文 | 窄播，作者 | 李威
2026 年上半年，智谱和 MiniMax 交出了两份相似的成绩单。
智谱收入 9.54 亿元，MiniMax 收入 1.17 亿美元；智谱经调整净亏损 19.64 亿元，MiniMax 经调整净亏损 2.93 亿美元。折算之后，两家公司烧掉了相近的钱，获得了相近的收入，也都把企业 API 变成了新的增长中心。
但资本市场却给出了截然不同的价格。截至 9 月 4 日，智谱市值约 5000 亿港元，MiniMax 约 1260 亿港元，前者大约是后者的四倍。
当收入、亏损和业务转型处在相似阶段，市值却出现如此大的分化，市场显然已经不再只问模型公司能不能赚钱，而是开始判断这些收入由什么能力创造，能够持续多久，最后会长成一门什么样的生意。
智谱在这个财报季给出了更多确定性。这种确定，不是它已经赢得模型竞赛，而是它的模型能力、商业路径和资本叙事正在指向一个非常明确的方向。
MiniMax 则没有那么确定。其语言模型与开源视频模型两条路线，都没能给出一个可以被资本清晰理解的公司身份。
这种差异背后，是两家公司对技术资源、商业路径和未来位置的不同判断。
技术：智谱聚焦，MiniMax 两线作战
这个财报季，智谱在技术层面给出的关键词是 Coding 和「持续最优」。
在中期业绩电话会上，智谱管理层将模型能力的代际水平称为产品与商业逻辑的起点。按照公司的解释，过去几轮收入快速增长，都发生在模型能力提升、更多任务被解锁之后。
先有能力，再有生意。这个判断决定了智谱如何分配研发资源。
Coding 不只是一项热门能力，也是目前最容易把模型能力转化为商业价值的场景。代码能否运行、漏洞是否修复、工程有没有按要求完成，都可以验证；客户也能直接计算模型节省了多少工程师时间。
Coding 还是长程智能的训练场。模型需要理解整个代码库，拆解任务，调用工具，在执行失败后自行修正。智谱后续希望把这些能力从软件工程迁移到网络安全、数据分析、法律和金融等专业领域。
因此，从 GLM-5.2 到 GLM-5.3，智谱在持续强化长程 Coding 和 Agent 任务。这不只是选择一个市场，也是在选择一个能够同时完成训练、验证与收费的环境。
而「持续最优」则是要保持一条稳定向上的迭代轨迹，让每次新模型发布都能跻身头部，并解决更长、更复杂的真实任务。做到这一点，就会围绕 Coding 形成一个相对聚焦的技术路径。
MiniMax 则选择了一条更复杂的路。
2026 年，OpenAI 关停 Sora 产品，Sora 团队仍保留世界模型研究，但视频作为一条独立产品和商业战线已经被收缩。即使拥有远多于 MiniMax 的资金、算力和人才，OpenAI 也开始砍掉支线，把更多资源转向企业业务和生产力场景。
但 MiniMax 却还想同时走语言模型与开源视频模型两条路线。
一条是 M3、M3.1 和 M3 Pro 的语言模型进化，MiniMax 需要靠它们守住 Coding 和 Agent 市场。根据电话会披露，M3.1 将改善稳定性、质量、推理效率和 Agent 泛化能力，并为下一代模型验证基础设施和后训练链路；而 M3 Pro 的参数规模会接近 3T，进一步扩大预训练、强化学习和长程任务投入。
另一条则围绕 H3 及其后续开源视频模型展开。MiniMax 希望依靠开源、性能和性价比，从闭源大厂主导的视频生成市场中切出一个高价值位置，并继续向更快、接近实时生成的方向迭代。
这两条线意味着，一家市值 1200 多亿港元的公司，要同时承担语言模型预训练、Coding 后训练、视频模型迭代和自营算力集群建设。MiniMax 认为，不同模态的技术积累能够复用，并最终走向融合；市场担心的则是，在模型更新稍慢就会掉队的竞争中，两条战线是否会互相争夺资源。
智谱要先在 Coding 形成持续领先，再沿着这条主线向外延伸。MiniMax 既不愿失去语言模型，也不愿错过开源视频模型的价值窗口。前者的战略更容易被理解，后者对研发效率和组织能力提出了更苛刻的要求。
商业：一个走向深处，一个追求规模
技术资源投向的不同，决定了两家公司不同的商业延伸可能性。
智谱目前最大的收入来源仍然是 API，但它已经开始回答 API 之后卖什么。
2025 年全年，智谱本地化部署收入为 5.34 亿元，占总收入 73.7%。到 2026 年上半年，本地化部署收入降至 1.29 亿元，占比只剩 13.5%；开放平台及 API 收入则达到 8.25 亿元，占总收入 86.5%。收入结构在半年内几乎完成翻转。
如果只看整体毛利率，就是盈利能力恶化。但拆开业务结构可以发现，开放平台及 API 业务毛利率已经从上年同期的负 0.4% 升至 24.6%。整体毛利率下降，主要是因为初期毛利率较低、但却更容易形成规模效应和经常性收入的平台型收入，迅速取代了高毛利、低可复制的项目型收入。
这个转换过程中，智谱截至 8 月底 MaaS 平台的 Token 调用量，较年初增长超过 40 倍，其中 Coding Plan 调用量增长超过 23 倍；API 平均售价同时提升约 101%。这初步验证了，模型变强后，用户会把它用于更复杂的任务；任务越复杂，调用链越长，Token 数量和综合平均价格越能同时上升。
基于这个逻辑，智谱在电话会上提出了一条从 Chat、Coding、Agent 到 Co-work 的能力阶梯。模型先交付一段可以运行的代码，再完成一条多步骤任务链，最终进入企业的代码库、工具、内部数据和权限体系，交付一份能够由专业人士复核的工作成果。
同时，智谱认为收费单位也会随之变化。客户最初购买本地化模型，随后按调用量付费，未来则可能购买订阅、一项任务或者一份结果。模型承担的工作越完整，客户越不会只比较 API 单价，而会计算任务成功率、节省的人力以及降低的错误和风险。
这条路线仍在早期，网络安全进展最快，法律和金融等领域尚未规模化。但智谱的确定，不在于 Co-work 已经成为一门成熟生意，而在于 Coding 领先之后的商业延伸方向已经清晰。
MiniMax 仍然在回答 API 售卖规模如何扩大的问题。它给出的核心答案是强调性价比。
根据半年报，MiniMax 开放平台及企业服务收入同比增长 703.1%，达到 7393 万美元，占总收入 63.4%。公司将增长归因于付费用户、企业客户、API 调用量以及 Token Plan 的采用。
但电话会也暴露了规模的另一面。视频和语音业务毛利率相对较高，快速增长的文本业务仍有较大提升空间。规模增长了，但 2026 年上半年的毛利率却只有 17.9%，与 2025 年全年的 25.4% 相比出现了明显下滑。同时，8 亿美元 ARR 的口径也遭到了质疑。
MiniMax 在 Coding 和 Agent 方面已经证明 Token 能够迅速放量，却还没有证明高速增长的 Token 可以同步转化为利润，甚至得到了以价换量的评价。
然后，MiniMax 开始用 7 月底发布的开源视频模型 H3，给故事增加新的可能。
模型开源后获得大量下载和较好评价，fal 基于 H3 开源权重进行后训练和推理优化的 H3 Max，将一段 5 秒、768p 视频的生成时间压缩到 3 秒以内，由此催生了连续生成视频的爆款 Demo ——模型可以在上一段视频播放完之前，生成下一段内容，实现实时连续直播。消息一度推动 MiniMax 股价上涨。
但 Demo 所展示的生成速度突破，解决的是传播问题；生产管线的质量与稳定，解决的才是付费用户的留存问题。
实时生成足够适合做一段令人惊讶的演示，却不等于模型有足够能力稳定进入广告、影视、游戏等生产流程。H3 的开源下载量有多少会变成 MiniMax 自己的付费调用，实时视频又能否从实验项目变成稳定生产需求，目前都没有明确答案。
MiniMax 已经证明语言模型能够带来 Token 规模，也证明了开源视频模型能够获得注意力；可它还没证明，两条线能共同形成高质量增长。规模化的商业故事，MiniMax 只讲了半段。
位置：智谱明确了坐标，MiniMax 迷失了坐标
技术和商业的选择，共同决定了资本市场如何理解智谱和 MiniMax。
所谓估值坐标，是要让市场看清楚，一家公司的核心资产是什么，通过什么路径产生收入，又应该用哪些指标检验它的未来。
智谱正在进入一个类似 Anthropic 的估值坐标：聚焦前沿文本模型，以 Coding 切入企业和开发者市场，通过 API 获得收入，再从 Coding 延伸到 Agent、Co-work 和高价值专业任务。
这套故事有清晰的检验标准。GLM 能否持续处于头部，提价后调用量是否继续增长，Coding 能否进入更多企业工作流，Co-work 能否产生规模收入，每个问题都可以由下一代模型和下一份财报回答。
MiniMax 原本也有一套容易理解的坐标，曾经被认为在走类似 OpenAI 的发展路径。它同时拥有基础模型、全球用户、C 端产品以及文本、语音和视频模型能力，市场可以想象它最终会形成从模型到超级应用、再到开放平台的完整闭环。
现在，这个坐标正在变得模糊。MiniMax 早已决定不做 ChatGPT、豆包式的通用移动助手；Talkie、海螺、Agent 产品分别拥有用户，却没有汇入一个统一入口。Coding 已经带来收入，但尚未形成持续领先的市场认知；开源视频模型获得了口碑与传播，但长期商业价值还没有被验证。
这个财报季，MiniMax 不是没有故事，而是同时拥有太多没有完成的故事。它可以成为高性价比的 Coding 模型公司、开源视频模型公司、海外 AI 应用公司。MiniMax 失去的不是战略方向，而是原有的资本市场估值坐标。没有可比公司只是表象，没有形成占主导地位的价值逻辑才是根本。
未来几个月会成为关键的验证期。
如果 M3.1 和 M3 Pro 重新进入 Coding 与 Agent 头部，MiniMax 就能证明，性价比不是能力落后的辩护，而是用更少资源制造前沿智能的技术优势。语言模型也可能重新成为其商业主轴。
如果 H3 及后续模型能从开源下载量走向稳定生产需求，MiniMax 也可能建立一种新的全模态公司坐标。
但如果语言模型继续掉队，开源视频模型又不能走出 Demo 和传播故事，两线作战就会从战略雄心变成没有重心。
模型仍然是所有商业故事的根基。没有模型能力，Co-work 只是概念，规模也可能只是在以价换量。但模型不会自动生成一种商业模式。一家公司还要回答模型能解决什么高价值问题，谁会持续付费，技术优势如何变成价格、规模和客户黏性，最终又会长成什么样的公司。
智谱暂时比 MiniMax 确定，就是因为它已经把模型能力、商业路径和资本叙事连成了一条线。MiniMax 则还需要让资本市场更清楚地知道，该如何为其定价。
