Согласно сообщению ZhiXiDong от 30 мая, официальный сайт Китайской комиссии по ценным бумагам и биржам показывает, что ведущая китайская компания по разработке больших языковых моделей ИИ, MiniMax, 29 мая подала отчет о регистрации наставничества для листинга в Шанхайской комиссии по ценным бумагам и биржам, начав процесс листинга на A-рынке, при этом компанией-наставником выступает CITIC Securities.
Это также означает, что MiniMax вместе с Zhipu, которая уже подала документы на консультацию по листингу на A-рынке, будет бороться за звание первого крупномасштабной модели на A-рынке.
MiniMax成立于2022年1月，并于今年1月完成港股IPO。港股IPO后，MiniMax股价一路飙升。截至5月29日港股收盘，其股价为840港元（约合人民币725.24元），较发行价165港元（约合人民币142.46元）上涨409.09%，市值达2634.54亿港元（约合人民币2275.45亿元）。自今年6月8日起，MiniMax还将被纳入恒生科技指数。
За бурным ростом акций стоит фундаментальная база доходов.
28 мая MiniMax раскрыла часть бизнес-данных. За последние два месяца ARR (годовой прогнозируемый доход) MiniMax вырос более чем на 100%, количество глобальных корпоративных и разработчиков-клиентов превысило миллион, что в пять раз больше, чем полгода назад; общее количество глобальных пользователей составляет около 300 миллионов.
В марте этого года MiniMax опубликовала первый годовой отчет после выхода на биржу. На конференции-звонке по финансовым результатам основатель и генеральный директор Янь Цзюньцзе сообщил, что к февралю 2026 года ARR компании достиг 150 миллионов долларов США.
То есть, учитывая рост более чем на 100% за последние два месяца, текущий ARR MiniMax превышает 300 миллионов долларов США.
В 2025 году MiniMax достигла выручки в размере 79,038,000 долларов США (около 535 миллионов юаней), из которых выручка от AI-натуральных продуктов составила 53,075,000 долларов США (около 359 миллионов юаней), а выручка от открытой платформы и других корпоративных услуг на базе ИИ — 25,963,000 долларов США (около 177 миллионов юаней).
Его валовая маржа выросла до 25,4%, а скорректированная чистая убыточность составила 250 миллионов долларов США (около 1,69 млрд юаней), при этом уровень убытков значительно сократился по сравнению с прошлым годом.
▲Частичные финансовые данные MiniMax за 2025 год
В области продуктов这一年 MiniMax последовательно выпустила три флагманские крупные языковые модели: MiniMax-M2.5, MiniMax-M2.6 и MiniMax-M2.7, а также открыла исходный код моделей M2.5 и M2.7.
▲Частично открытые модели MiniMax (источник изображения: ModelScope)
Благодаря высокому соотношению цены и качества, MiniMax-M2.5 получил популярность среди разработчиков в начале этого года во время «лягушечьего ажиотажа» (открытая фреймворка AI-агента OpenClaw) и был рекомендован самим «отцом-лягушкой» Питером Штейнбергером в его публикации.
В середине февраля этого года на платформе агрегации и маршрутизации моделей ИИ OpenRouter MiniMax временно стала крупнейшим по доле рынка поставщиком моделей, заняв 18,9% объема вызовов моделей на OpenRouter. Однако в настоящее время MiniMax уже выпала из топ-10 в этом рейтинге.
▲ Рейтинг производителей моделей OpenRouter на середину февраля этого года (источник: OpenRouter)
Кроме того, в мае этого года MiniMax обновила свой продукт Agent и переименовала его в Mavis, предоставив режим параллельной работы нескольких агентов, который может повысить эффективность выполнения сложных долгосрочных задач.
В конце мая официальный аккаунт MiniMax сообщил, что MiniMax-M3 скоро будет выпущен.
▲ Официальный аккаунт MiniMax анонсирует модель M3 (источник изображения: платформа X @MiniMax_AI)
Руководитель проекта MiniMax Скайлер Мяо раскрыл дополнительные технические детали MiniMax-M3. MiniMax-M3 использует механизм MiniMax Sparse Attention; по сравнению с MiniMax M2, скорость вывода при обработке 1 миллиона токенов на этапе Prefilling увеличилась в 9,7 раза, а на этапе Decoding, при длине KV в 1 миллион, скорость повысилась до 15,6 раза, при этом значительно снижена задержка внимания.
Механизм MiniMax Sparse Attention основан на архитектуре GQA (Grouped Query Attention). Сначала через индексную ветвь (Index Branch) вычисляются баллы блоков с использованием сжатых индексных запросов (Idx Q) и ключей (Idx KV), после чего применяется максимальное пулингирование для отбора Top-k индексов блоков, наиболее релевантных текущему запросу. Затем происходит переход к разреженной ветви (Sparse Branch), где вычисления разреженного внимания выполняются только на выбранных ключевых блоках, что значительно снижает вычислительную нагрузку.
▲ Технические детали технологии MiniMax Sparse Attention (источник изображения: платформа X @SkylerMiao7)
Заключение: Ведущие отечественные игроки в области крупных моделей борются за выход на биржу
В 2026 году крупнейшие китайские компании, разрабатывающие крупные языковые модели, активизировали свои действия на финансовых рынках. Помимо MiniMax, Zhipu подавала документы на консультацию по листингу на A-рынке в апреле 2025 года, но в итоге провела IPO сначала на Гонконгской бирже. В феврале этого года Zhipu отозвала предыдущую заявку на консультацию по листингу на A-рынке и подала новую заявку на консультацию, добавив Guotai Haitong в качестве консультанта.
Кроме того, ранее появлялись сообщения о планах Yueji Anmian, Jieyue Xingchen и Lingyi Wanwu провести IPO в Гонконге.
面对高昂的算力投入与尚未完全闭环的商业化路径，大模型头部玩家们正通过上市打开更为丰富的融资渠道。
Эта статья взята из официального аккаунта WeChat «Zhixindong» (ID: zhidxcom), автор: Чэнь Юньда