华泰证券研报指出，MiniMax不仅是优秀的产品公司，更是领先的基础模型厂商。公司是国内较早切入MoE架构的厂商，23年10月abab5.5正式转向MoE，24年4月推出万亿参数MoE abab6.5。下一代abab7将采用MoE+Linear Attention，在128K序列下可减少60%以上成本。日处理3万亿token、Talkie月活1100万，MiniMax正以“模型+产品”双线布局领跑国产AI大模型竞争。
模型技术路线——MoE+Linear Attention，从架构层面构建竞争优势
MiniMax是国内较早嗅探到MoE（混合专家）将成为主流架构的厂商。2023年6月abab5.5版本开始尝试MoE，10月第二代正式转为MoE。2024年4月推出万亿参数MoE abab6.5和6.5s模型。MoE架构通过路由器将输入token分配到多个专家网络进行并行计算，在保持高性能的同时大幅降低计算成本，是实现万亿参数大模型的关键技术路径。下一代abab7将采用MoE+Linear Attention（线性注意力）架构，在128K序列下相比传统Transformer可减少60%以上成本，且优势随序列长度增长而扩大。线性注意力机制在时间消耗和内存消耗上都显著优于传统Transformer注意力。MiniMax从架构层面构建成本优势，为视频、音乐、语音等多模态模型的规模化应用奠定基础。
产品矩阵成型——Talkie月活1100万+海螺AI增速800%
MiniMax产品线C端瞄准内容消费/专业助手赛道，面向娱乐和生产力不同用户群。初代产品Glow进行小范围探索后，逐渐演化成海外Talkie、国内星野的内容消费型Killer App。据Sensor Tower，2024年1-6月美国地区下载量Top10 App中，Talkie排名第四，月活用户1100万（一半以上在美国），仅次于Character.AI的约1700万。在专业生产力赛道，AI智能助手海螺AI于24年8月上线视频生成功能后月访问量增速超800%，平均访问时长为可灵的2倍、Runway的3倍。Talkie的成功验证了MiniMax在内容消费赛道的PMF能力，海螺AI则在专业场景展现了技术转化为产品的效率，双产品矩阵覆盖了从娱乐到生产力的完整用户需求谱系。
多模态能力全面——视频/音乐/语音模型矩阵完善
MiniMax已完整覆盖主流多模态能力。2024年8月伙伴日发布视频模型abab-video-1（视频压缩率高、文本响应好、支持原生高分辨率/高帧率）、音乐模型abab-music-1（端到端音乐生成，支持纯音乐、清唱及人声同时生成）、更新语音模型abab-speech-1（支持粤语、韩语、西班牙语、日语等多语种）。日生成2000万张图片、合成7万小时语音，模型规模效应持续显现。完整的多模态模型矩阵使MiniMax在AI应用生态中具备更强的平台化能力，为各行业AIGC落地提供技术基础设施。
表格：
MiniMax模型演进与技术特点| 模型版本 | 发布时间 | 技术架构 | 核心特点 |
|---|
| abab 5.5（第一版） | 2023年6月 | Dense稠密架构 | 尝试性探索MoE |
| abab 5.5（第二代） | 2023年10月 | MoE混合专家 | 正式转向MoE架构 |
| abab 6.5/6.5s | 2024年4月 | 万亿参数MoE | 国内领先的万亿参数模型 |
| abab 7（即将发布） | 2024年Q4 | MoE+Linear Attention | 128K序列减本60%+ |
