MiniMax 用一周时间改写了资本市场对公司的预期。7 月 31 日，公司发布全模态生成模型 H3；8 月 3 日，MiniMax 又宣布 H3 开源。到 8 月 7 日上午 10:53，MiniMax（00100.HK）当日股价上涨 23.15%。若从 H3 发布后算起，公司股价累计上涨 78.21%。
具体来看，7 月 31 日 H3 发布当日，公司股价上涨 13.15%；周末过后的 8 月 3 日，MiniMax 宣布 H3 开源，当日股价上涨 7.20%；8 月 6 日，公司股价再涨 17.10%。来源文中称，市场已经开始对 MiniMax 重新定价。
H3 发布后，视频模型重新进入估值核心
来源文中提到，进入 7 月之后，资本市场对国内开源大语言模型的估值方式已经出现变化，单一模型 SOTA 叙事在估值中的权重有所下降。原因在于模型排名变化过快，SOTA 模型不断被赶超。自 Kimi K3 以来，DeepSeek、Qwen 接连发布新模型，但估值与市值波动不如之前明显。
不过，这次 MiniMax 发布的是视频模型，市场并没有继续下调单一模型对估值的影响，反而开始把视频模型纳入定价逻辑。
最直接的原因先来自性能。根据 MiniMax 官网信息，H3 支持文本、图像、视频、音频多模态上下文，可生成最长 15 秒、2K 分辨率、24FPS、带原生双声道的视频。在 Artificial Analysis 盲测中，H3 文生视频含音频 Elo 分为 1242，位列全球第二；视频编辑排名第一；图生视频进入前三。
价格也是另一层解释。来源文中称，H3 在 2K 分辨率下的每秒价格不到市场旗舰模型的三分之一，768P 分辨率价格不到主流模型的一半。
但对行业来说，H3 更具代表性的意义在于开源。8 月 3 日开放权重后，芯片厂商、推理框架、开发社区和企业服务商同步接入，这被视为抬高了公司以及整个生态的上限。
资本市场为何把视频生成视作下一个高密度 token 场景
来源文中把视频生成放进了 2026 年 AI 市场最核心的一条叙事里：押注 Coding。资本市场对这条叙事的反应，被概括为“对标 Anthropic”。
文章提到，OpenClaw、Claude Code 等产品流行的背后，是 Coding 显著拉升了 token 消耗量。模型能力提升后，复杂任务需求增多，且能够被更好地完成；与此同时，单次任务 token 消耗上升，进而带动收入增长。平安证券研报数据显示，2026 年初全球周度 token 调用量约 6.4T，到 2026 年 7 月周峰值调用量已升至 62.8T，半年增长 10 倍。Coding 和智能体的消耗占比最大，Agent 单次任务 token 消耗可达到普通聊天的 30 至 100 倍。文章还提到，Anthropic ARR 的快速增长，让资本市场接受了“高价值任务—高 token 消耗—高 ARR”的逻辑。
在这套逻辑成立后，市场开始寻找下一个高密度 token 场景，视频生成被列为候选之一。与文本相比，视频天然需要更多计算。国泰海通研报数据显示，1080P、25 帧视频每秒 token 消耗可达 3 万至 5 万，未来可能提升至 5 万至 10 万。Seedance 2.0 一次生成 15 秒视频，实测消耗约 31 万 tokens。
来源文中据此判断，一旦视频生成从尝鲜阶段进入广告、电商、短剧、游戏和产品展示等生产流程，它就可能成为新的 token 消耗中心。视频生成的付费场景也更直接，因为广告主、电商商家、MCN、游戏公司和品牌方原本就有内容预算。如果 AI 视频能够降低拍摄、剪辑和素材制作成本，客户不需要等待长期 IT 预算周期，就可以开始付费。
在这样的背景下，H3 被重新定价。文章认为，H3 切入的是一个可能快速放大 token 消耗的场景；如果 AI Coding 已经验证了文本和代码任务的商业化路径，视频生成则可能验证多模态内容生产的商业化路径。
H3 开源后，视频生成模型迎来“DeepSeek 时刻”叙事
来源文中指出，在 H3 之前，视频生成模型主要由闭源厂商主导，包括国内的 Seedance、快手可灵等，以及美国大厂的头部模型。闭源模式有利于控制商业化节奏，但也限制了生态扩散：应用公司依赖 API 价格和调用规则，企业客户难以深度定制，云厂商和芯片厂商只能在有限范围内适配。
文章将 H3 开源称为改变行业“历史进程”的事件。MiniMax 官方信息显示，华为升腾、海光、摩尔线程、沐曦、昆仑芯、壁仞、天数智芯以及 AMD、Intel 等 16 家芯片厂商已经完成适配；HuggingFace、魔搭、ComfyUI、RunningHub、fal 等开发社区和云推理平台完成接入；vLLM-Omni、SGLang 等推理框架同步支持；超过百家企业在 Day 0 上线。
这使得 H3 不再只是 MiniMax 自己的 API，而变成一个可被开发者、云厂商、芯片厂商和企业服务商共同分发的模型。来源文中将这种影响与 2025 年初“DeepSeek 时刻”对 AI 生态的作用相类比。
文章还回顾称，此前二级市场投资人之所以开始接受国产 AI 基础设施硬件公司估值可以“对标”美股公司，一个关键背景正是 DeepSeek V4 能够在国产芯片上完成训练。到当前阶段，来源文中认为，国内主流开源大语言模型凭借性价比和生态优势，已经威胁到北美头部两家大模型公司的地位，这会继续推动应用层渗透率提升。
估值层面的变化也在来源文中被进一步展开。4 月 DeepSeek V4 预览版发布时，市场一度将其理解为对模型公司估值的冲击，其他模型公司股价当日下挫；到了 7 月底 V4 Flash 正式版发布时，市场开始用生态框架重估其意义，把它视为国产开源生态的成本基准和能力底线。文章认为，H3 延续了类似逻辑，只是场景从大语言模型切换到了视频生成。
从能力和成本看，来源文中再次强调，H3 已进入视频生成第一梯队，同时价格低于主流模型。MiniMax 称，H3 在 2K 分辨率下的每秒价格不到主流模型三分之一；国泰海通研报给出的数据是约 0.13 美元/秒。
在架构层面，据 MiniMax 公众号介绍，H3-VAE 的效率获得大幅优化。文章称，H3 一代彻底革新了前代 tokenizer 技术，在重建和易学性上取得全面提升，使 H3 在效率上取得有竞争力的效果；其高压缩率带来 4 倍的序列长度收益，明显降低训练和推理成本，这也是支持原生 2K 分辨率的关键技术。
在这一基础上开源，放大的不只是模型调用量，还有生态位置。来源文中指出，在此前一段时间，视频模型的闭源商业化并不容易。单靠 API 收费，模型公司需要自行承担推广、算力、客户服务和行业适配成本。开源后，云厂商可以提供托管和推理，企业服务商可以做行业方案，芯片厂商可以做国产算力适配，开发者可以开发插件和工作流。
文章认为，MiniMax 可以通过开源换取生态位置，再通过 B 端定制、商业授权、模型服务和企业客户获得收入。这条路径不会立刻反映在财报上，但会改变市场对公司的定位。来源文中还将这一过程与 2025 年初流行的“杰文斯悖论”叙事联系起来：随着 token 成本快速下降，用户的使用量会增加，而不是减少。
机构观点转向收入增长与生态分发
H3 发布后，卖方机构也迅速调整了对 MiniMax 的看法。来源文中提到，Citi 在 7 月 31 日的研报中维持 MiniMax 买入评级，并把目标价大幅上调至 533 港元，较当时股价有约 131% 的潜在空间。按文章描述，Citi 的估值方法是 12 倍 2028 年预期 P/S，并预计公司 2025 至 2030 年收入 CAGR 为 128%。
根据 AlphaEngine 的统计，多家机构在 H3 发布后给出了正面评级。结合 Citi 和其他机构研报，文章称，H3 发布后的核心估值逻辑，仍然围绕模型驱动的收入增长，也就是 ARR 增长。
H3 视频生成模型的增长潜力，也被来源文中拿来与国内闭源视频模型对照。华安证券在一份分析纪要中提到，Seedance、可灵等视频模型“合计 ARR 已达小 30 亿美元量级”。文章据此写道，在性能排名领先、性价比具备优势的情况下，H3 带动下的 MiniMax 收入也很可能实现至少相同收入的增长；在这种增速下，MiniMax 当前估值的 P/ARR 吸引力更强。
更长期叙事：视频模型与物理 AI 的连接
来源文中还提到一个更长期的想象空间：视频模型可能成为物理 AI 基座的一部分。
Agility Robotics 研究员 Chris Paxton 在 X 上表示：“新的 Minimax H3 开源视频生成模型看起来对机器人技术有很大潜力。许多机器人进步都是由更广泛的 AI 改进推动的，当前对世界模型的兴趣让视频生成能快速驱动进展。”
不过，文章也指出，虽然 H3 支持文本、图像、视频和音频，但与英伟达 Cosmos 等面向世界模型和具身智能的训练体系相比，H3 等视频生成模型仍缺少动作轨迹、第一视角数据和机器人交互数据。关于“世界模型训练基座”的叙事，当前只能被视为一种“远期期权”。
回到眼下，来源文中的结论是，市场已经意识到 H3 视频模型的核心价值。它带来的不仅是视频模型推动生态变化的一个历史拐点，也被视为 MiniMax 下一阶段市值成长的起点。