智谱、MiniMax 争先恐后冲刺港交所难分伯仲，中国开发者真正的模型自由在这里
摘要：智谱和 MiniMax 双双通过港交所聆讯，国产大模型进入资本化快车道。智谱携 GLM-4.6 基座模型日均吞吐 4.2 万亿 Token，MiniMax 以不到 OpenAI 1% 的成本实现全模态领先。当国产大模型集体"秀肌肉"时，极狐驭码已率先完成对两家最新模型的深度集成，并向开发者开放免费不限量体验。全球第一的私有化 AI DevOps 平台，配上最流畅的 AI 编程智能体，这一次，中国开发者不需要再"氪金"跟跑。
引言
大模型六小虎的资本竞赛进入决赛圈。12 月中旬，智谱与 MiniMax 先后通过港交所上市聆讯，一场关乎 AI 时代船票的神仙打架正式打响。当资本市场还在计算两家公司的估值泡沫时，真正值得打工人关注的是——这些花了几百亿烧出来的"最强大脑"，开发者到底能不能用得上、用得起？
大模型六小虎的"钞能力"与"硬实力"
AI 赛道的卷，已经从技术卷到了交易所。作为大模型六小虎中率先冲线的两家，智谱和 MiniMax 的招股书堪称"氪金玩家"的自我修养，但细看数据，两家走的却是截然不同的路径。
MiniMax：效率卷王的全模态奇袭
MiniMax 堪称大模型创业界的"奇迹样本"。这家 2021 年底成立的 AGI 公司，成立仅四年就冲刺 IPO，累计融资超 15 亿美元，估值突破 40 亿美元。但最震撼的是招股书里的那个数字：累计花费约 5 亿美元，不到 OpenAI 的 1%，就做成了全模态全球领先。这种"花小钱办大事"的效率革命，让整个行业重新思考大模型创业的路径。
MiniMax 的 M2 模型在开源社区彻底杀疯了——Artificial Analysis 榜单国产文本模型第一，全球前五，API 价格只有 Claude 4.5 Sonnet 的 8%，推理速度却是两倍。在 OpenRouter 平台上日消耗量最高跻身全球前三，成为最受欢迎的中国大模型。语音模型已迭代到 2.6 版本，支持 40+ 种语言，累计生成语音超 2.2 亿小时（相当于 2.5 万年）。视频模型 Hailuo 在 VBench 和 Video Arena 榜单稳居第一梯队，帮助全球用户创作了 5.9 亿个视频。全模态不是说说而已，是实打实的全球 TOP 级表现。
2024 年营收同比暴涨 782% 至 3052 万美元，2025 年前 9 个月已达 5344 万美元，其中 70% 收入来自海外。B 端毛利率高达 69.4%，远超行业平均水平。创始人闫俊杰带着 385 人的团队（平均年龄 29 岁），用 AI 写了超过 80% 的代码，把"实习生"（内部对 AI 的称呼）用出了花。扁平化管理不超过三层职级，累计现金储备 11.02 亿美元，按当前消耗率可支撑 53 个月运营——这家公司把"降本增效"刻进了 DNA。在大模型创业这场烧钱游戏里，MiniMax 用极致效率证明了另一条路径的可行性。
智谱：清华学霸的纵深布局
作为清华系技术成果的典范，智谱展现了另一种稳扎稳打的路径。这家成立于 2019 年的公司，累计完成 19 轮融资，估值达到 243.77 亿元人民币，股东列表里美团、蚂蚁、腾讯、雷军、联想等大佬云集。中国科学院院士张钹博士坐镇首席科学家，74% 的员工是研发人员，累计发表约 500 篇顶尖论文，引用次数超 58000 次。
2025 年 11 月，智谱日均 Token 消耗量已达 4.2 万亿，开源模型全球下载量超 4500 万次。最新发布的 GLM-4.6 基座模型在编码能力上进一步强化，AutoGLM 2.0 能在云端自主完成跨应用任务。其商业模式展现出清晰的 ToB 纵深，2024 年营收预计 4200 万美元，其中来自 AI 开发工具的年度经常性收入突破 1400 万美元，占总营收三分之一。超过 84% 的收入来自本地化部署，截至 2025 年 6 月，智谱已为约 8000 万台设备提供支持，拥有超 12000 名机构客户。
两家公司的招股书透露同一个信号：国产大模型已经不再是"PPT 融资"阶段，而是实打实地在性能、成本、商业化上形成了竞争力。MiniMax 用效率诠释速度，智谱用纵深构筑壁垒。当资本在港交所的舞台上较量时，真正的价值开始外溢到开发者层。问题来了——模型再好，如何让普通开发者零门槛用上？
国产大模型最强辅助已就位，使用成本我们已为你承担
大模型能力炸裂，但开发者落地时总遇到三座大山：API 贵、集成难、数据不安全。当大家在社区里吐槽"用不起 OpenAI"时，国产方案已经悄悄把门槛拆成了平地。
极狐驭码 CodeRider-Kilo 作为全球第一私有化 DevOps 平台推出的 AI 编程智能体，率先完成了对智谱 GLM-4.6 和 MiniMax M2 最新模型的深度集成。作为 MiniMax 的官方合作伙伴，我们确保 M2 模型的能力与 CodeRider-Kilo 的架构实现最优适配。这不是简单的 API 调用，而是将两家"六小虎"的顶尖能力内化为开发者的"外置大脑"。
SOTA 模型·持续领先：国产模型，秒切
CodeRider-Kilo 的核心优势之一，就是业内独有的国内 SOTA 大模型灵活切换能力。在 IDE 里，开发者可以像换皮肤一样，在智谱 GLM-4.6 和 MiniMax M2 之间无缝切换。写业务逻辑时调用 GLM-4.6 的强推理能力，做代码补全时让 M2 的高效编码模式上场——这种自由选择题，成年人全都要。
更重要的是，这种切换规避了单一模型绑定风险。当某家模型升级或降价时，CodeRider-Kilo 用户永远是第一批受益者。开放式模型配置还支持接入企业自定义的第三方模型，真正做到了"你的模型你做主"。
三种部署·灵活安全：私有化才是中国企业的答案
智谱和 MiniMax 的招股书都提到，金融、政务、大型企业客户最关心的问题就是数据主权。CodeRider-Kilo 直接祭出 SaaS 云端、混合架构、私有化部署三种模式，精准适配不同企业的合规标准。
对于要求物理隔离的金融机构，私有化部署确保所有代码及用户元数据在 GitLab 端实现最终原生备份，构建单一可信的数据源。对于想快速试水的互联网团队，SaaS 模式即开即用。混合架构则兼顾了灵活性与安全性。这种"最优效能三角"设计，让中国企业在数据安全、代码生成准确性、综合成本之间找到最佳平衡点。
一体平台·全域智能：拒绝工具碎片化
很多开发者吐槽，AI 工具越用越多，IDE 里插件开得比 Chrome 标签页还乱。CodeRider-Kilo 的解题思路是与 GitLab 原生融合，赋予对代码仓库的完整控制能力。
这意味着什么？当你在 IDE 里写完代码，智能体自动触发单元测试生成；提交 MR 时，AI 审核从代码安全、逻辑、规范三维度给出建议；流水线失败时，AI 自动解析日志并推送修复方案。从代码生成到部署运维，全流程 AI 赋能避免了工具割裂，实现了研发全链路的智能化闭环。本土自研的优势在于，需求响应速度更快，对中国企业的研发规范理解更深。
双轮驱动·效能倍增：AI Coding + AI DevOps
CodeRider-Kilo 的愿景不只是一个代码补全工具，而是要构建 "代码智能生成"与"代码仓智能管理"的双轮驱动体系 。
AI Coding 侧，提供了「架构、编码、调试、多模式协调」等开箱即用的智能体模式。跨文件感知能力结合 LSP-AST、编辑区历史、IDE 反馈等方式丰富上下文，代码补全又快又准。更强大的是上下文感知，通过 Rules 和 Memory Bank 功能，智能体能理解企业的开发规范和业务规则，Vibe Coding 体验直接拉满。
AI DevOps 侧，在 GitLab UI 侧实现全生命周期智能研发。项目经理提交需求，产品经理用智能体评估影响并拆解 issue，研发人员在 IDE 直接查看 issue 并生成设计方案，提交后触发智能审核，测试与安全工程师结合 AI 报告快速定位问题。这套智能联动打破了 AI 工具的单点能力边界，让效能提升真正落到整个研发生命周期。
使用成本我们承担，开发者专注创造即可
最实际的福利来了。为了让开发者充分体验国产大模型的实力，CodeRider-Kilo 目前面向开发者承担全部 Token 费用，开放不限量体验。这意味着智谱 GLM-4.6 和 MiniMax M2 的顶级能力，开发者可以零成本探索。我们为用户买单，让创新不再受限于预算。
无需计算 Token 消耗，无需顾虑使用成本，直接下载 CodeRider-Kilo，在 IDE 插件市场搜索即可安装，即刻享受顶级模型带来的流畅体验。
结语
智谱和 MiniMax 的上市，标志着国产大模型从烧钱阶段走向价值兑现。但技术再牛，只有真正落到开发者手里才有意义。极狐驭码 CodeRider-Kilo 做的事情很简单：把国产大模型最强的能力，用最安全、最流畅、最接地气的方式送到中国开发者面前。
当全球 AI 竞赛进入下半场，真正的胜负手不是模型参数有多大，而是开发者用起来有多爽。这一次，中国开发者不需要再仰望硅谷，不需要再纠结预算限制，更不需要在安全和效率之间二选一。
国产大模型 + 国产研发平台，这波组合拳怎么打？答案很简单：下载 CodeRider-Kilo，即刻体验，让创新回归创造本身。
PS：Token 费用补贴活动持续多久？别问，问就是"懂的都懂，先体验为先"。
资料参考：21世纪经济报道、量子位、智东西
更多信息请访问极狐驭码给官网： gitlab.cn
