MiniMax AI：MaxClaw 背后的公司
MiniMax 是打造 MaxClaw 的 AI 公司，MaxClaw 是通过 MiniMax Agent 平台部署的云端 AI 智能体。MiniMax 成立于 2021 年，是中国「AI 六小虎」之一，也是全栈 AI 开发的先驱——自主构建专有基础模型、发明 Lightning Attention，并将消费产品扩展到全球超过 2.12 亿用户。本页面全面介绍 MiniMax 的技术、产品、商业战略和竞争定位。
公司概述
MiniMax 成立于 2021 年，其雄心壮志在当时的 AI 创业公司中独树一帜：构建完整技术栈。MiniMax 并未专注于模型研究或应用开发的单一方面，而是采取「全栈」策略——从零开始开发专有基础模型，同时在其上构建大规模消费产品。
这一战略使 MiniMax 跻身中国「AI 六小虎」，即中国六家最具影响力的 AI 公司。其他五家包括 智谱 AI、Moonshot AI（Kimi 的创造者）、百川智能、阶跃星辰和 零一万物。在这些公司中，MiniMax 以其消费者导向的战略和在全球范围内发布产品的决心而独树一帜。
截至 2025 年末，MiniMax 已在全球积累超过 2.12 亿个人用户——这一数字主要得益于其消费产品星野（Talkie）和 Hailuo AI 的成功。这一用户基础加上专有模型基础设施，为 MiniMax 提供了一个数据飞轮，除最大的头部企业外，鲜有 AI 公司能够匹配。
核心技术创新
MiniMax 的技术贡献集中在三项创新上，解决了基于 Transformer 的 AI 模型的根本瓶颈：Lightning Attention、混合注意力架构和 Mixture-of-Experts 扩展。
Lightning Attention
标准 Transformer 模型依赖于 SoftMax 注意力机制，其计算复杂度随序列长度呈二次方增长。这意味着随着上下文窗口的增大，计算成本呈指数级增长——使得百万 token 级上下文窗口在传统方法下成本高得令人望而却步。
MiniMax 的解决方案是 Lightning Attention，一种线性注意力机制，将 SoftMax 的二次方复杂度替换为线性扩展。这使得上下文窗口可以扩展到数百万个 token，而无需计算成本的相应爆炸式增长。Lightning Attention 是 MiniMax 能够提供 400 万 token 上下文窗口的核心使能技术。
混合架构
MiniMax 并未完全单独使用 Lightning Attention。MiniMax-01 和 M1 系列模型采用混合设计，将 7 层 Lightning Attention 与 1 层传统 SoftMax 注意力交替排列。这一比例为大部分计算提供了线性注意力的效率优势，同时在最需要的地方保留了 SoftMax 注意力的表达能力。
正是这种混合方法使 MiniMax-01 支持了 400 万 token 的上下文窗口——在发布时超越了 GPT-4o 和 Claude 3.5 的上下文长度。
Mixture-of-Experts (MoE)
MiniMax M2.5 模型——驱动 MaxClaw 的基础模型——采用 Mixture-of-Experts 架构。M2.5 包含 2290 亿总参数，但每个 token 仅激活约 100 亿参数。这种稀疏激活模式意味着 M2.5 以远低于同等规模密集模型的计算成本提供相当水平的智能。
对于 MaxClaw 用户来说，这意味着快速的推理速度、更低的每 token 成本（仅为 Claude 3.5 Sonnet 等同类模型的 1/7 至 1/20），以及在代码生成、多步工具调用和逻辑推理方面的出色表现。
产品生态系统
MiniMax 运营着 AI 原生公司中最广泛的产品组合之一。MiniMax 不是专注于单一应用，而是发布多款消费级产品——每款都由其专有基础模型驱动，每款都针对不同的使用场景。
| 产品 | 类别 | 关键指标 | 亮点 |
|---|---|---|---|
| Hailuo AI | 多模态助手 | 560 万+ 月活 | Video-01 引擎：720p 视频生成，25fps |
| 星野（Talkie） | AI 角色互动 | 2 亿+ 用户，200 个国家 | 持久记忆、语音交互、全球覆盖 |
| MiniMax Agent | 云端智能体平台 | 托管 MaxClaw | 一键部署、多平台集成 |
| Video-01 | 文生视频 | 720p / 25fps | 与 Sora 和 Kling 竞争 |
Hailuo AI
Hailuo AI 是 MiniMax 的多模态助手，服务超过 560 万月活用户。其标志性能力是 Video-01，一个文生视频引擎，能以 720p 分辨率和 25 帧/秒的速度生成高保真视频。Video-01 直接与 OpenAI 的 Sora 和快手的 Kling 在新兴的文生视频领域竞争，是 Hailuo AI 视频和研究应用的旗舰技术。
星野（Talkie）
星野，国际版称为 Talkie，是一个具备持久记忆和语音功能的 AI 角色互动平台。Talkie 已覆盖 200 个国家、超过 2 亿用户，使其成为全球最成功的 AI 原生消费产品之一。用户创建并与记住过往对话、适应个人偏好、通过自然语音互动进行沟通的 AI 角色进行交互。
MiniMax Agent 与 MaxClaw
MiniMax Agent 是托管 MaxClaw 的云端智能体平台。它提供了一键部署自主 AI 智能体的基础设施，具备持久长期记忆和与 Telegram、Discord 和 Slack 的原生集成。MaxClaw 作为该平台的旗舰智能体，完整继承了 OpenClaw 工具生态系统，并由 MiniMax M2.5 模型驱动，实现高性价比的高性能智能体任务。
商业战略与融资
MiniMax 的商业发展轨迹代表了全球 AI 行业最快的崛起之一——从创立到公开上市不到五年。
公司成立
MiniMax 以全栈 AI 愿景成立：专有基础模型与消费级应用相结合。
6 亿美元融资
阿里巴巴领投 6 亿美元融资轮，MiniMax 估值达 25 亿美元。其他投资方包括腾讯和红杉中国（现更名为 HongShan）。
2.12 亿+ 全球用户
MiniMax 全球个人用户突破 2.12 亿，得益于 Talkie 的国际扩张和 Hailuo AI 的增长。
香港交易所 IPO
MiniMax 在港交所上市，首日股价飙升超过 100%。MiniMax 成为首批上市的中国 AI 独角兽之一。
阿里巴巴、腾讯和红杉中国（HongShan）的支持为 MiniMax 提供了资金和战略分发优势。阿里巴巴的云基础设施和腾讯的社交平台覆盖补充了 MiniMax 的消费者导向战略，而红杉中国在扩展中国科技公司方面的经验则在快速增长阶段提供了运营指导。
2026 年 1 月的 IPO 不仅是 MiniMax 的里程碑，也是整个中国 AI 行业的里程碑。首日股价飙升超过 100%，MiniMax 证明了拥有强劲消费指标和专有技术的 AI 原生公司能够获得公开市场溢价——这一信号影响了其他六小虎成员的 IPO 计划。
AI 六小虎：竞争格局
中国的「AI 六小虎」代表了构建 AI 公司的六种不同策略。虽然六家都在开发基础模型，但它们在商业化、架构和目标市场方面的路径显著不同。以下是 MiniMax 相对于三个主要竞争对手的定位。
MiniMax vs 智谱 AI
智谱 AI 重点关注 B2B 和企业应用，为企业客户和政府机构构建 AI 解决方案。MiniMax 则采取截然相反的策略：面向大众的消费级产品。智谱 AI 通过企业合同变现，而 MiniMax 通过高月活消费应用和 MiniMax Agent 等平台服务变现。
MiniMax vs Moonshot AI (Kimi)
Moonshot AI 的 Kimi 是将长上下文能力带给公众的先驱。然而，MiniMax 的 Lightning Attention 比传统长上下文方法更高效地处理 400 万 token。两家公司都发布消费产品，但 Moonshot AI 更专注于 Kimi 浏览器生态系统，而 MiniMax 横跨视频生成、角色互动和智能体平台。
MiniMax vs DeepSeek
DeepSeek 因其对模型效率的关注和对开源研究的投入而获得认可。MiniMax 同样关注效率（通过 MoE 和 Lightning Attention），但在战略上有所不同：MiniMax 在模型之上构建精致的、高月活的消费应用，而 DeepSeek 主要向社区发布模型和研究成果。
MiniMax 的独特定位
在六小虎中，MiniMax 是唯一同时实现以下成就的公司：2 亿+ 用户消费应用（Talkie）、最先进的视频生成系统（Video-01）、智能体部署平台（MiniMax Agent / MaxClaw），以及在港交所公开上市。这种广度就是其决定性的竞争优势。
MaxClaw 在 MiniMax 战略中的角色
MaxClaw 代表了 MiniMax 进入 AI 智能体市场——这一领域超越了基于聊天的助手，延伸至在用户现有工作流中运行的自主、工具使用、始终在线的 AI 系统。
MaxClaw 对 MiniMax 的战略意义
MiniMax 的现有产品——用于社交互动的 Talkie 和用于多模态任务的 Hailuo AI——服务于大量用户群体，但主要在 MiniMax 自有平台内运作。通过 MiniMax Agent 部署的 MaxClaw 将 MiniMax 的 AI 能力延伸到第三方平台：Telegram、Discord 和 Slack。
这具有重要的战略意义，因为它允许 MiniMax 在用户已经花费时间的地方触达他们，而不是要求他们访问 MiniMax 的产品。结合 M2.5 模型的成本效率（Claude 3.5 Sonnet 的 1/7 至 1/20），MaxClaw 使持续运行高频 AI 智能体在经济上可行——开辟了自动监控、定时分析和持久工作流自动化等在其他平台上成本过高的使用场景。
MaxClaw 实际上是 MiniMax 模型智能向更广泛智能体生态分发的渠道。它位于 MiniMax 三大核心优势的交汇点：专有模型（M2.5）、云基础设施（MiniMax Agent）和消费产品设计（一键部署、持久记忆、角色定制）。