2025年末的全球资本市场，AGI（通用人工智能）赛道正上演"冰火两重天"：一边是行业洗牌加速、中 小玩家因算力与资金压力陆续出清，另一边是头部企业估值狂飙、资本争抢核心标的。12月21日晚间， 国产AI独角兽MiniMax（上海稀宇极智科技有限公司）在港交所披露易正式刊登聆讯后招股书 （PHIP）。此前的12月17日，公司已顺利通过港交所上市聆讯并获得中国证监会备案，若进程顺利， 将于2026年1月正式挂牌。这家成立仅四年的企业不仅即将创下全球AI公司从成立到IPO的最快纪录， 更有望成为全球资本市场首个纯AGI主业上市公司，为中国AI力量敲开国际资本大门。几乎同一时段， 行业龙头OpenAI传出新一轮千亿融资计划，投后估值或将飙升至8300亿美元，创下全球科技初创企业 估值峰值。8300亿估值引爆赛道！AGI成资本最确定性押注方向OpenAI的估值变化，堪称全球AGI赛道 热度的"晴雨表"。近日，在短短48小时内，其估值从5000亿美元跃升至8300亿美元，远超传统SaaS公司 的估值水平。这一夸张估值背后，实际上是投资者对其在AGI赛道推动商业化落地的强烈信心。然而， 当前资本的狂热并非盲目跟风。UNC ...

模型技术规格 - MiniMax M1模型支持100万个token的上下文长度，是DeepSeek R1（12.8万Token）的8倍，仅次于谷歌Gemini 2.5 Pro [1] - MiniMax M1总参数量为4560亿，每个token激活459亿参数，而DeepSeek R1总参数量6710亿但每个token仅激活370亿参数 [1] - 采用混合专家（MoE）架构，与DeepSeek R1相同 [1] 性能与成本优势 - 生成10万个token时仅消耗25%的浮点运算，64000个token推理任务计算能力需求不到DeepSeek R1一半 [2] - 强化学习阶段仅使用512块H800 GPU，耗时3周，成本53.5万美元，比预期低一个数量级 [2] - 核心技术包括线性注意力机制（Lightning Attention）和强化学习算法CISPO，后者通过裁剪采样权重提升效率 [2] 商业化定价策略 - API服务采用分级计费：0-32k Token档输入0.8元/百万Token，输出8元/百万Token；32k-128k档输入1.2元/百万Token，输出16元/百万Token；128k-1M档输入2.4元/百万Token，输出24元/百万Token [3] - 前两档定价低于DeepSeek R1（输入3.95元/百万Token，输出15.4元/百万Token），第三档为独有超长文本服务 [3] 行业动态与开源计划 - 宣布未来5天内每天发布一项新产品或新技术 [1] - 模型代码和权重已在Hugging Face和GitHub开源，支持透明检查与本地部署 [3] - DeepSeek R1曾以500-600万美元GPU成本训练出对标OpenAI o1的模型，引发行业争议 [2]