За даними Zhixidongxi від 30 травня, офіційний веб-сайт Китайської комісії з цінних паперів показує, що лідер у сфері великих мовних моделей Шанхаю MiniMax подав звіт про реєстрацію консультування з приводу виходу на ринок акцій у Шанхаї до Шанхайської комісії з цінних паперів 29 травня, розпочавши процес виходу на ринок A-акцій, а компанія CITIC Securities виступає консультантом.
Це також означає, що MiniMax разом з ZhiPu, яка вже подала документи на підготовку до лістингу на A-акціях, буде боротися за звання першої компанії з великою моделлю на ринку A-акцій.
MiniMax заснована у січні 2022 року та завершила IPO на гонконгській біржі у січні цього року. Після IPO ціна акцій MiniMax стрімко зросла. На закритті гонконгської біржі 29 травня ціна акцій становила 840 гонконгських доларів (приблизно 725,24 юаня), що на 409,09% вище за ціну розміщення 165 гонконгських доларів (приблизно 142,46 юаня), а ринкова капіталізація досягла 263,454 млрд гонконгських доларів (приблизно 2,275 трлн юанів). З 8 червня цього року MiniMax буде включена до індексу Hang Seng Tech.
За стрімким зростанням цін акцій стоїть фундаментальна ефективність доходів.
28 травня MiniMax оприлюднила частину даних про свою діяльність. За останні два місяці ARR (річний регулярний дохід) MiniMax збільшився більше ніж на 100%, кількість глобальних клієнтів-підприємств і розробників перевищила мільйон, що у п’ять разів більше, ніж шість місяців тому; загальна кількість глобальних користувачів становить близько 300 мільйонів.
У березні цього року MiniMax опублікувала свій перший щорічний звіт після виходу на ринок. На телефонній конференції з інвесторами засновник і генеральний директор Янь Цзюньцзе повідомив, що на лютый 2026 року ARR компанії досяг 150 мільйонів доларів США.
Тобто, поєднавши понад 100% зростання за останні два місяці, поточний ARR MiniMax перевищує 300 мільйонів доларів США.
За 2025 рік MiniMax отримала дохід у розмірі 79,038,000 доларів США (приблизно 535 мільйонів юанів), з яких дохід від AI-натуральних продуктів становив 53,075,000 доларів США (приблизно 359 мільйонів юанів), а дохід від відкритої платформи та інших підприємницьких послуг на основі ШІ — 25,963,000 доларів США (приблизно 177 мільйонів юанів).
Його валова маржа зросла до 25,4%, а скоригований чистий збиток становив 250 мільйонів доларів США (приблизно 1,69 млрд юанів), і відсоток збитків значно скоротився порівняно з попереднім періодом.
▲Частини фінансових даних MiniMax за 2025 рік
Щодо продуктів, з початку року MiniMax випустила три флагманські великі мовні моделі: MiniMax-M2.5, MiniMax-M2.6 та MiniMax-M2.7, а також відкрила код моделей M2.5 та M2.7.
▲Частину моделей MiniMax відкрито з відкритим кодом (джерело: ModelScope)
Завдяки високій співвідношенню ціни та якості, MiniMax-M2.5 отримав популярність серед розробників на початку цього року під час «крабової лихоманки» (відкритої платформи AI-агентів OpenClaw) і був рекомендований у статті «батька краба» Петера Штейнбергера.
У середині лютого цього року на платформі агрегації та маршрутизації моделей штучного інтелекту OpenRouter MiniMax тимчасово стала найбільшим виробником моделей, отримавши 18,9% загального обсягу викликів моделей на OpenRouter. Однак зараз MiniMax випала з десятки лідерів цього рейтингу.
▲ Рейтинг виробників моделей OpenRouter на початку лютого цього року (джерело: OpenRouter)
Крім того, у травні цього року MiniMax оновила свій продукт Agent і перейменувала його на Mavis, надавши можливість паралельної роботи кількох агентів, що допомагає підвищити ефективність виконання складних довгих завдань.
Кінець травня, офіційний аккаунт MiniMax повідомив, що MiniMax-M3 скоро буде випущений.
▲Офіційний аккаунт MiniMax оголосив про модель M3 (джерело зображення: X-платформа @MiniMax_AI)
Керівник інженерного напрямку MiniMax Скайлер Мяо розкрив додаткові технічні деталі MiniMax-M3. MiniMax-M3 використовує механізм MiniMax Sparse Attention; у порівнянні з MiniMax M2, швидкість виведення під час етапу Prefilling при обробці 1 мільйона токенів зросла в 9,7 рази; на етапі Decoding, коли довжина KV досягає 1 мільйона, швидкість збільшилася в 15,6 рази, а також ефективно зменшено затримку уваги.
Механізм MiniMax Sparse Attention базується на архітектурі GQA (Grouped Query Attention) і спочатку через гілку індексів (Index Branch) використовує стиснені індексні запити (Idx Q) та ключі (Idx KV) для обчислення балів блоків та застосування макс-пулінгу, щоб відібрати Top-k індексів блоків, найбільш пов’язаних із поточним запитом; після цього переходить до розрідженої гілки (Sparse Branch), де розріджена увага обчислюється лише на вибраних ключових блоках, що значно зменшує обчислювальну навантаженість.
▲ Технічні деталі технології MiniMax Sparse Attention (джерело зображення: X @SkylerMiao7)
Заключення: Лідери китайських великих моделей борються за вихід на біржу
У 2026 році провідні китайські компанії, що розробляють великі мовні моделі, прискорюють свої дії на фінансових ринках. Крім MiniMax, Zhipu подавала документи на підготовку до лістингу на A-ринку в квітні 2025 року, але нарешті здійснила IPO спочатку на Гонконгській біржі. У лютому цього року Zhipu відкликала попередні документи на підготовку до лістингу на A-ринку та подала нові документи для підготовки, додавши Guotai Haitong як інструктора.
Крім того, раніше поширювалися повідомлення про плани Yuechu Anmian, Jiepao Xingchen та Lingyi Wanwu щодо проведення IPO в Гонконгу.
Зіткнувшись із високими витратами на обчислювальну потужність та ще не повністю замкненими комерційними моделями, лідери галузі великих моделей через лістинг відкривають більш різноманітні канали фінансування.
Цей матеріал з іншого веб-сайту «Zhixindong» (ID: zhidxcom), автор: Чень Юньда