基础设施建设持续扩容，构筑模型迭代与商业化扩张的底层支撑。随着模型参数规模提升、企业客户增长及全球用户推理需求上升，MiniMax显著加快AI基础设施部署，过去六个月已使用分配于AI基础设施及模型研发款项的77%。公司近期通过配售和发债募得总额约160亿港元，其中80%将继续用于升级AI基础设施（最新AI加速器、高带宽网络等）及模型研发。我们认为，硬件资源扩张叠加软件基础设施持续优化（成立时便搭建Infra团队），有望为模型能力升级及商业化扩张提供长期支撑。
　　历经多代注意力架构迭代，形成跨技术路线的技术积累。MiniMax的M1系列模型采用Lightning Attention与Softmax的混合注意力架构，M2阶段转向全注意力，以换取更强的工程稳定性与推理一致性。M3使用了全新注意力架构MSA，该架构简洁且易于扩展，在100万上下文下，M3每token计算量仅为上代模型的1/20。在多个对照实验中，MSA大部分能力与全注意力打平。
　　模型Coding能力持续拓展，兼具长上下文、多模态与高性价比。MiniMaxM3支持百万级上下文，并具备前沿Coding及原生多模态能力，形成较为完整的通用模型能力组合，且是国内首个齐备这些要素的模型。定价方面，M3的每百万token的输入价格为2.1-4.2元，输出价格为8.4-16.8元，在保持模型能力的同时具备显著性价比优势。
　　文本模型与多模态模型同步推进，持续拓展模型能力边界。MiniMax正在训练新一代模型M3 Pro，参数规模达2.5至3万亿，重点提升复杂推理及多步骤任务执行能力，持续探索模型智能上限；多模态模型模型方面，视频模型Hailuo 3即将推出，预计在画面质量、动态一致性及生成时长等维度实现代际升级，进一步强化公司在视频生成领域的竞争力。除视频模型外，公司还拥有Speech系列语音模型与Music模型，共同搭建MiniMax的全模态能力矩阵。
　　重申“买入”评级。我们看好M3模型对ARR的加速贡献，以及后续hailuo3/M3 Pro的模型迭代、纳入港股通等一系列事件的催化。预计MiniMax 2026-2028年收入为5.7、11.4、17.1亿美元，同比增长625.9%、99.3%、49.6%；Non-GAAP归母净亏损为13.0、12.4、6.8亿美元。重申“买入”评级。
　　风险提示：模型迭代不及预期的风险、行业竞争激烈的风险、盈利改善不及预期的风险等