手。
因模型能力短板或性價比因素而轉投新陣營的事例比比皆是。去年5月DeepSeek掀起價格戰後，作為第一家在旗艦模型上跟進降價的玩家，字節就曾靠着性價比優勢，從MiniMax手中分潤走了一部分AI兒童玩具公司Haivivi的語音模型調用需求。
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拖累MiniMax推理模型更早上線的原因，一部分要歸因於閆俊傑更大的賭性。
當DeepSeek、Kimi們着手研發推理模型之際，MiniMax則將重心放在了架構創新上。“相同的算力和資源的情況下，內部沒有太多人力去做深度推理的，這導致我們跟隨深度推理的腳步慢一點。”MiniMax高級研究總監鍾怡然曾對外如此解釋。
早於DeepSeek R1發佈近一週，1月15日，MiniMax發佈了MiniMax-01並正式開源，在新模型中首次嘗試使用線性注意力架構Linear Attention。
官方介紹，MiniMax-01是首次在4000億以上參數的大模型中，使用了線性注意力機制新架構（ChatGPT採用的標準Transformer是非線性注意力機制），能高效處理全球最長的 400萬token上下文。
就像當年冒險賭注MoE一樣，閆俊傑將籌碼再次押在了Linear Attention上。
2024年4月，MiniMax成為第一批鑽研Linear Attention的AI公司。隨着MiniMax-01發佈，公司內部也開始迎來新架構的更換，即從此前abab系列模型採用的Transformer架構，逐步更換為MiniMax-01模型採用的線性架構，後續視頻、音樂等多模態模型更新，都將基於全新架構。
這也是MiniMax內部沒有選擇立馬跟進OpenAI o1的原因之一。“我們認為單純強調推理能力，可能僅會在某些特定方面增強模型性能。”鍾怡然解釋説。
然而，R1的發佈，給了MiniMax一個措手不及，“我們發現融入這些推理能力，模型的外推能力顯著提升，泛化能力更好。”為了追趕行業新態勢，鍾怡然所在的模型研發團隊，整個春節期間都在趕工，以圖加快推理模型上線。“內部給出的目標是，要做出比R1更好、甚至要達到o1或o3相近水準的推理模型，且實現多模態推理能力。”
不甘心的閆俊傑決定再次冒險：試圖趕在DeepSeek前面，推出一個原生多模態深度推理模型，既能實現文本推理能力，又具備視覺理解能力。
但在虎嗅爆料中，MiniMax即將發佈的推理模型則指具備文本理解能力。後續是否會加入視覺理解，還是分階段逐步推出，目前仍留有懸念。
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除了因冒險押注新架構帶來的資源分散之外，在應用上的豪賭佈局，也分散了MiniMax追求模型迭代的精力。
AI六小龍中，MiniMax佈局幾乎最廣：既做To C，又做to B；既做國內，又做海外。龐大的業務策略，帶來的代價之一便是產品和模型團隊之間的“打架”。
MiniMax前員工李俊告訴字母榜，2024年，公司將收入和產品日活視為兩大重要指標，甚至會出現這月追求收入，下月強調用户增長的頻繁變動情況。
從2023年開始，圍繞娛樂和生產力工具賽道，MiniMax一個都不打算放過：Talkie、星野、海螺AI相繼問世，堪比AI圈的新APP工廠。
為了打造產品，閆俊傑還特意挖來前今日頭條用户產品負責人張前川，給其賦予了公司合夥人的身份。
但豪賭一年後，閆俊傑為公司設立的2024年收入過億美元和產品日活過千萬兩大目標，均未能實現。這也成為公司後續人員變動和組織架構調整的新導火索。
今年3月份，MiniMax負責商業化的合夥人兼副總裁魏偉離職，更早之前，從去年9月份開始，MiniMax產品負責人張前川，便淡出公司事務，改任產品顧問一職。
兩大合夥人相繼變動之下，MiniMax在應用側也改變了策略：旗下AI應用“海螺AI”一分為二，拆分為一個主打AI助手的“MiniMax”，和側重視頻創作的“海螺AI”。
幾次豪賭過後，閆俊傑吸取到的最大教訓之一是，對技術品牌沒有很深的認知。在2023年初認識梁文鋒後，後者有兩件事對閆俊傑一直帶來啓發：一是DeepSeek品牌做得非常好；另一個是DeepSeek一開始沒有產品，所以更聚焦。
DeepSeek爆火併在短短時間內成為國內月活第一AI原生APP後，閆俊傑糾正了自己過去兩年來的一個誤區：即認為用户越多，模型能力提升越快。實際則是“更好的模型可以導向更好的應用，但更好的應用和更多用户並不會導向更好的模型。”
基於這一新的判斷，閆俊傑重新做了取捨，不再將用户規模和商業化視作重點，而是重新將技術迭代確立為MiniMax的最重要目標。
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但新的挑戰接踵而至。
當下大模型賽道正進入淘汰賽，資金持續承壓已成為行業現實。恆業資本管理合夥人江一爆料稱，魏偉的離職原因之一，是因為融資KPI考核未達標。
但被融資困住的不只有MiniMax。“本質上是市夢率的時代在短短兩年內已經結束。現在面臨的是融資放緩+收入壓力+戰略調整的新階段。”在江一看來，外界對大模型公司的考核標準，正從交付MaaS變成交付結果，競爭焦點也從過去比參數大小、多模態能力，偏向現在比誰能真正解決用户問題。
“最後市場狀態，基礎模型市場上正常情況下應該不超過三家。”怎麼能確保繼續留在這場大模型牌桌之上，持續獲取融資的能力便成了決定勝負的關鍵手。
畢竟，無論是更新迭代模型能力，還是打造能夠解決用户真實需求的Agent，無一例外都需要人才和算力資源的支撐，這些要素都得靠源源不斷的金錢來維繫運轉。
稍有鬆懈，這些大模型廠商就可能面臨被迫落後的局面：要麼核心研發人員出走創業，要麼在重要技術迭代方向上慢人一步。
即便解決好內部人才和資源問題，但隨着DeepSeek重新激起大廠的AI熱情，如MiniMax一般的初創公司，該如何在競爭中繼續做出自己的技術亮點並保持領先地位，正變得越來越難。
MiniMax當前正寄望於用新的原生多模態推理模型重回舞台中央，但在這一領域，字節、阿里，騰訊，提前一步已經在文本推理模型之外，上線了圖像推理模型：3月份，阿里通義千問團隊推出QVQ-Max視覺推理模型；4月份，豆包深度思考模型專門打造了視覺版，具備視覺推理能力；5月份，騰訊混元T1-Vision上線元寶，可深度理解圖片內容。
更大的競爭還在後面。延期後的MiniMax推理模型，即將直面DeepSeek R2和GPT-5的競爭，後兩者都有望在今年下半年上線。
近期在墨西哥舉辦的AI Summit上，OpenAI代表確認正在開發下一代基礎模型GPT-5，並有望年內上線。
DeepSeek R2的推出步伐也越來越近。按照DeepSeek以往內部模型每7個月一更新的節奏，新一代V4模型有望在今年7月份亮相。如果梁文鋒希望在V4版本上訓練R2,以R1與V3相隔1個月的推出時間差評估，R2最快便有望在8月份上線。
對於想要繼續留在牌桌上的閆俊傑而言，這場AI大模型的競爭還遠沒到盡頭。
參考資料：
《MiniMax正暗戳戳憋大招》虎嗅
《奧特曼逼梁文鋒出大招》直面AI
《晚點對話 MiniMax 閆俊傑：創業沒有天選之子》晚點對話
《3700 次預訓練尋找 “線性注意力” 非共識，MiniMax-01 開發者講述 4 年探索》晚點LatePost
《MiniMax-01開源：新架構開啓Agent時代》MiniMax稀宇科技
《MiniMax：7000萬美金營收下的甜蜜和隱憂》智能湧現
《MiniMax大模型每日與世界的30億次交互》MiniMax稀宇科技