2026年上半年，国内两家头部AI模型公司智谱与MiniMax交出了收入规模相近、亏损幅度相当的业绩答卷，但资本市场给出了截然不同的定价。智谱期内收入9.54亿元，经调整净亏损19.64亿元；MiniMax收入1.17亿美元，经调整净亏损2.93亿美元。截至9月4日，智谱市值约5000亿港元，MiniMax约1260亿港元，前者约为后者的四倍。两家公司均将企业API确立为新的增长中心，但估值差距揭示出投资者对模型公司商业模式可持续性的判断已发生根本性分化。
智谱在技术路线上给出的关键词是Coding与“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视为产品与商业逻辑的起点，认为过去几轮收入快速增长均发生在模型能力提升、更多任务被解锁之后。这一判断决定了研发资源的分配方式：Coding不仅是当前热门能力，也是最容易将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、工程是否按需求完成均可验证，客户能直接计算模型节省的工程师时间。同时，Coding被视为长程智能的训练场，模型需理解整个代码库、拆解任务、调用工具并在执行失败后自行修正。智谱计划将此类能力从软件工程迁移至网络安全、数据分析、法律和金融等专业领域。从GLM-5.2到GLM-5.3，智谱持续强化长程Coding与Agent任务，试图围绕Coding形成一条相对聚焦的技术演进路径。
MiniMax则选择了更复杂的双线作战策略。一条线是M3、M3.1及M3 Pro语言模型的持续迭代，用以守住Coding和Agent市场；另一条线围绕开源视频模型H3及其后续版本展开，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位置，并向接近实时生成的方向迭代。管理层在电话会上披露，M3.1将改善稳定性、质量、推理效率和Agent泛化能力，M3 Pro的参数规模将接近3T，进一步扩大预训练、强化学习和长程任务投入。两条技术路线意味着，一家市值1200多亿港元的公司需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的资源投入。MiniMax认为不同模态的技术积累能够复用并最终走向融合，而市场担忧的是，在模型更新稍慢即掉队的竞争环境中，两条战线是否会相互争夺有限资源。
技术资源投向的差异直接体现为商业模式的延伸方向不同。智谱的收入结构在半年内几乎完成翻转：2025年全年本地化部署收入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，占比仅13.5％，开放平台及API收入达到8.25亿元，占比86.5％。转型带来一个看似矛盾的结果——整体毛利率从上年同期的50％降至26.4％。但拆解业务结构可见，开放平台及API业务毛利率已从上年同期的负0.4％升至24.6％。整体毛利率下滑主要源于初期毛利率较低但更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。截至8月底，智谱MaaS平台Token调用量较年初增长超40倍，其中Coding Plan调用量增长超23倍，API平均售价提升约101％。这一数据初步验证了模型能力增强后，用户将其用于更复杂任务、调用链延长、Token数量与综合平均价格同步上升的逻辑。
基于此，智谱在电话会上提出从Chat、Coding、Agent到Co-work的能力阶梯：模型先交付可运行的代码，再完成多步骤任务链，最终进入企业的代码库、工具、内部数据和权限体系，交付可由专业人士复核的工作成果。智谱认为收费单位将随之变化——客户最初购买本地化模型，随后按调用量付费，未来可能购买订阅、单项任务或一份结果。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、节省的人力及降低的错误风险。该路线仍处早期，网络安全领域进展最快，法律和金融尚未规模化，但智谱的确定性在于Coding领先之后的商业延伸方向已经清晰。
MiniMax仍在回答API售卖规模如何扩大的问题，核心答案是强调性价比。半年报显示，其开放平台及企业服务收入同比增长703.1％至7393万美元，占总收入63.4％。管理层披露，最新ARR中To B业务占比已达约80％，一年前约为30％；7月Token消耗量达到1月的20倍。Token增长不仅来自更多用户，也来自Agent之间的调用——人与Agent的交互受人类工作速度限制，Agent与Agent则可持续拆解和执行任务，产生更高频调用。但电话会同时暴露了规模增长的代价：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，2026年上半年整体毛利率仅17.9％，较2025年全年的25.4％明显下滑。8亿美元ARR的口径也遭到质疑——MiniMax已证明Token能够迅速放量，却尚未证明高速增长的Token可同步转化为利润，市场甚至给出了以价换量的评价。
两家公司对技术资源、商业路径和未来位置的不同判断，构成了当前估值差异的核心原因。智谱选择先在Coding领域形成持续领先，再沿主线向外延伸，其战略更易被资本市场理解；MiniMax既不愿失去语言模型市场，也不愿错过开源视频模型的价值窗口，对研发效率和组织能力提出了更苛刻的要求。在模型能力迭代速度决定竞争格局的当下，市场正从单纯评估模型公司的收入规模，转向审视其收入由何种能力创造、可持续性如何以及最终能长成何种形态的生意。智谱用更聚焦的路径和更清晰的商业叙事换取了更高估值，MiniMax则需在双线作战中向市场证明，其多模态投入最终能转化为可验证的商业回报。
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