今年上半年，MiniMax 总收入约 1.2 亿美元，同比增长 283.1%，为 2025 年全年收入的 1.5 倍。其中，B 端收入同比增长 703.1% 至 7390 万美元，占比由上年同期的 30.3% 升至 63.4%，成为公司第一大收入来源。
MiniMax 的收入结构在快速变化。根据业绩沟通会的披露，在最新 ARR 结构中，To B 业务占比已达到约 80%，To C 业务占比约 20%，对比去年同期 To B 业务占比约 30%、To C 占比约 70%，企业和开发者对模型的采用速度在加快。
MiniMax 上半年毛利由 369 万美元增至 2081 万美元，同比增长 464.8%。不过，MiniMax 仍处于亏损状态，期内净亏损为 3.58 亿美元，较上年同期的 4.022 亿美元收窄 11.0%。同期，公司经调整净亏损为 2.930 亿美元，经调整净亏损率由约 455.9% 收窄至约 251.4%。
从业务结构来看，MiniMax 上半年的开放平台及其他 AI 企业服务收入由上年同期的 920 万美元增至 7390 万美元，同比增长 703.1%，收入占比由 30.3% 提升至 63.4%。按照同一业务口径计算，该部分半年收入已接近 2025 年全年 2600 万美元的 2.8 倍。报告称，这一增长主要来自付费用户和企业客户增加、API 调用量增长，以及 Token Plan 的快速采用。
与此同时，AI 原生产品收入由 2120 万美元增至 4260 万美元，同比增长 100.9%。
海外市场仍是 MiniMax 的重要收入来源。2026 年上半年，海外市场贡献收入 7083 万美元，占总收入的 60.8%。
报告期内，公司研发费用为 2.969 亿美元，同比增长 138.8%，主要用于基础模型、多模态能力以及相关训练活动。虽然研发费用仍约为同期收入的 2.5 倍，但其增速低于收入增速。销售及分销费用则同比下降 17.9% 至 2700 万美元，公司称这与其继续采用自然增长策略、减少推广开支有关。
MiniMax 创始人、CEO 闫俊杰在业绩会上表示，随着多模态和语言模型更加深度的融合，物理世界信息的引入，以及 encoder、上下文、计算和数据等环节的 scaling，接下来多模态模型还会有多次能力边界上的跃升。" 更长远来看，我们认为类似语言模型和视觉生成模型的结合的范式在一些更加前沿的领域会持续涌现。"
他还认为，Coding 还远未达到市场天花板。"今天很多 Coding 产品还停留在代码生成和辅助开发阶段，未来会进一步走向端到端交付复杂软件，以及承担更完整的研发流程。"
而 Coding 之外，多模态生产力也会是一个重要方向。闫俊杰表示，模型将从生成单张图片、单段视频，逐步进入广告、游戏、电商、设计和内容制作等完整工作流，从内容生成走向理解、修改和最终交付。
目前，MiniMax 的新模型 M3.1 和 M3 Pro 都在按计划推进。
闫俊杰透露，M3.1 在 M3 的基础上，进行了充分的预训练并持续扩展了后训练规模，把已有的基础能力更充分地转化为 Coding、工具调用和 Agent 任务中的实际表现。M3.1 的定位是一个能够被大量、广泛使用的模型。重点提升任务完成质量、稳定性、推理效率以及在不同 Agent 环境中的适配能力。
而M3 Pro 的模型参数规模会提升到约 3T，并在更大的基础模型上继续扩大强化学习和长程任务训练，让模型具备更强的泛化能力和更高的智能上限，也能把这些基础能力更好地转化为自主、稳定地完成复杂任务的能力
在算力分配方面，闫俊杰透露，文本模型是当前算力投入的最高优先级，目前训练资源投入约为视频模型的 4 倍。" 大语言模型承担通用智能能力的主要 Scaling，也是多模态模型进行语言理解、上下文理解和任务规划的基础。"
据悉，M3 和 H3 模型在同步推进国产芯片适配。"公司很快将有大规模国产算力集群上线，并逐步承担真实生产流量，同时提高整体利用率、降低单位 Token 成本。"
MiniMax 方面还预计，公司毛利率在今年下半年会继续改善，明年还有进一步提升的空间。" 从业务结构来看，目前多模态和语音的毛利率相对更高。文本模型的收入占比正在快速提升，同时其推理成本也在快速下降。随着文本模型效率继续提升、Token 规模扩大，以及集群利用率进一步提高，预计文本业务会成为整体毛利率改善的重要驱动力。"
