稀宇科技近日发布的聆讯后资料集（PHIP）版本的招股书显示，凭借自研的多模态大模型和一系列人 工智能原生产品矩阵，稀宇科技已累计为全球逾2.12亿名个人用户和超过13万家企业客户提供服务。如 今，稀宇科技正成为全球通用人工智能（AGI）技术落地赛道中的标志性资本标的。 冲刺港股上市 稀宇科技成立于2022年初，也是国内第一批大模型企业。公司创始人闫俊杰生于1989年，曾任商汤科技 副总裁。自成立以来，稀宇科技致力于推动人工智能科技前沿发展，实现通用人工智能。 近年来稀宇科技自主研发了一系列多模态通用大模型，包括MiniMax M2、Hailuo 2.3、Speech 2.6和 Music 2.0，能够理解、生成并整合包括文本、音频、图像、视频和音乐在内的多种模态。基于这些自研 模型，稀宇科技还推出了一系列人工智能原生产品，包括MiniMax Agent、海螺AI、MiniMax Audio、 星野等，以及面向企业和开发者的开放平台。 新华财经上海12月23日电（记者高少华）继国产图形处理器（GPU）厂商竞相上演IPO狂欢后，国产大 模型阵营也开始向着IPO发起冲刺。上海大模型独角兽稀宇科技（MiniMax）近 ...

成立至今仅四年，MiniMax稀宇科技或将创下AI企业从成立到 IPO的最快纪录。 12月21日，MiniMax稀宇科技首次刊发其聆讯后资料集（PHIP）版本的招股书资料，有望以"全球化AGI第一股"身份在港交所挂牌上市。 过去一年，MiniMax的技术实力持续兑现：自主研发的多模态通用大模型矩阵初具规模，旗下开源文本大模型M2更在权威测评榜单 Artificial Analysis (AA) 中脱颖而出，斩获全球总分前五、开源赛道第一的亮眼成绩。 而比技术突破更具差异化的，是MiniMax与生俱来的全球化基因。 作为国内独树一帜的全球化AGI公司，其早在创立之初便跳出了国内赛道的同质化内卷，推出了包括Talkie星野和海螺AI在内的AI 原生产品矩阵，实现C 端与B端市场的全面覆盖。 招股书显示，截至2025年9月30日，其AI原生产品累计为来自超过200个国家及地区的逾2亿名个人用户，以及来自超过100个国家及地区的10万家企业提 供服务。 时至如今，其技术上的突破正在全球市场收获商业化的正向回馈。数据显示，其2025年前九个月营收同比增长超过170%，海外市场收入贡献占比超 70%，展现出卓越的全球市场 ...

来源：子弹财经 国内大模型企业正加速叩响资本市场大门。 12月17日，全球领先的通用人工智能科技公司MiniMax（稀宇科技）正式通过港交所聆讯并完成证监会 备案。有消息透露，MiniMax计划于2026年1月在港挂牌上市。若成功，这标志着其创下全球AI公司从 成立到上市的最快纪录。 盈利空间的持续优化更显发展韧性。MiniMax的毛利从2023年的-24.7%快速转正，于2024年达到 12.2%，并在2025年前九个月进一步提升至23.3%。 | | | 截至12月31日止年度 | | 截至9月30日止九個月 | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | 2022年 | 2023年 | 2024年 | 2024年 | 2025年 | | | 美元 | 美元 | 美元 | 美元 | 美元 | | | | | | (未經審計) | | | | | | (千元) | | | | 年內／期內虧損淨額 | (73,728) | (269,246) | (465.238) | (304,342) | (512,013) | | 加: | | | | | | | 股份支付費 ...

12月17日，多个消息称，智谱、MiniMax（稀宇科技）两家AI大模型独角兽已经通过了港交所聆讯。 针对此情况，证券时报记者已向知情人士进行咨询，但截至发稿尚未收到回复。智谱与MiniMax方面均对此不予置评。 智谱AI业务表现亮眼 北京智谱华章科技股份有限公司（简称"智谱"）成立于2019年，由清华大学计算机系技术成果转化而来，是大模型"六小虎"之一。 据了解，公司合作研发了中英双语千亿级超大规模预训练模型GLM-130B，并基于此推出对话模型ChatGLM，开源单卡版模型ChatGLM-6B。同时，团队还打造了 AIGC模型及产品矩阵，包括AI提效助手智谱清言、高效率代码模型CodeGeeX、多模态理解模型CogVLM和文生图模型CogView等。 近日，智谱CEO张鹏透露，公司面向开发者的软件工具和模型业务（GLM coding plan ） 收入已获得超过1亿元人民币（合1400万美元 ） 的年度经常性收入 （ ARR ） 。此外，智谱预计在2025年总营收实现100%以上的增长。 目前，智谱正在让营收结构多元化，从政企客户转向开发者。智谱CEO张鹏表示，公司希望将API业务的收入占比提升至一半。智 ...

公司上市进展 - 公司已通过中国证监会备案并获得香港交易所上市聆讯 [1] - 公司上市进程与另一家AI公司北京智谱华章科技股份有限公司几乎同步，两者均在12月17日通过港交所聆讯，“全球大模型第一股”的归属尚未确定 [1] 公司业务与产品 - 公司自主研发了一系列多模态通用大模型，包括MiniMax M2、Hailuo 2.3、Speech 2.6和Music 2.0，具备代码和Agent能力以及超长上下文处理能力，能够理解、生成并整合文本、音频、图像、视频和音乐 [1] - 基于自研模型，公司面向全球推出了AI原生产品，包括MiniMax Agent、海螺AI、MiniMax Audio、星野等，以及面向企业和开发者的开放平台 [1] - 公司的自研多模态模型及AI原生应用已累计拥有超过200个国家及地区的逾2.12亿名个人用户，并覆盖超过100个国家及地区的10万余名企业客户及开发者 [1] 技术发布与行业地位 - 公司在10月底发布了全新升级的语音模型Speech 2.6和音乐模型Music 2.0 [2] - 公司于10月27日发布并开源了新一代文本大模型MiniMax-M2，该模型在行业测评榜单Artificial Analysis上总分冲入全球前五，并在开源模型中排名第一 [2] - 英伟达创始人黄仁勋在公开演讲中将公司与DeepSeek、阿里巴巴、腾讯混元、百度文心一言等并列为推动全球AI发展的世界级大模型 [3] 公司融资与估值 - 公司成立于2021年，背后有知名互联网大厂投资 [3] - 公司预计在2024年7月完成近3亿美元（约合人民币22亿元）的新一轮融资，融资后估值将超过40亿美元（约合人民币288亿元） [3] - 在2024年3月，公司完成了由阿里巴巴投资的B轮6亿美元（约合人民币43亿元）融资，融资后估值达到25亿美元（约合人民币180亿元） [3] - 在2023年6月，公司完成了由腾讯投资参与的超2.5亿美元A轮融资 [3]

公司IPO计划与资金用途 - MiniMax计划通过香港首次公开募股筹集资金 并将资金主要用于研发以应对全球及国内竞争 [1] - 公司目标最早于2024年1月上市 但具体IPO规模尚未最终确定 此前有媒体报告规模可能在40亿至50亿港元之间 [2] - 上市申请已向香港交易所秘密提交 目前正等待中国证券监督管理委员会的批准 [3] 公司业务与市场地位 - MiniMax是一家中国人工智能初创公司 专注于开发多模态AI模型 包括MiniMax M2、海螺2.3、Speech 2.6和Music 2.0等 能处理文本、音频、图像、视频和音乐 [6] - 公司被视为中国首批大规模采用“专家混合”架构的公司之一 这一方法后来被DeepSeek采用并推广 [6] - 公司70%的收入来自海外市场 其香港IPO的目标之一是吸引国际投资者和利用国际资本市场 [1] 行业竞争与融资环境 - 国内竞争对手智谱据称也在考虑大约同一时间在香港上市 MiniMax与智谱、百川智能、月之暗面并称为中国生成式AI“四小龙” [4] - 此次IPO将测试投资者对中国大陆AI公司的兴趣 行业内部竞争加剧 旨在开发更高效的服务并挑战OpenAI等西方领导者 [5] - 尽管自DeepSeek推出低成本高性能大模型以来 对中国AI领域的兴趣有所增长 但近期对盈利能力的担忧引发了投资可能超过业务基本面的疑虑 [5] 创始人观点与技术展望 - 创始人闫俊杰曾任职商汤科技 是计算机视觉专家 他认为中国大陆AI公司正在迅速追赶美国巨头 [7] - 闫俊杰指出 尽管美国顶级公司的估值可能比中国初创公司高百倍 收入高百倍 支出高数十倍 但其技术领先优势可能只有约5% 且差距正在缩小 [7]

大数据产业ETF市场表现 - 大数据产业ETF（516700）盘中价格现涨1.5% [1] - 成份股石基信息涨停，易点天下和创业慧康涨幅分别达到8.8%和7.72% [1] - 成份股国网信通、广联达和中国长城表现较弱，跌幅分别为1.07%、0.58%和0.31% [1] 行业与政策动态 - 阿里巴巴旗舰AI应用“千问”正式向公众开放测试，标志人工智能技术加速从企业端向消费端渗透 [1] - 高层要求2027年央企国企实现100%国产替代，覆盖操作系统、数据库等信创全产业链 [1] - 政策驱动下国产软件企业技术适配与生态构建进程有望进一步提速 [1] 人工智能技术进展 - MiniMax发布全模态产品，其文本大模型M2登顶全球开源模型，突破“性能、速度、成本”的不可能三角 [1] - MiniMax Hailuo 2.3视频生成模型效率提升2.5倍，Speech 2.6首包响应时间达250毫秒，Music 2.0可生成5分钟歌曲 [1] - 国泰海通指出，这标志中国AI技术实现从跟跑到领跑的关键跨越 [1] ETF产品信息 - 大数据产业ETF（516700）被动跟踪中证数据指数 [2] - 指数前十大权重股包括中科曙光、科大讯飞、浪潮信息、紫光股份、恒生电子、拓维信息、深信服、润泽科技、中国长城、用友网络 [2]

公司技术发布 - 上海AI独角兽MiniMax发布覆盖文本、视频、语音、音乐的全模态大模型"全家桶" [1][2] - 发布四款重磅模型：文本大模型M2、视频生成模型Hailuo 2.3、语音模型Speech 2.6和音乐模型Music 2.0 [2] 文本大模型M2性能表现 - 文本大模型M2在权威测评Artificial Analysis榜单中斩获全球前五、开源第一，成为首个跻身全球第一梯队的中国开源大模型 [2] - M2以10B激活参数（总参230B）的轻量级架构实现顶级性能 [2] - M2综合推理成本低至0.53美元/百万Token，仅为Claude 4.5 Sonnet的8%，同时推理速度接近后者的两倍 [3] - 发布后5天内即在API平台OpenRouter的调用量跃居全球第四、国产第一，编程场景调用量位列全球第三 [3] 全模态产品矩阵技术细节 - Hailuo 2.3视频生成模型支持生成最长10秒的原生1080p高清视频，训练和推理效率相比前代提升约2.5倍 [4] - Speech 2.6语音模型将首包响应时间压减到250毫秒，达到语音赛道绝对头部水平 [4] - Music 2.0音乐模型能够生成结构完整、最长5分钟的歌曲 [4] - 公司坚持投入更高成本的完整注意力机制，以确保模型在长上下文、复杂逻辑推理等场景下的生成质量与稳定性 [4] 行业意义与商业化前景 - 此次发布标志着中国AI企业在全模态技术领域实现全面突破，为商业化落地打开新局面 [1] - M2在模型性能、推理速度与使用成本的"不可能三角"中实现了突破性平衡，为大规模商业化应用提供了坚实的技术基础 [2][3] - M2的市场表现验证了其在高性能与低成本之间的卓越平衡，为国产模型在全球范围内的商业化推广提供了成功范例 [3]

全模态技术突破 - 公司发布覆盖文本、视频、语音、音乐的全模态大模型“全家桶”，标志着中国AI企业在全模态技术领域实现全面突破[1] - 其文本大模型M2在全球权威测评Artificial Analysis榜单中斩获全球前五、开源第一的成绩，成为首个跻身该榜单全球第一梯队的中国开源大模型[2] 模型M2的性能与成本优势 - M2模型以10B激活参数（总参230B）的轻量级架构实现高性能，综合推理成本低至0.53美元/百万Token，仅为Claude 4.5 Sonnet的8%[2][3] - M2推理速度接近Claude 4.5 Sonnet的两倍，突破了模型性能、推理速度与使用成本的“不可能三角”[3] - M2发布后5天内即在API平台OpenRouter的调用量跃居全球第四、国产第一，编程场景调用量位列全球第三[3] 全模态产品矩阵技术细节 - 视频生成模型Hailuo 2.3支持生成最长10秒的原生1080p高清视频，训练和推理效率相比前代提升约2.5倍[4] - 语音模型Speech 2.6将首包响应时间压减到250毫秒，达到语音赛道绝对头部水平[4] - 音乐模型Music 2.0能够生成结构完整、最长5分钟的歌曲[4] - 公司在全行业普遍采用简化注意力机制的背景下，坚持投入更高成本的完整注意力机制，以确保生成长上下文、复杂逻辑推理场景下的质量与稳定性[4]

投资评级 - 行业投资评级为增持 [4][5] 核心观点 - MiniMax发布覆盖文本、视频、语音、音乐的全模态大模型"全家桶"，其文本大模型M2登顶全球开源模型，标志着中国AI企业在全模态技术领域实现全面突破，为商业化落地打开新局面 [2][5] - M2模型以极致的成本效益突破"性能、速度、成本"的不可能三角，标志着中国AI技术实现从跟跑到领跑的关键跨越 [5] 模型性能与成本优势 - 文本大模型M2以10B激活参数（总参230B）的轻量级架构，在全球权威测评Artificial Analysis（AA）榜单中斩获全球前五、开源第一的成绩，成为首个跻身该榜单全球第一梯队的中国开源大模型 [5] - M2综合推理成本低至0.53美元/百万Token，仅为Claude 4.5 Sonnet的8%，同时推理速度接近后者的两倍 [5] - M2发布后5天内即在API平台OpenRouter的调用量跃居全球第四、国产第一，编程场景调用量位列全球第三 [5] 全模态产品矩阵技术细节 - 视频生成模型Hailuo 2.3支持生成最长10秒的原生1080p高清视频，训练和推理效率相比前代提升约2.5倍 [5] - 语音模型Speech 2.6将首包响应时间压减到250毫秒，达到语音赛道的绝对头部水平 [5] - 音乐模型Music 2.0能够生成结构完整、最长5分钟歌曲 [5] - 公司在全行业普遍采用简化注意力机制的背景下，坚持投入更高成本的完整注意力机制，以确保模型在长上下文、复杂逻辑推理等场景下的生成质量与稳定性 [5]