MiniMax闫俊杰谈中美大模型：性能达95%，坚持开源到AGI实现
MiniMax 创始人闫俊杰：靠极致提效做大后训练规模，坚持开源直至 AGI 实现
MiniMax 创始人闫俊杰最近和投资机构 Scottish Mortgage 的投资经理劳伦斯·伯恩斯做了一次对谈。全球人工智能正走到一个关键节点，他在对话里谈了中国和美国大模型眼下各是什么状况、技术路线怎么选，以及公司接下来打算怎么走。
说到中美差距，闫俊杰给出的判断是：中国头部大模型已经跑到美国顶尖模型大约 95% 的性能水平，成本却只有后者的十分之一。不过他也没回避难处——剩下那最后 5% 补起来，比前面 95% 要难得多。放到通往通用人工智能（AGI）的整条路上看，两边其实都还在早期，眼下进步的速度也差不太多。
算力资源有客观限制，MiniMax 于是把“效率”摆在了战略核心的位置。具体做法是不断优化模型架构、自己搭基础设施，把算力利用效率往上抬；省下来的推理成本则持续投进后训练（Post-training），目标是把后训练系统的规模做到领先。另一头，公司团队只有约 500 人，精干，组织运营效率也一直在往高里追。
商业化上，MiniMax 的年化收入运行率目前已超过 8 亿美元，企业级业务占了其中超过 80%。闫俊杰说，往后要靠技术创新继续降本，让收入增长快过成本增长；至于什么时候盈利，眼下还没有定下具体时间表。
聊到当初为什么创业，闫俊杰讲了一段家事：外公想写回忆录，可当时的 AI 技术满足不了这个需求。公司成立之后，多模态技术路线的布局也同步定了下来。
现在 MiniMax 的产品线分两个方向：M 系列偏编程和智能体，H 系列以视频生成为主，下一代模型 M3Pro 正在全力研发。在闫俊杰看来，判断 AGI 的核心标准是 AI 能不能产出全新的科学理论，并且成为实现科学重大突破的主要依托。
生态怎么走，闫俊杰认为中美会分开：美国生态靠巨额资本搭封闭系统，中国生态靠高效率搭协作体系。MiniMax 的选择是持续开源，一直到 AGI 实现。开源能吸引大量开发者参与模型迭代，衍生出丰富的落地场景；政企客户对数据隐私和安全可控的要求，也能借此得到满足。
他还强调，AGI 技术不该被某一个主体独占，智能发展的成果应当由全社会所有人共同分享。
