智谱和Minimax，市值差了4000多亿港元

文章作者、来源：腾讯科技

市场是有效的吗？

5月29日收盘，当天最高上涨23.18%的智谱，股价突然跳水，以-1.42%收盘，当日振幅超过20%。

很多投资者都在问，到底发生了什么？

截至2026年5月29日收盘，智谱市值突破7000亿港元，从年初至今累计涨幅超过1000%，也就是翻了10倍。同日，MiniMax微涨0.36%，收盘840港元，市值2634.54亿港元。

前者是后者的近2.7倍。但2025全年两家营收分别为7.24亿元和5.69亿元人民币，比值仅1.27倍。两家都在2026年1月登陆港交所，从财报数字来看都处于巨额亏损状态。

两家同期上市的公司，营收规模、主营业务高度相似，为何资本市场的态度会如此不同？

01、相似的成绩单

MiniMax在3月2日发布2025年年报，智谱在3月31日发布，这是两家今年1月上市以来的首份年度财报。但是从2025年报的关键数据来看，智谱和MiniMax更像是一对处境相似的难兄难弟，并非实力悬殊的对手。

智谱全年总收入7.24亿元人民币，同比增长131.9%；MiniMax全年总收入7903.8万美元（约合5.69亿元人民币），同比增长158.9%。MiniMax的增速反而更快。亏损方面，智谱经调整净亏损31.82亿元，MiniMax经调整净亏损约2.51亿美元（约17.3亿元人民币）。

两家核心业务的差异，会体现比较大的毛利率差异。智谱综合毛利率41%，MiniMax为25.4%，相差约16个百分点。智谱毛利率更高，主要与本地部署、企业级Agent和企业级通用大模型业务占比较高有关；MiniMax收入更多来自AI原生产品和海外市场，开放平台及企业服务增长很快，但2025年还不是收入主体。

因为港股无强制季报要求，两家都没有发布正式的一季报，但管理层在业绩说明会和运营更新中披露了加速度惊人的最新数据。

智谱CEO张鹏在3月31日业绩会上透露：2026年一季度API调用定价累计上调83%，调用量仍增长400%，截至3月ARR突破2.5亿美元，“量价齐升”。

MiniMax5月28日披露最新运营数据：全球企业和开发者客户超100万（半年增长5倍），全球用户规模约3亿，过去两个月ARR实现超过100%的增长，若以其2月披露的ARR超过1.5亿美元为基数推算，MiniMax当前ARR已超过3亿美元。

用市销率（PS）衡量，智谱7000亿港元市值对应7.24亿元人民币收入，PS约890倍；MiniMax 2625亿港元市值对应7903.8万美元收入，PS约425倍。由于股价和汇率每天波动，实际倍数会有差异，但两家公司都远高于成熟科技公司的常规估值区间。

如果改用最新ARR口径重算，智谱2.5亿美元ARR约合19.5亿港元，对应7000亿港元市值，约为360倍ARR；MiniMax若按当前ARR超过3亿美元、约合23.4亿港元计算，对应2625亿港元市值，约为110倍ARR。这个角度看，MiniMax相对智谱更便宜，但二者估值都处在极高区间。

作为参照，OpenAI最新一轮融资后的投后估值已达到8520亿美元。OpenAI的收入公开口径并不完全统一，若按2025年全年收入约130亿美元估算，对应市销率约66倍；若按年化收入超过200亿美元估算，对应倍数约43倍。即便采用更乐观的年化收入口径，智谱和MiniMax的估值溢价仍然十分突出。

02、分道扬镳

从财报数字来看，只能得出两家公司都不便宜的结论，但是，完全无法说明，究竟为什么两家公司的估值差距能够如此大。

从K线图来看，两家公司的走势分歧发生在三月中旬。

3月18日，两家公司同步大涨。当天，阿里云宣布对AI算力、存储等产品最高涨价34%，百度智能云随后跟进，市场的判断是，AI推理需求、Token调用量和算力供需紧张正在被价格验证。港股AI产业链在当天午后集体拉升，智谱收涨19.47%，MiniMax收涨19.85%。

但这一天对两家公司的意义并不完全相同。MiniMax3月18日也恰好发布新一代模型M2.7，股价盘中一度涨超28%，最高触及1330港元，创下上市以来高点。

对智谱而言，当天没有任何自身的利好，更多是被AI算力涨价、Token需求上行和MaaS商业化预期带动。

分歧随后开始出现。MiniMax在3月18日冲高后进入调整，此后再未有效回到3月18日高点。

智谱在短暂调整后，等来了新的基本面催化。3月31日晚，智谱发布上市后首份年报，管理层在业绩会上披露，截至2026年3月，MaaS API ARR已达到约17亿元人民币，约合2.5亿美元；一季度API调用定价提升83%，调用量仍增长400%。这组“量价齐升“的数据，强化了市场对智谱未来的想象。

“Token调用—API收入—毛利率改善“的商业闭环刚好踩中全球Coding Agent、Agentic AI和企业API调用放量的交易主线。研报也放大了这种预期。中金随后上调智谱目标价至900港元，理由是API ARR大超预期、Agentic AI需求放量，并上调2026年和2027年收入预测。

4月1日，智谱股价再次大涨31.94%，此后继续沿着新的上涨趋势线运行，并在4月中旬盘中突破1000港元，截止5月29日，股价已经突破1500港元。

MiniMax的增长关键词更多是，海外用户增长、C端、多模态产品，受到利好兑现、价格战和盈利能力担忧的压制。

03、Agentic AI 的王座才是关键？

一位二级市场的资深分析师说：“现在市场最大的关注点是模型的coding能力“。

大洋彼岸OpenAI的最强对手Anthropic已经成为智谱AI的对标方向。5月28日，Anthropic宣布完成650亿美元H轮融资，投后估值9650亿美元，超过OpenAI此前8520亿美元的估值，成为全球估值最高的AI创业公司之一。

与Anthropic对标，“编程能力全球领先“是资本市场为智谱支付更高溢价的核心逻辑之一。过去两年AI编程领域引用最多的基准是SWE-bench系列评测：给AI一个真实GitHub仓库和一个bug报告，看它能否独立生成正确的修复补丁。

在SWE-bench Pro上，智谱GLM-5.1以58.4%的通过率拿下全球最高分，高于GPT-5.4的57.7%和Claude Opus 4.6的57.3%。MiniMax披露，M2.7在SWE-Pro上得分56.22%，并在VIBE-Pro、Terminal Bench 2等工程类评测中取得较高分数。两家公司的旗舰模型差距依然不大。

问题在于，这个benchmark已经接近饱和了。2026年4月，OpenAI在官方博客中公开承认：SWE-bench Verified已无法有效区分前沿模型的能力差异。

2026年5月27日，旧金山数据公司Datacurve发布了DeepSWE，一个为揭示前沿编程Agent真实能力差异而设计的新基准。它与SWE-bench的关键区别在于：113道题全部由工程师从零原创编写，从未出现在任何公开代码库中（零数据污染）；任务横跨91个仓库、5种语言；提示词只有SWE-bench Pro的一半长度，但参考解决方案的代码量是后者的5.5倍，意味着模型没法靠记忆蒙对，必须真正理解跨文件依赖、自主规划修改路径。

结果如上图所示，GPT-5.5以70%±4%断层领先，Claude Opus 4.7得54%±5%，月之暗面Kimi K2.6 24%，小米MiMo V2.5 Pro 19%，智谱GLM-5.1 18%，DeepSeek V4 Pro 8%。在DeepSWE的官方博客中显示，MiniMax M2.7参与了评测，但没有显示在这个榜单上。参与测评的共有16个模型，榜单上只列出了前12个。

这个结果对中国大模型也不太友好，在长链路、零污染的真实工程任务上，中国大模型与GPT-5.5之间存在3-4倍的能力鸿沟。

当然，DeepSWE自身也有明确的局限性，发布之后也引起了不少争议。样本量113题偏小，±4-5%的误差带在低分区间影响很大。所有模型都用统一的mini-swe-agent框架测试而非各自的原生工具链，可能系统性压低每家的上限。审计SWE-bench Pro“作弊“行为的判定本身由另一个LLM完成，存在幻觉风险。

Datacurve作为给大模型提供训练数据的公司，与OpenAI的商业距离比与Anthropic更近，这让“GPT清白、Claude作弊，GPT更优“的结论多了一层需要特殊看待的利益背景。

但是从一个侧面也可以反映，在模型能力这件事上，仅靠benchmark很难给出评价。DeepSWE确实“能看出一定的问题”，但它同样“说明不了本质问题”，那4000亿港元的市值鸿沟，到底是为什么？

04、市场在为叙事定价？

如果一定要问这是不是“市场不理性”，答案可能更复杂。几个经典的金融理论，也许能解释这种背离。

第一个是耶鲁大学罗伯特·席勒提出的“叙事经济学“：资产价格常常不是被数字驱动，而是被能够传播的故事驱动。智谱的故事正好踩在全球Coding Agent、Agentic AI的交易主线上。MiniMax的故事很难被压缩成一个单一的交易主题。在主题驱动的市场里，叙事越集中，越容易吸走资金。

再看一下同样在港股上市的小米和阿里。截至2026年5月28日，阿里巴巴股价约121.8港元，总市值约2.3万亿港元；2025财年收入9963.47亿元，按收入算PS约2倍。小米集团截至2026年5月27日股价约28.40港元，总市值约7400亿港元，2025全年收入4573亿元，PS还不到2。

智谱在5月29日超越小米市值，而小米的收入是智谱的约630倍。Qwen和Mimo大模型也不差，但放在了阿里和小米这里，成了市场认为的“负资产”。

第二个是凯恩斯的“选美理论”。投资者买的是自己判断别人会去买的模型。这句话有点绕，当智谱被默认为中国大模型中“Agentic AI王座“最可能的候选人，资金便会自我强化地向它聚集。

第三个是索罗斯的“反身性”。股价上涨→机构把目标价上调到900港元→研报与关注度增加→更多资金买入→股价继续上涨；与此同时，高估值本身又会反过来改善基本面：更便宜的融资、更强的人才吸引力、更高的客户信任度。

最后一个角度，是把这种估值看成“实物期权”，当PS高达890倍、ARR倍数高达360倍时，市场可以说在买一张“赢家通吃“的看涨期权，王者拿走全部期权溢价；其它的，都按一家普通公司定价。

在市场选定的叙事之下，4000亿的差距才能自洽。

但是，这究竟是一次合理的期权定价，还是一场席勒意义上的叙事泡沫，只能交给更长的时间和更多的现金流去回答。从理性的角度来看，两家主营业务如此相似的公司，估值逻辑的分叉显然是不理性的，最终还应该是趋近。基本面更好的那家，可以享有合理的溢价，不是千亿市值的溢价。

AI的发展，是一场“快速“的长跑。速度和耐力，都要求极高。每家大模型企业都在高强度的技术研发节奏中。资本市场，也在长跑竞速中剧烈波动。