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MiniMax

MiniMax 是一家 AI 基礎模型公司,多模態矩陣涵蓋 M3 語言模型、H3 影片生成以及語音與音樂模型,透過開放權重、開發者 API 平台和 MiniMax Code 等面向智慧代理的產品對外交付。它服務開發者與企業,而非單一的終端應用程式。

視頻生成AI代理人AI開發#開源#程式碼生成#音樂生成
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免費增值
發布日期
2026年8月14日
網域
minimax.io
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MiniMax 是什麼?

MiniMax 是一家全球性的 AI 基礎模型公司,而首先要講清楚的是:本條目描述的是它的哪一層。這個條目所收錄的網址是它的公司與開發者入口,而不是任何一款面向消費者的單一應用程式。打開它會看到五個板塊——Models、Product、API、Research、Company——這是一個「造模型並對外出售呼叫權」的組織結構,而不是一個只做一件事的產品。公司成立於 2022 年初,對外宣稱的使命是 Intelligence with Everyone,目標是邁向通用人工智慧。

這個區分之所以重要,是因為大眾認識 MiniMax 往往透過它的下游產品而非公司名。影片生成線 Hailuo(海螺)是 MiniMax 的模型家族之一,這一點由該公司自己的計費文件確認;角色對話產品 Talkie 則運行在完全獨立的網域上。抱著「找一個影片生成器或聊天機器人」的預期來到這裡的人,看到的會是一份模型目錄與一個 API 主控台。兩層都真實存在,把它們混為一談是第三方描述這家公司時最常見的錯誤。

規模數字相當可觀,且都出自公司自己之口。其 About 頁稱旗下模型與 AI 原生產品累計服務超過 3 億個人使用者、涵蓋 200 多個國家與地區,另有超過 100 萬家企業與開發者。這些是廠商自行公布、未經獨立稽核的數據,而且值得注意的是它變動極快——第三方對其招股書的報導引用的是截至 2025 年 9 月累計超過 2 億使用者。所以任何掛在這家公司名下的使用者數,都很快會過期。網站頁尾揭露的公司主體是 MAX BETA PTE. LTD.,一家新加坡註冊實體,對應的是其國際業務這一側。

而最具分量的近期事實根本不在官網上。2026 年 1 月,MiniMax Group 在港交所掛牌,獨立報導記錄其上市首日收於 345 港元、較 165 港元的發行價上漲 109%,募資 48 億港元(約合 6.2 億美元)。兩位創辦人——執行長 Yan Junjie 與營運長 Yun Yeyi——此前均任職於商湯,投資方包括阿里巴巴與騰訊。它現在是一家財務揭露具有公開效力的上市公司——正如「限制」一節所說,這件事的影響是雙向的。

核心功能

  • 不是單一模型,而是一整個多模態模型家族:目錄涵蓋文字、影片、語音與音樂。公司稱其自研模型能夠理解、生成並整合包括文字、音訊、影像、影片與音樂在內的多種模態,這是其研究路線最根本的特徵。
  • 旗艦語言與智慧代理模型 M3:建立在自研稀疏注意力設計之上。公司把它描述為採用由自家團隊提出的全新注意力架構 MSA(MiniMax Sparse Attention),支援最高 100 萬 token 的上下文視窗,原生支援影像與影片輸入,並可操作桌面電腦。
  • 開放權重的定位:對這個體量的公司而言並不常見——它把權重公開發布。MiniMax 宣稱 M3 是首個也是唯一同時具備前沿編碼、百萬上下文與原生多模態這三項能力的開放權重模型。權重與程式碼透過官方 Hugging Face 與 GitHub 組織帳號散布。
  • 負責影片生成的 H3:一個開放權重的通用全模態生成模型,占據官網首屏,與更早的 Hailuo 影片線是並存而非取代關係。
  • 語音與音樂是獨立的產品線:Models 選單單設 Speech & Music 板塊,其中 Speech 2.8 與開放權重的 Music 3.0 都有面向生產使用的文件。
  • 面向智慧代理的開發產品 MiniMax Code:官方描述為「為 MiniMax 模型打造的編碼載體」,功能包括組建能評估任務並自行編隊解決問題的代理團隊、學習使用者的工作習慣,以及把重複任務轉化為自訂技能。另提供桌面用戶端。
  • 完整的開發者平台:API 主控台涵蓋文件、訂閱管理、計費、狀態頁與聯絡通道,構成面向企業的交付管道。
  • 更廣的產品面:公司列出的基於自有模型建構的 AI 原生產品包括 MiniMax Code、MiniMax Hub、MiniMax Audio、Talkie 以及開放 API 平台。
  • 持續對外發表的研究:研究部落格記錄架構與訓練工作,包括數學證明能力的擴展以及 M3 背後的注意力設計,這是「確有研究團隊」而非「轉售模型」的訊號。

使用情境

  1. 在成本更低的前沿模型上建構應用:開發者最常見的動機。M3 級別的能力配上遠低於頭部閉源模型的公開單價,對那些「每次呼叫成本決定生死」的高並發場景很有吸引力。
  2. 長上下文的文件與程式碼庫任務:百萬 token 視窗適合那些本來需要切塊加檢索管線才能處理的任務——整個程式碼倉庫、冗長的法務或財務語料、超長的代理軌跡。
  3. 智慧代理與自動化工作流:公司明確為此做了最佳化,其訂閱方案甚至直接按可並行運行的代理數量劃分,這本身就說明了目標負載是什麼。
  4. AI 影片製作:透過 Hailuo 套餐或經 API 呼叫更新的 H3 模型,用於行銷、社群與短影音內容。
  5. 語音與音樂生成:語音合成與音樂模型用於配音、音訊內容與產品語音互動,走同一個平台與同一份配額。
  6. 私有化或自架部署:開放權重路徑讓有資料落地或主權要求的組織可以在自有基礎架構上運行模型,而不必呼叫託管 API。
  7. 以代理團隊方式做編碼輔助:MiniMax Code 面向的是想要多個協同代理、而非單一自動補完助理的開發者。

如何使用 MiniMax

  1. 註冊之前先想清楚你需要的是哪一層。想生成一段影片,去的是產品應用;要做軟體開發,去的是 API 平台。兩者的定價、金鑰與文件都不一樣。
  2. 在按量計費與訂閱之間慎重選擇。平台文件把二者列為兩個獨立類別、各自使用獨立的金鑰體系,所以事後切換不只是換個付款方式那麼簡單。
  3. 按你真實的 token 結構估算成本。M3 的定價按輸入長度分級,超過 512k 輸入會跳一級,因此長上下文負載的實際花費會明顯高於標題價給人的印象。
  4. 訂閱之前而非之後核對模型涵蓋範圍。有若干模型不在標準訂閱之內,付完錢才發現這一點,是這個平台上最不該踩的坑。
  5. 先用免費或最低方案在自己的任務上做基準測試。公開的跑分不能取代你自己的提示詞測試,尤其在代理負載下,穩定性比峰值能力更重要。
  6. 有基礎架構就認真考慮開放權重。自架以維運開銷為代價,換來的是免除按量成本與資料外傳顧慮——而這個選項在這裡真實存在,多數競品並不提供。
  7. 一定要讀權重本身附帶的授權條款。開放權重的發布各自帶有具體授權條件,決定了哪些商業用途被允許;這些條款在模型倉庫裡,而不在行銷頁上。
  8. 生產環境要盯住狀態頁,並把模型版本更替當成一次真正的遷移來對待——這個目錄的迭代速度決定了這不是小事。

使用技巧與最佳實踐

  • 不要以為訂閱涵蓋這家公司做的一切。配額文件明確寫出了排除項,而被排除的往往恰恰是最新、最令人感興趣的那幾個。
  • 按滾動配額視窗而不是月度總量來做預算。消耗受 5 小時視窗與週視窗雙重限制,這對突發型負載的約束方式與月度上限完全不同。
  • 把廠商跑分當成起點。公司自己的比較把其模型放在接近頭部閉源系統的位置;在把架構押上去之前,請在自己的評測集上驗證一遍。
  • 生產環境固定模型版本。幾個月內就迭代好幾代的節奏下,浮動的模型引用會讓運行中的系統行為在你不知情時改變。
  • 把影片決策與語言模型決策分開做。Hailuo 與 H3 能力不同、計費路徑不同、套餐涵蓋也不同,應當作兩個獨立的採購問題。
  • 把地緣與供應鏈因素納入長期依賴的考量。獨立報導指出該公司是在美國對中國先進 AI 訓練晶片出口管制的背景下經營的,這是對模型藍圖的結構性風險,而非對當前品質的評價。
  • 即便最終走 API 部署,也用開放權重做評估。在本機跑一遍模型,是最快摸清其失敗模式而又不燒 API 額度的辦法。
  • 與其只盯產品頁,不如同時關注研究部落格——那裡的架構變化通常先於下游的定價與能力變化。

適用對象

  • 應用開發者與新創團隊:API 平台的核心受眾,尤其是那些「每 token 成本直接決定產品單位經濟模型是否成立」的團隊。
  • 需要單一供應商提供多模態能力的企業:原本要為文字、影片、語音、音樂分別對接不同供應商的團隊,可以收斂到一個平台、一份配額上。
  • 建構智慧代理系統的團隊:鑑於其對代理負載的明確最佳化,以及 MiniMax Code 的代理團隊設計,這正是該公司在瞄準的負載類型。
  • 有自架需求的組織:開放權重讓本地或主權雲部署成為可能,而閉源模型廠商根本無法提供這個選項。
  • 研究者與開源社群:公開的權重與架構論文,使這家公司的產出可以直接用於研究情境。
  • 內容與媒體製作團隊:使用其影片、語音與音樂產品線做實際製作,而不是拿來開發軟體。
  • 不太適合只想要一個簡單工具的非技術終端使用者:本條目是一個模型平台。想要一款做好的消費級應用,應當去看它旗下的各個具體產品。

支援平台

  • 開發者 API 平台:主要的企業交付管道,包含文件、主控台、Token Plan、計費與公開狀態頁。
  • 開放權重散布:Hugging Face 與 GitHub 上的官方組織帳號發布模型權重與參考程式碼,供自行部署。
  • MiniMax Code,含桌面用戶端:編碼產品除網頁形態外還提供可下載的桌面應用程式。
  • MiniMax Design:面向設計與視覺生成工作流的獨立網頁應用,位於自有子網域。
  • MiniMax Audio:語音與音訊產品介面,託管於主站之下。
  • Talkie:運行在完全獨立網域上的角色對話產品——這正是它常常不被認作同一家公司產品的原因。
  • 社群與支援管道:Discord 社群、X 與 LinkedIn 帳號,以及一個面向 API 的聯絡信箱,均公示在網站頁尾。

價格與方案

MiniMax 的定價只沿一條軸切分,文件寫得很直白:API 定價下的即時按次計費,或訂閱方案下的固定月度配額,而且兩類各有獨立的金鑰體系。前者面向負載起伏的企業;後者面向希望支出可預測的個人與小團隊。

在按量計費一側,公開單價是這家公司最扎實的定價證據。M3 在 512k 輸入 token 以內的公開費率為每百萬輸入 token 0.30 美元、每百萬輸出 token 1.20 美元,兩者都標註為已含常駐五折,提示詞快取讀取為 0.06 美元。超過 512k 輸入後費率翻倍。這個按輸入長度分級的設定很容易被忽略,而它恰恰對「百萬上下文視窗本要服務的那類長上下文負載」影響最大。

訂閱一側有三個公開方案:Plus 每月 20 美元、Max 每月 50 美元、Ultra 每月 120 美元。三者之間的差異不只是配額,還有並行度——文件按各方案可從容支援的代理數量來描述,從入門的 3 到 4 個,到頂級的 6 到 7 個。配額按 5 小時滾動視窗與週視窗運行,而非一個月度總額,這決定了突發型工作能做到什麼程度。

真正需要細讀的是排除項。訂閱涵蓋主力陣容,但文件註明少數特殊模型不在支援之列,點名了 H3、voice design、快速聲音複製等。此外,影片套餐支援的是 Hailuo 影片模型,H3 則需要走按量付費或客製銷售方案。任何按最新影片模型做預算的人,都應當先確認計費路徑,而不要預設訂閱已經包含它。

替代方案

  • OpenAI:前沿語言與多模態能力的預設對照組,閉源權重,價格通常更高,企業工具生態更深。
  • Anthropic:在編碼與代理工作上尤其相關——MiniMax 正是拿自家模型與之對標;閉源權重,安全與部署姿態不同。
  • DeepSeek 與 Qwen:結構上最接近的對照——同樣發布開源或開放權重模型、以激進價格競爭的中國實驗室,直接爭奪對成本敏感的開發者族群。
  • 智譜 AI(Zhipu):最直接的國內同儕,值得一提的是它比 MiniMax 早一天在港交所掛牌,因而是市場上最合適的同類對照。
  • Meta Llama 與 Mistral:面向西方市場的開放權重替代方案,適合需求本質是自架而非某項特定能力的團隊。
  • Runway、Pika 與可靈:這是影片線專門的對照組,而不是整個平台的對照組。
  • ElevenLabs 與 Suno:語音與音樂側的專精競品,在各自單一模態上通常比通才型平台更深。

限制與注意事項

  • 公司仍在鉅額虧損,且這一點有據可查:據獨立報導引述其招股書,截至 2025 年 9 月的九個月內收入 5,340 萬美元、年增約 174%,而同期淨虧損 5.12 億美元。高速成長與鉅額虧損並存,才是準確的畫面。
  • 公司自述商業化尚不成熟:它表示在多年專注基礎模型之後,自身在變現與商業化方面仍處於初期階段。這是一份坦率的揭露,對任何評估長期平台穩定性的人都有意義。
  • 使用者數字變動極快且各來源不一致:官網 About 頁、首頁 meta 描述與招股書在大約一年內給出過三個不同的累計使用者數。請把任何這類數字當成快照,而非有長期保存期限的事實。
  • 跑分領先屬於廠商自述:「M3 是唯一同時具備前沿編碼、百萬上下文與原生多模態的開放權重模型」這一斷言是公司自己的口徑,而非獨立機構的結論。
  • 訂閱涵蓋存在真實缺口:包括最新影片模型在內的若干模型不在標準訂閱方案內,因此方案值不值,取決於你實際需要哪些模型。
  • 兩代影片模型並存:Hailuo 與 H3 的方案資格與計費路徑不同,採購時容易產生本可避免的混淆。
  • 地緣風險是結構性的:獨立報導把該公司置於美國對中國先進 AI 訓練晶片出口管制的背景之下,這對多年期的平台依賴是一項真實考量。
  • 公司層與產品層極易混淆:由於 Hailuo 與 Talkie 比母公司名字更為人所知,文件、社群回答與導覽站條目經常把能力歸錯層級。
  • 隱私文件在本次核查中無法獨立驗證:網站法務頁面透過客戶端渲染的殼頁提供,研究期間未能取得穩定的政策文本,因此下節只描述可直接確認的部分。

隱私與資料

能在網站上直接核實的是同意層,而不是政策全文。網站運行的是分級 Cookie 同意機制,超出了簡單的「接受」橫幅:明確告知使用者可以拒絕非必要 Cookie,或自訂願意允許的 Cookie 類型,在接受按鈕之外另設 Reject All 與 Customize 控制項,並連結到 Cookie 政策。聲明的用途是增強站內導覽、分析網站使用情況以及協助其行銷工作。

國際站的營運主體在頁尾揭露為 MAX BETA PTE. LTD.,一家新加坡註冊公司。這一點對資料治理問題很重要,因為簽約主體所在法域決定了適用哪套規則;對一家總部在中國、國際業務由新加坡實體承接的公司而言,這絕非無關緊要的細節。企業採購方應當確認自己簽的到底是哪一個實體。

再往下,本節刻意收住。隱私政策由客戶端渲染的應用殼頁提供,本次研究未能取得穩定的政策文本,因此此處不對保存期限、訓練資料使用或資料主體權利作任何具體斷言。任何有合規要求的讀者——尤其關心「API 輸入是否會被用於模型訓練」這個對企業採用最關鍵的問題——都應當直接向公司索取當前政策與資料處理協議,而不要依賴任何第三方摘要,包括本文。

常見問題(FAQ)

Q1. MiniMax 是一款產品還是一家公司?

是一家公司,而本條目描述的是公司及其開發者平台,而不是其中某一款應用程式。MiniMax 是一家成立於 2022 年初的全球性 AI 基礎模型公司。它的產品——MiniMax Code、MiniMax Hub、MiniMax Audio、Talkie 與開放 API 平台——都建立在自研模型之上。其中好幾款比母品牌更為人熟知,這正是混淆的常見來源。

Q2. Hailuo(海螺)和 MiniMax 是同一回事嗎?

Hailuo 是 MiniMax 的影片模型線,不是另一家公司。這層關係由該公司自己的計費文件確認:文件寫明影片套餐支援的是 Hailuo 影片模型,同時註明更新的 H3 尚未被這些套餐涵蓋。所以 Hailuo 在 MiniMax 之內,而不是與之並列。

Q3. M3 是什麼,特別在哪裡?

M3 是其旗艦語言與智慧代理模型。它的區別性特徵包括:自研的稀疏注意力架構——由團隊提出的全新注意力架構 MSA(MiniMax Sparse Attention)、最高達 100 萬 token 的上下文視窗,以及包含影像與影片輸入的原生多模態能力。公司宣稱它是首個也是唯一同時具備這三項能力的開放權重模型。

Q4. 這些模型真的是開源的嗎?

它們是開放權重,這是一個有實質意義但更窄的說法。權重透過官方 Hugging Face 與 GitHub 組織帳號發布,可以下載並自行部署。某個具體發布是否符合嚴格授權意義上的「開源」,取決於該模型所附的授權協議,因此請就你打算進行的商業用途查閱對應倉庫的條款。

Q5. API 要多少錢?

M3 在 512k 輸入 token 以內的公開費率為每百萬輸入 token 0.30 美元、每百萬輸出 token 1.20 美元,標註為常駐五折,快取提示詞讀取為 0.06 美元。超過 512k 輸入後費率翻倍。訂閱是另一套:Plus 每月 20 美元、Max 每月 50 美元、Ultra 每月 120 美元。

Q6. 訂閱和按量計費有什麼區別?

它們是兩套獨立的計費體系,各用各的金鑰。文件描述為 API 定價下的即時按次計費,或訂閱方案下的固定月度配額。按量計費適合負載起伏的企業;訂閱適合支出可預測的個人與小團隊,但附帶配額視窗限制與模型排除項。

Q7. 訂閱涵蓋所有模型嗎?

不涵蓋,而這是定價中最重要的一條提醒。文件寫明少數特殊模型不在標準方案支援之列,其中點名了 H3、voice design 與快速聲音複製等。訂閱之前請先確認你所需的具體模型是否被涵蓋。

Q8. 這家公司財務穩健嗎?

它已上市且資本充足,但並不獲利。招股書顯示截至 2025 年 9 月的九個月收入 5,340 萬美元,同期淨虧損 5.12 億美元,公司自身也表示在變現與商業化方面仍處於初期階段。其 2026 年 1 月的上市首日收於 345 港元,較 165 港元發行價上漲 109%。

Q9. 國際服務由誰營運?

網站頁尾就國際入口揭露的實體是 MAX BETA PTE. LTD.,一家新加坡註冊公司。上市主體為 MiniMax Group,兩位創辦人是執行長 Yan Junjie 與營運長 Yun Yeyi,均出自商湯,投資方包括阿里巴巴與騰訊。

Q10. 我的資料是怎麼被處理的?

網站提供分級 Cookie 同意流程,允許使用者拒絕非必要 Cookie 或自訂願意允許的 Cookie 類型,聲明用途涵蓋站內導覽、使用情況分析與行銷。由於法務頁面為客戶端渲染,本次研究未能取得穩定的隱私政策全文,因此出於合規目的,請直接向公司索取當前政策與資料處理協議。(資訊待驗證)

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