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MiniMax

MiniMax 是一家 AI 基础模型公司,多模态矩阵覆盖 M3 语言模型、H3 视频生成以及语音与音乐模型,通过开放权重、开发者 API 平台和 MiniMax Code 等面向智能体的产品对外交付。它面向开发者与企业,而不是一款单一的终端应用。

视频生成AI代理AI开发#开源#代码生成#音乐生成
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定价
免费增值
发布日期
2026年8月14日
域名
minimax.io
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MiniMax 是什么?

MiniMax 是一家全球性的 AI 基础模型公司,而首先要说清楚的是:本条目描述的是它的哪一层。这个条目所收录的网址是它的公司与开发者门户,而不是任何一款面向消费者的单一应用。打开它会看到五个板块——Models、Product、API、Research、Company——这是一个「造模型并对外出售调用权」的组织结构,而不是一个只干一件事的产品。公司成立于 2022 年初,对外宣称的使命是 Intelligence with Everyone,目标是迈向通用人工智能。

这个区分之所以重要,是因为大众认识 MiniMax 往往通过它的下游产品而不是公司名。视频生成线 Hailuo(海螺)是 MiniMax 的模型家族之一,这一点由该公司自己的计费文档确认;角色对话产品 Talkie 则运行在完全独立的域名上。抱着「找一个视频生成器或聊天机器人」的预期来到这里的人,看到的会是一份模型目录和一个 API 控制台。两层都真实存在,把它们混为一谈是第三方描述这家公司时最常见的错误。

规模数字相当可观,且都出自公司自己之口。其 About 页称旗下模型与 AI 原生产品累计服务超过 3 亿个人用户、覆盖 200 多个国家和地区,另有超过 100 万家企业与开发者。这些是厂商自行公布、未经独立审计的数据,而且值得注意的是它变动极快——第三方对其招股书的报道引用的是截至 2025 年 9 月累计超过 2 亿用户。所以任何挂在这家公司名下的用户数,都很快会过期。站点页脚披露的公司主体是 MAX BETA PTE. LTD.,一家新加坡注册实体,对应的是其国际业务这一侧。

而最具分量的近期事实根本不在官网上。2026 年 1 月,MiniMax Group 在港交所上市,独立报道记录其上市首日收于 345 港元、较 165 港元的发行价上涨 109%,募资 48 亿港元(约合 6.2 亿美元)。两位创始人——CEO Yan Junjie 与 COO Yun Yeyi——此前均任职于商汤,投资方包括阿里巴巴与腾讯。它现在是一家财务披露具有公开效力的上市公司——正如「限制」一节所说,这件事的影响是双向的。

核心功能

  • 不是单个模型,而是一整个多模态模型家族:目录覆盖文本、视频、语音与音乐。公司称其自研模型能够理解、生成并整合包括文本、音频、图像、视频与音乐在内的多种模态,这是其研究路线最根本的特征。
  • 旗舰语言与智能体模型 M3:建立在自研稀疏注意力设计之上。公司把它描述为采用由自家团队提出的全新注意力架构 MSA(MiniMax Sparse Attention),支持最高 100 万 token 的上下文窗口,原生支持图像与视频输入,并可操作桌面电脑。
  • 开放权重的定位:对这个体量的公司来说并不常见——它把权重公开发布。MiniMax 宣称 M3 是首个也是唯一同时具备前沿编码、百万上下文与原生多模态这三项能力的开放权重模型。权重与代码通过官方 Hugging Face 与 GitHub 组织账号分发。
  • 负责视频生成的 H3:一个开放权重的通用全模态生成模型,占据官网首屏,与更早的 Hailuo 视频线是并存而非替代关系。
  • 语音与音乐是独立的产品线:Models 菜单单设 Speech & Music 板块,其中 Speech 2.8 与开放权重的 Music 3.0 都有面向生产使用的文档。
  • 面向智能体的开发产品 MiniMax Code:官方描述为「为 MiniMax 模型打造的编码载体」,功能包括组建能评估任务并自行编队解决问题的智能体团队、学习用户的工作习惯,以及把重复任务转化为自定义技能。另提供桌面客户端。
  • 完整的开发者平台:API 控制台涵盖文档、订阅管理、计费、状态页与联系通道,构成面向企业的交付渠道。
  • 更广的产品面:公司列出的基于自有模型构建的 AI 原生产品包括 MiniMax Code、MiniMax Hub、MiniMax Audio、Talkie 以及开放 API 平台。
  • 持续对外发表的研究:研究博客记录架构与训练工作,包括数学证明能力的扩展以及 M3 背后的注意力设计,这是「确有研究团队」而非「转售模型」的信号。

使用场景

  1. 在成本更低的前沿模型上构建应用:开发者最常见的动机。M3 级别的能力配上远低于头部闭源模型的公开单价,对那些「每次调用成本决定生死」的高并发场景很有吸引力。
  2. 长上下文的文档与代码库任务:百万 token 窗口适合那些本来需要切块加检索管道才能处理的任务——整个代码仓库、冗长的法务或财务语料、超长的智能体轨迹。
  3. 智能体与自动化工作流:公司明确为此做了优化,其订阅档位甚至直接按可并行运行的智能体数量划分,这本身就说明了目标负载是什么。
  4. AI 视频制作:通过 Hailuo 套餐或经 API 调用更新的 H3 模型,用于营销、社交与短视频内容。
  5. 语音与音乐生成:语音合成与音乐模型用于配音、音频内容与产品语音交互,走同一个平台和同一份配额。
  6. 私有化或自托管部署:开放权重路径让有数据驻留或主权要求的组织可以在自有基础设施上运行模型,而不必调用托管 API。
  7. 以智能体团队方式做编码辅助:MiniMax Code 面向的是想要多个协同智能体、而不是单个自动补全助手的开发者。

如何使用 MiniMax

  1. 注册之前先想清楚你需要的是哪一层。想生成一段视频,去的是产品应用;要做软件开发,去的是 API 平台。两者的定价、密钥与文档都不一样。
  2. 在按量计费与订阅之间慎重选择。平台文档把二者列为两个独立类别、各自使用独立的密钥体系,所以事后切换不只是换个付款方式那么简单。
  3. 按你真实的 token 结构估算成本。M3 的定价按输入长度分档,超过 512k 输入会跳一档,因此长上下文负载的实际花费会明显高于头条价给人的印象。
  4. 订阅之前而不是之后核对模型覆盖范围。有若干模型不在标准订阅之内,付完钱才发现这一点,是这个平台上最不该踩的坑。
  5. 先用免费或最低档在自己的任务上做基准测试。公开的跑分不能替代你自己的提示词测试,尤其在智能体负载下,稳定性比峰值能力更重要。
  6. 有基础设施就认真考虑开放权重。自托管以运维开销为代价,换来的是免除按量成本与数据外传顾虑——而这个选项在这里是真实存在的,多数竞品并不提供。
  7. 一定要读权重本身附带的许可条款。开放权重的发布各自带有具体许可条件,决定了哪些商业用途被允许;这些条款在模型仓库里,而不在营销页上。
  8. 生产环境要盯住状态页,并把模型版本更替当作一次真正的迁移来对待——这个目录的迭代速度决定了这不是小事。

使用技巧与最佳实践

  • 不要以为订阅覆盖这家公司做的一切。配额文档明确写出了排除项,而被排除的往往恰恰是最新、最令人感兴趣的那几个。
  • 按滚动配额窗口而不是月度总量来做预算。消耗受 5 小时窗口与周窗口双重限制,这对突发型负载的约束方式与月度上限完全不同。
  • 把厂商跑分当作起点。公司自己的对比把其模型放在接近头部闭源系统的位置;在把架构押上去之前,请在自己的评测集上验证一遍。
  • 生产环境固定模型版本。几个月内就迭代好几代的节奏下,浮动的模型引用会让运行中的系统行为在你不知情时改变。
  • 把视频决策与语言模型决策分开做。Hailuo 与 H3 能力不同、计费路径不同、套餐覆盖也不同,应当作两个独立的采购问题。
  • 把地缘与供应链因素纳入长期依赖的考量。独立报道指出该公司是在美国对华先进 AI 训练芯片出口管制的背景下经营的,这是对模型路线图的结构性风险,而非对当前质量的评价。
  • 即便最终走 API 部署,也用开放权重做评估。在本地跑一遍模型,是最快摸清其失败模式而又不烧 API 额度的办法。
  • 与其只盯产品页,不如同时关注研究博客——那里的架构变化通常先于下游的定价与能力变化。

适用人群

  • 应用开发者与创业团队:API 平台的核心受众,尤其是那些「每 token 成本直接决定产品单位经济模型是否成立」的团队。
  • 需要单一供应商提供多模态能力的企业:原本要为文本、视频、语音、音乐分别对接不同供应商的团队,可以收敛到一个平台、一份配额上。
  • 构建智能体系统的团队:鉴于其对智能体负载的明确优化,以及 MiniMax Code 的智能体团队设计,这正是该公司在瞄准的负载类型。
  • 有自托管需求的组织:开放权重让本地或主权云部署成为可能,而闭源模型厂商根本无法提供这一选项。
  • 研究者与开源社区:公开的权重与架构论文,使这家公司的产出可以直接用于研究场景。
  • 内容与媒体制作团队:使用其视频、语音与音乐产品线做实际制作,而不是拿来开发软件。
  • 不太适合只想要一个简单工具的非技术终端用户:本条目是一个模型平台。想要一款做好的消费级应用,应当去看它旗下的各个具体产品。

支持平台

  • 开发者 API 平台:主要的企业交付通道,包含文档、控制台、Token Plan、计费与公开状态页。
  • 开放权重分发:Hugging Face 与 GitHub 上的官方组织账号发布模型权重与参考代码,供自行部署。
  • MiniMax Code,含桌面客户端:编码产品除网页形态外还提供可下载的桌面应用。
  • MiniMax Design:面向设计与视觉生成工作流的独立网页应用,位于自有子域名。
  • MiniMax Audio:语音与音频产品界面,托管于主站之下。
  • Talkie:运行在完全独立域名上的角色对话产品——这正是它常常不被认作同一家公司产品的原因。
  • 社区与支持渠道:Discord 社区、X 与 LinkedIn 账号,以及一个面向 API 的联系邮箱,均公示在站点页脚。

价格与套餐

MiniMax 的定价只沿一条轴切分,文档写得很直白:API 定价下的实时按次计费,或订阅方案下的固定月度配额,而且两类各有独立的密钥体系。前者面向负载起伏的企业;后者面向希望支出可预测的个人与小团队。

在按量计费一侧,公开单价是这家公司最扎实的定价证据。M3 在 512k 输入 token 以内的公开费率为每百万输入 token 0.30 美元、每百万输出 token 1.20 美元,两者都标注为已含常驻五折,提示词缓存读取为 0.06 美元。超过 512k 输入后费率翻倍。这个按输入长度分档的设定很容易被忽略,而它恰恰对「百万上下文窗口本要服务的那类长上下文负载」影响最大。

订阅一侧有三个公开档位:Plus 每月 20 美元、Max 每月 50 美元、Ultra 每月 120 美元。三档之间的差异不只是配额,还有并发度——文档按各档可从容支持的智能体数量来描述,从入门档的 3 到 4 个,到顶档的 6 到 7 个。配额按 5 小时滚动窗口与周窗口运行,而不是一个月度总额,这决定了突发型工作能做到什么程度。

真正需要细读的是排除项。订阅覆盖主力阵容,但文档注明少数特殊模型不在支持之列,点名了 H3、voice design、快速声音克隆等。另外,视频套餐支持的是 Hailuo 视频模型,H3 则需要走按量付费或定制销售方案。任何按最新视频模型做预算的人,都应当先确认计费路径,而不要默认订阅已经包含它。

替代方案

  • OpenAI:前沿语言与多模态能力的默认对照组,闭源权重,价格通常更高,企业工具生态更深。
  • Anthropic:在编码与智能体工作上尤其相关——MiniMax 正是拿自家模型与之对标;闭源权重,安全与部署姿态不同。
  • DeepSeek 与 Qwen:结构上最接近的对照——同样发布开源或开放权重模型、以激进价格竞争的中国实验室,直接争夺对成本敏感的开发者群体。
  • 智谱 AI(Zhipu):最直接的国内同侪,值得一提是它比 MiniMax 早一天在港交所上市,因而是市场上最合适的同类对照。
  • Meta Llama 与 Mistral:面向西方市场的开放权重替代方案,适合需求本质是自托管而非某项特定能力的团队。
  • Runway、Pika 与可灵:这是视频线专门的对照组,而不是整个平台的对照组。
  • ElevenLabs 与 Suno:语音与音乐侧的专精竞品,在各自单一模态上通常比通才型平台更深。

限制与注意事项

  • 公司仍在巨额亏损,且这一点有据可查:据独立报道引述其招股书,截至 2025 年 9 月的九个月内收入 5,340 万美元、同比增长约 174%,而同期净亏损 5.12 亿美元。高速增长与巨额亏损并存,才是准确的画面。
  • 公司自述商业化尚不成熟:它表示在多年专注基础模型之后,自身在变现与商业化方面仍处于初期阶段。这是一份坦率的披露,对任何评估长期平台稳定性的人都有意义。
  • 用户数字变动极快且各来源不一致:官网 About 页、首页元描述与招股书在大约一年内给出过三个不同的累计用户数。请把任何这类数字当作快照,而不是有长期保质期的事实。
  • 跑分领先属于厂商自述:「M3 是唯一同时具备前沿编码、百万上下文与原生多模态的开放权重模型」这一断言是公司自己的口径,而非独立机构的结论。
  • 订阅覆盖存在真实缺口:包括最新视频模型在内的若干模型不在标准订阅方案内,因此套餐值不值,取决于你实际需要哪些模型。
  • 两代视频模型并存:Hailuo 与 H3 的套餐资格与计费路径不同,采购时容易产生本可避免的混淆。
  • 地缘风险是结构性的:独立报道把该公司置于美国对华先进 AI 训练芯片出口管制的背景之下,这对多年期的平台依赖是一项真实考量。
  • 公司层与产品层极易混淆:由于 Hailuo 与 Talkie 比母公司名字更为人所知,文档、社区回答与导航站条目经常把能力归错层级。
  • 隐私文档在本次核查中无法独立验证:站点法务页面通过客户端渲染的壳页提供,研究期间未能取得稳定的政策文本,因此下节只描述可直接确认的部分。

隐私与数据

能在站点上直接核实的是同意层,而不是政策全文。站点运行的是分级 Cookie 同意机制,超出了简单的「接受」横幅:明确告知用户可以拒绝非必要 Cookie,或自定义愿意允许的 Cookie 类型,在接受按钮之外另设 Reject All 与 Customize 控件,并链接到 Cookie 政策。声明的用途是增强站内导航、分析网站使用情况以及协助其营销工作。

国际站的运营主体在页脚披露为 MAX BETA PTE. LTD.,一家新加坡注册公司。这一点对数据治理问题很重要,因为签约主体所在法域决定了适用哪套规则;对一家总部在中国、国际业务由新加坡实体承接的公司而言,这绝非无关紧要的细节。企业采购方应当确认自己签的到底是哪一个实体。

再往下,本节刻意收住。隐私政策由客户端渲染的应用壳页提供,本次研究未能取得稳定的政策文本,因此此处不对留存期限、训练数据使用或数据主体权利作任何具体断言。任何有合规要求的读者——尤其关心「API 输入是否会被用于模型训练」这个对企业采用最关键的问题——都应当直接向公司索取当前政策与数据处理协议,而不要依赖任何第三方摘要,包括本文。

常见问题(FAQ)

Q1. MiniMax 是一款产品还是一家公司?

是一家公司,而本条目描述的是公司及其开发者平台,而不是其中某一款应用。MiniMax 是一家成立于 2022 年初的全球性 AI 基础模型公司。它的产品——MiniMax Code、MiniMax Hub、MiniMax Audio、Talkie 与开放 API 平台——都建立在自研模型之上。其中好几款比母品牌更为人熟知,这正是混淆的常见来源。

Q2. Hailuo(海螺)和 MiniMax 是一回事吗?

Hailuo 是 MiniMax 的视频模型线,不是另一家公司。这层关系由该公司自己的计费文档确认:文档写明视频套餐支持的是 Hailuo 视频模型,同时注明更新的 H3 尚未被这些套餐覆盖。所以 Hailuo 在 MiniMax 之内,而不是与之并列。

Q3. M3 是什么,特别在哪里?

M3 是其旗舰语言与智能体模型。它的区别性特征包括:自研的稀疏注意力架构——由团队提出的全新注意力架构 MSA(MiniMax Sparse Attention)、最高达 100 万 token 的上下文窗口,以及包含图像与视频输入的原生多模态能力。公司宣称它是首个也是唯一同时具备这三项能力的开放权重模型。

Q4. 这些模型真的是开源的吗?

它们是开放权重,这是一个有实质意义但更窄的说法。权重通过官方 Hugging Face 与 GitHub 组织账号发布,可以下载并自行部署。某个具体发布是否符合严格许可意义上的「开源」,取决于该模型所附的许可协议,因此请就你打算进行的商业用途查阅对应仓库的条款。

Q5. API 要多少钱?

M3 在 512k 输入 token 以内的公开费率为每百万输入 token 0.30 美元、每百万输出 token 1.20 美元,标注为常驻五折,缓存提示词读取为 0.06 美元。超过 512k 输入后费率翻倍。订阅是另一套:Plus 每月 20 美元、Max 每月 50 美元、Ultra 每月 120 美元。

Q6. 订阅和按量计费有什么区别?

它们是两套独立的计费体系,各用各的密钥。文档描述为 API 定价下的实时按次计费,或订阅方案下的固定月度配额。按量计费适合负载起伏的企业;订阅适合支出可预测的个人与小团队,但附带配额窗口限制与模型排除项。

Q7. 订阅覆盖所有模型吗?

不覆盖,而这是定价中最重要的一条提醒。文档写明少数特殊模型不在标准方案支持之列,其中点名了 H3、voice design 与快速声音克隆等。订阅之前请先确认你所需的具体模型是否被覆盖。

Q8. 这家公司财务稳健吗?

它已上市且资本充足,但并不盈利。招股书显示截至 2025 年 9 月的九个月收入 5,340 万美元,同期净亏损 5.12 亿美元,公司自身也表示在变现与商业化方面仍处于初期阶段。其 2026 年 1 月的上市首日收于 345 港元,较 165 港元发行价上涨 109%。

Q9. 国际服务由谁运营?

站点页脚就国际门户披露的实体是 MAX BETA PTE. LTD.,一家新加坡注册公司。上市主体为 MiniMax Group,两位创始人是 CEO Yan Junjie 与 COO Yun Yeyi,均出自商汤,投资方包括阿里巴巴与腾讯。

Q10. 我的数据是怎么被处理的?

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