DeepSeek 给硅谷的震撼还未散去，又一家 "DeepSeek" 即将登陆港交所。

它叫 MiniMax，" 花小钱办大事 " 的标杆，AI 领域的性价比之王，" 在骨头缝里找肉吃 " 的专家。

最后这句不是我说的，是创始人闫俊杰自己说的，因为芯片禁售等原因，全行业算力匮乏的困境下，只能夹缝中求生存。

但就是这 " 一穷二白 " 的 Minimax，竟长成了一棵参天大树。2022 年才成立，深受米哈游、阿里、腾讯、小红书、小米等顶尖投资机构青睐，有可能是从成立到上市用时最短的 AI 企业。

在权威测评榜单 Artificial Analysis 上，MiniMax-M2 的总分排在全球第十五，整体性能死死咬住了全球大模型第一梯队。

更夸张的是，M2 推理速度是Claude 4.5 的两倍，API 价格仅为 8%，日调用量最高跻身全球前三。

文本之外，M2 还支持超过 40 种语言音频的输入和输出。Minimax 另一产品海螺，更支撑了超过 5.9 亿条视频的创作。

换言之，Minimax 做的是难度最高的全模态 AI，且做得相当不错。用闫老板的话来说，他们是" 几乎是中国唯一一家在语言模型 、视频、音频领域，都做到国际领先的公司 "。

你可能会说，这背后一定烧了不少钱，毕竟全球领先的 AI 公司都是这样：搞大模型得像供祖宗一样供着英伟达，得像开印钞机一样烧美金。

Meta 已经囤了几十万张 H100 显卡；

马斯克的 xAI 为了搭建 Colossus 集群，一次性就烧掉数十亿美金找英伟达下单；

甚至连微软和 OpenAI，都在计划筹建百亿美元的 " 星际之门 " 超算项目。

相比之下，Minimax 简直是在往那些笃信 " 大力出奇迹 " 的人脸上扇巴掌：它累计只烧了约 5.3 亿美元。这个数字，不过是行业巨头 OpenAI 支出账单的一个零头，大约只有 1%。

前不久，闫俊杰还在老罗的节目上贴脸开大：

硅谷那几家巨头，估值是中国公司的 100 倍，投入在 50 到 100 倍之间，但技术领先幅度居然只有大概 5%。

言下之意，是对岸的巨头们不但是拿钱烧出来的，还没什么天赋。

Minimax 的天赋是什么？

首当其冲的，就是人才。

不同于大模型初期各家公司疯狂抢夺海归大牛、硅谷明星，MiniMax 的队伍在招股书里展示的是一种非常 " 小而美 " 且高度本土化的形态：全公司才 385 人，研发占比超七成，平均年龄才 29 岁，甚至高管团队也十分年轻。

闫俊杰选拔人才的风格颇特别。他至今亲自把所有算法工程师的最后一轮面试收在自己手里，不迷信大厂履历，只盯三件事：聪明程度、对 AI 的热情以及协作能力。

只因大模型研发不是个人英雄主义的舞台，需要一群肯长期钻研、又愿意配合他人的年轻人，把有限的算力和时间集中在关键问题上。

年轻团队的优势是什么？敢想敢干有冲劲，但更重要的是，没被过于注重参数、算力的旧时代框架 " 污染 " 过，更能剑走偏锋，挑战权威。

他们像一张张未经训练的高性能显卡，在没有 " 拿来主义 " 可用的环境下，硬生生走出了属于中国的算法道路。

有人只是第一步，还得让人尽情施展。

MiniMax 的管理逻辑也是贯彻 " 小而美 "：高度扁平化，CEO 之下职级不超过三层；没有大厂沉重的 OKR 枷锁，全公司通过一种被称为 " 坐标下降法（CD）" 的模式来管理。

什么意思呢？可以把公司当成一个可拆解的模块，每个人负责一块，轮流微调。每次调整，只要能让整体进步一点点，就算成功。

看到了吧，相较于大象转身慢的硅谷巨头们，中国 AI 的新锐玩家们，正在用自己的优势改写行业规则。

而这套新的规则，正在被世界所接受。

从业绩上看，Minimax 增长迅猛。2023 年营收 346 万美元，到 2024 年飙升至 3052 万美元，今年前九个月再增 175%，达到 5344 万美元。

更可贵的是，海外市场变成了主要的收入来源。

根据招股书数据，2025 年前九个月公司海外营收贡献超过 70%，公司服务已覆盖全球 200 多个国家和地区，戳破了 " 中文模型出海难 " 的谎言。

更令人注意的是，MiniMax 账上现金储备超过 11 亿美元，即便考虑运营和扩张开支，公司也拥有充足的资金，不依赖上市融资即可维持较长时间的正常运作。

然而，正因为如此，现在上市反而更有战略意义——对它而言，IPO 不是为了解决 " 钱来 "，而是要证明一家不靠堆钱、不靠讲故事、产品成绩还不错的 AGI 公司，能否获得公开市场的认可？