MiniMax漲價，為何惹怒老用戶？
文 | 多樂
2026年6月1日，MiniMax發布了第三代旗艦模型M3。
技術層面，這是一次有分量的發布。1M上下文、原生多模態、Coding和Agent能力進入全球第一梯隊，SWE-Bench Pro得分超過GPT-5.5，海外開發者社區給出了正面反饋，Vercel CEO在社交平臺稱其為“開源生態中真正的突破”。
圖：M3模型性能基準測試（來源：MiniMax官方微信公眾號）
但MiniMax把技術發布和漲價放在了同一天。
當天，MiniMax API價格全面翻倍，輸入價格從2.1元漲到4.2元，輸出從8.4元漲到16.8元。在大模型價格戰打得頭破血流的今天，MiniMax卻突然逆勢漲價。
市場迅速做出反應。當天，MiniMax港股盤中下跌近20%，從約898億港元市值跌至707億。截至6月10日收盤，MiniMax股價跌到451.8港元，較3月1330港元的高點直接腰斬不止。
圖：MiniMax港股股價走勢（來源：MiniMax官方微信公眾號）
對于一個1月剛上市、正在推進A股科創板IPO、7月還將面臨大規模解禁的公司來說，這是一次不小的風波。
用戶的憤怒集中在三個點：老用戶權益在未充分溝通的情況下被調整，計費方式從透明變得不透明，中英文官網定價存在差異。MiniMax隨后發布了致歉公告，承認溝通不足，推出額度翻倍、自助退款等補償措施。但信任的修復比道歉困難得多。
MiniMax漲價被罵，是因為它撞上了行業最敏感的時刻：用戶已經習慣AI越來越便宜，資本卻開始追問誰能真正賺錢。
01 漲價爭議的本質，是賬單不透明
M3的技術方案是激進的。官方給出的數據包括：MiniMax Sparse Attention架構，在百萬上下文場景下單token計算量降至上一代的二十分之一，prefill階段速度提升超過9倍。
這些工程優化降低了模型運行的單位成本，理論上為新定價提供了空間。
圖：MiniMax Sparse Attention架構圖（來源：MiniMax官方微信公眾號）
但技術降本和用戶感知到的賬單變化，是兩件事。
此次調整的核心，是將計費單位從“按次調用”改為“按Token消耗量”。
按次計費模式下，用戶對成本有清晰的預期：一次對話就是一次，月度額度能支撐多少次任務，心里大致有數。按Token計費后，這個確定性消失了。
這并非MiniMax獨有的問題。
大模型進入Agent階段后，一次用戶感知中的“任務”，在后臺可能被拆解成幾十次甚至上百次模型調用。AI Coding工具在修復一個bug時，需要先理解需求、掃描代碼庫、調用工具、生成方案、運行測試、修正錯誤。用戶看到的是修了一個bug，后臺實際消耗的Token量遠超一次簡單問答。
這也是為什么MiniMax必須從按次計費轉向按Token計費。在Agent時代，繼續用按次計費，一次重度代碼重構和一次簡短問答都算“一次”，平臺承擔的成本差異極大，商業上不可持續。
但問題出在切換的方式上。原來的Coding Plan是限速不限量型產品，重度用戶只要控制使用節奏，月度額度有較大彈性。新的Token Plan變成固定額度池，額度用完即停。用戶過去購買的是“一個月內可以持續使用”的確定性，老用戶愿意提前付費，買的就是規則的穩定。
圖：MiniMax訂閱套餐價格（來源：MiniMax官方微信公眾號）
平臺當然可以漲價、換套餐、分層收費。但前提是先講清楚：原有權益哪部分保留、哪部分調整，新舊套餐之間如何等價換算。MiniMax的做法是先上線新規則，輿論發酵后才發布致歉公告，這被用戶理解為一種既成事實式的通知，而非協商。
更微妙的是海外與國內定價的差異。根據用戶對比，M3國內訂閱價格為8.5元/億tokens，海外為6.6元/億tokens，國內用戶需多支付約28%。在一個模型能力完全相同、本地化服務并無顯著差異的產品上，這28%的差額缺乏公開的解釋。
MiniMax在國內市場面對的是被字節豆包、阿里通義、DeepSeek持續壓低價格預期的一批開發者。這群人對價格變動極為敏感，對中外差異尤為警惕。
圖：大模型性能對比（來源：MiniMax官方微信公眾號）
MiniMax沒有在定價公布的同時說明差異原因，等于是把一個需要主動解釋的問題，交給了用戶的想象空間。
02 高增長與燒錢并行，MiniMax的財務壓力藏不住了
MiniMax的商業化焦慮，不難理解。
2025年，MiniMax收入達到7900萬美元，同比增長158.9%。其中AI-native產品收入約5310萬美元，開放平臺和企業AI服務收入約2600萬美元。海外收入占比超過70%，累計服務用戶超過2.36億，企業客戶和開發者超過21.4萬。
這些數字放在一家2022年成立的公司身上，并不差。
（來源：MiniMax官方微信公眾號）
但大模型公司的問題從來不是有沒有增長，而是增長能不能覆蓋成本。
MiniMax漲價的底層邏輯，要從它的財務報表中尋找。
2025年，MiniMax毛利約2008萬美元，毛利率25.4%，較2024年的12.2%有明顯提升。這組數據說明，模型和系統效率的改善確實在向經營層面傳導。但同年研發費用達到2.53億美元，是收入的3倍多。經調整凈虧損約2.51億美元，與2024年大致持平。
按照IFRS口徑，全年虧損18.72億美元，其中相當部分來自優先股等金融負債的公允價值變動，并非經營現金流的直接流出。但這不改變一個基本事實：MiniMax仍是一家用高強度研發投入換取技術領先的公司，尚未進入經營利潤區間。
更值得注意的指標是C端業務的毛利率。2025年前三季度，AI-native產品——也就是海螺AI和Talkie這些撐起公司近七成收入的業務，毛利率僅4.7%。
4.7%的C端毛利率，揭示了MiniMax商業模式中一個難題：它靠C端訂閱把用戶規模做起來了，但C端用戶愿意為AI產品支付的價格，與支撐產品運行所需的推理算力成本之間，存在巨大缺口。
在這個財務基礎上，MiniMax的資本節奏卻很緊迫。2026年1月9日，公司以每股165港元在港交所上市，首日漲幅78%，市值突破900億港元。不到5個月后的5月29日，公司又與中信證券簽署輔導協議，在上海證監局完成備案，啟動A股科創板IPO。
“A+H”雙平臺的邏輯是清晰的：趁資本市場對AI資產的估值窗口尚未關閉，盡快打開內地融資渠道，為持續的研發投入和算力建設儲備資金。
但與MiniMax幾乎同步推進科創板上市的智譜AI，面臨的處境有所不同。
智譜在商業化路徑上選擇了更重的B端路線。它從一開始就以企業級大客戶和私有化部署為核心收入模式，客單價高，合同周期長，客戶關系建立在定制化項目和長期服務協議之上。這種模式下，定價體系相對穩定，客戶對價格變動的敏感度低于C端大眾訂閱用戶。
智譜的股權結構也為其提供了更多緩沖空間。
根據公開信息，智譜在港股上市后，同期解禁比例僅為11.6%，且主要為具有國資背景的基石投資者，真正的減持壓力要到次年1月才會出現。而MiniMax在7月9日面臨約63%的港股股本解禁，其中財務投資者占比超過三分之一。財務投資者退出動力強、約束小，解禁后的拋售壓力是市場對MiniMax股價的一個重要擔憂。
在這個多重力傳導下，M3漲價既是一次產品升級，也是一次面向A股審核和機構投資者的商業化信號釋放，它需要證明自己能把技術領先轉化為定價能力。
只是這個信號的市場接收效果，與預期偏差很大。
03 價格戰沒有結束，只是換了戰場
過去兩年，中國大模型市場的主旋律是降價。
阿里通義、百度文心、騰訊混元、字節豆包輪番下探API價格，免費模型和百萬token一分錢的促銷不斷出現。價格戰把開發者教育成一群極度理性的人：誰更便宜、誰更穩定、誰接入成本低，就先接入誰。
DeepSeek把這條路線推到了極致。它背靠量化基金背景，外部融資壓力相對較低，可以更長期地以研究和生態建設為先。DeepSeek V4系列的價格錨點幾乎是行業地板：V4 Flash輸入緩存命中僅0.0028美元/百萬token，緩存未命中0.14美元，輸出0.28美元。
（來源：Deepseek官方微信公眾號）
這個價格體系的存在，讓所有中國模型廠商都很難再輕松講述高價故事。它像一個價格基準，把行業的心理價位釘死在一個極低水平。
但DeepSeek模式不是所有公司都能復制的。它的組織約束、資金結構和商業目標與典型的VC支持型創業公司不同。MiniMax、智譜、月之暗面這類公司需要同時應對來自投資人的商業化壓力和來自巨頭的價格競爭。
MiniMax的差異化策略一直很清晰：主攻C端產品矩陣和海外市場。海螺AI在海外定位為多模態AI助手，Talkie（星野）主打AI角色互動和社交娛樂。
這兩個產品共同構成了MiniMax的用戶基本盤——以海外年輕用戶和個人開發者為核心，對娛樂化、情感化AI場景有剛需，付費意愿中等，價格敏感度偏高。
這也是為什么MiniMax的用戶群對漲價反應如此強烈。這批用戶是個人付費者，花的是自己的錢，對賬單變化有最直接的體感。
字節豆包則走的是第三條路。它坐擁中國最大的C端AI流量入口，可以通過廣告、應用分發和生態內變現來補貼模型成本。豆包目前仍以免費策略為主，但已經開始在高級功能上測試訂閱收費。
（來源：豆包官方微信公眾號）
它的邏輯是：基礎能力繼續免費，重度生產力功能收費，用流量池篩選付費用戶。這是典型的互聯網平臺打法，路徑清晰，付費轉化節奏可控。
MiniMax的位置就變得很微妙。它的用戶基本盤是C端價格敏感型，技術積累又能支撐對標GPT-5.5的產品能力，但這兩類產品吸引的是兩群不同的人。
從更大的視角看，大模型行業的商業化正在分化為三層結構。
最底層是底座模型的極限低價競爭，參與者是DeepSeek、阿里通義Qwen-Flash、字節豆包低價API等。這一層的目標不是利潤，是開發者入口和生態心智。拼的是單位token成本、推理集群效率、緩存命中率和開源社區的傳播力。
利潤薄，但規模決定了誰能成為默認基礎設施。
中間層是高端Agent和Coding模型的能力溢價，參與者是OpenAI、Anthropic、以及正在擠進來的MiniMax。
這一層的定價邏輯是比誰能用更少輪次、更高成功率、更短任務時間完成復雜工作。開發者會按任務結果來算賬：修一個bug多少錢，生成一個可運行的應用多少錢，分析一份財報多少錢。
最上層是應用訂閱和工作流鎖定，參與者是豆包、Kimi、通義千問、海螺AI、各種AI Coding工具等。這一層賣的是結果和體驗。用戶關心的是能不能做出視頻、寫完代碼、生成PPT、完成一段工作流。收費方式也從token走向任務包、會員訂閱、企業席位和按結果付費。
MiniMax M3不是一個失敗產品。恰恰因為它能力強，這次爭議才值得討論。它暴露的是中國AI公司共同面對的難題：模型越來越強，成本越來越重，用戶越來越挑，資本越來越急。所有公司都想從免費流量走向付費收入，但用戶不會為廠商的虧損買單，只會為確定的價值買單。
原文標題 : MiniMax漲價，為何惹怒老用戶？
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