我见证了 MiniMax 的“至暗时刻” - 世界杯直播

最令人窒息的时刻，内部的争执随之而来。事后，我与两位争论的当事人进行了交流。“回想起来，他当时提出的观点是正确的，尽管在那个当下，我就是会选择与他争辩。”

“无论如何，我们争吵过后并没有个人恩怨。我们讨论的焦点仅限于一些非常细致的内部参数。”后来我了解到，在另一场合，当再次谈及之前的定价风波时，他毫不犹豫地维护了一位当时不在场、却被他点名提及的同事。

“他缺乏的是背景信息（context），这是我们大家的责任。”

序言

在刚刚过去的六月，我有幸得以深入大型模型公司 MiniMax 的内部，并获得了极高的访问权限，几乎全程见证了 M3 模型的发布过程。

M3 作为一款罕见的、在中国模型中强化了编程和Agent能力的原生多模态模型，承载着公司极高的期望。

起初，我受邀了解这款模型上线的过程。这个组织结构极其扁平化，一切都显得十分透明，因此我几乎像一个幽灵般在其中游荡。

然而，在其发布后，MiniMax 却迅速卷入了一场关于模型产品定价的争议。各种复杂因素交织在一起，使得这家公司迅速陷入了一场小型危机。

因此，我得以近距离全程体验了 MiniMax 的“至暗时刻”。

这次独特且获得高度权限的经历，让我有机会观察一家仍在成长但已快速完成上市的模型公司，在面对挑战时，其内部的争吵、和解、反思以及自我审视。

一切都以十倍速发展，显得有些杂乱，却又充满生命力。一家公司的真正特质，往往正是在这些艰难时刻才得以真正“显露”。

现在，除了最敏感的机密信息外，我希望将这一切呈现出来。

一、争论

争执如期而至。

它发生在 MiniMax 内部为新模型 M3 发布而组建的百人“作战”群中。M3 是一款原生多模态模型，拥有 1M 的上下文窗口，MiniMax 对其寄予厚望，希望借此将模型能力提升至新的高度。

6月1日清晨，M3 正式发布。这款模型无疑拥有独特的市场定位。当天港股早盘，MiniMax 的股价一度上涨超过 7%。

然而，风暴却接踵而至。

仅仅半天之后，这个刚刚经历通宵奋战、兴奋完成模型发布的群组，便开始被各种外部批评的截图不断刷屏。

争议的焦点在于该模型同步发布的定价策略。

此次 M3 发布伴随着新的收费体系上线：从之前的订阅制 Coding Plan 转向了按 token 计费的新版 Token Plan。由于模型本身的变动，部分用户很快发现，在相同使用强度下，额度消耗的速度远超预期。更关键的是，此次调整缺乏充分的解释：既没有用户短信通知，也没有站内信提醒，甚至官方页面上的说明也含糊不清。许多个人开发者登录后才赫然发现：规则已经改变。

不满情绪开始蔓延，有人涌向投诉平台要求退款，有人宣布不再续订，并在社交媒体上表达他们的不满。

当时，我已经“潜入” MiniMax 一段时间。我几乎在第一时间看到了这些截图，并迅速在内部的各个群组中传播开来。

那些没怎么休息好的员工们又迅速聚集起来，讨论如何向用户解释。在内部同步了设计思路后，大家也立刻意识到此前沟通的不足。很快，改进方案被提出。当晚，道歉公告发布——承认在调整前未能与用户进行充分沟通，并且对老用户的周限额处理不当，“是我们工作上的疏忽”。

尽管如此，MiniMax 当天的股价依然掉头向下，收盘下跌 15.71%。

每个人都在忙碌，每个人都能感受到情绪的变化。

模型发布的第二天，焦虑和沮丧达到了临界点。一位技术负责人终于在群里直接质问开放平台部门的同事，质疑定价方案的设计依据，而后者正是负责服务模型产品用户和客户的部门。

对方自然要为自己辩护，两人就此争执起来。

剑拔弩张的背后，是巨大的落差。过去数月，MiniMax 全员倾注于一款至关重要的模型上，而现在，所有人的注意力却完全被转移，每个人都迫切地想弄清楚发生了什么，并尽快解决问题。

我曾目睹模型发布前的期待，对我而言，这极像是一场互相指责的开端。

争吵是任何有效运转的公司组织中都无法避免的现象，我总觉得这是窥探一家公司特质的绝佳窗口。而此刻，它毫无预警、又恰到好处地发生在我面前。

他们围绕定价档位的划分、额度的对应方式、以及设计时是否真正站在用户角度等问题各执一词，火药味十足。但就在激烈的情绪对抗发生的一个小时内，套餐设计方案就更新完成了。

这是一场高效率的争吵。

事后我发现，这样的争吵在 MiniMax 并非罕见，有时发生在大群里，有时在会议室，有时在最高层的讨论中，总之，很多时候就是这样，当着任何人的面发生。

风波稍稍平息后，我约了两位争吵的主角在会议室进行了交流。

我与其中一人聊了一会儿，另一人也推门进来。我本以为他们之间会有些尴尬，但似乎毫无影响。

“我觉得他当时说的没错，而且后来事实也证明了，确实是按照他说的方向去修改了。”其中一人指着另一人说道。“但当时我就是会选择和他争吵。”

“反正我们吵完架后并没有什么个人恩怨。”另一人回应道。“我们争论的只是非常具体的一些内部参数。”

后来我了解到，在另一个场合，当再次讨论起当初的定价风波时，那位技术负责人竟然出面维护了那位与他发生争执、但当时并不在场的开放平台同事：他认为定价方案的整体方向并无问题，真正的症结在于后者刚加入公司两三个月，并未经历过更早版本的套餐以及用户情绪的积累。

“他缺乏的是背景信息（context），这是我们所有人的责任。”

二、Context

在 MiniMax，大部分员工会在上午十点半左右陆续抵达公司。午餐和晚餐由公司统一订餐，无需打卡——反倒是周末加班时才需要打卡，这种反向的考勤制度旨在保护员工。

临近中午，办公区域会逐渐热闹起来。位于漕河泾的三层办公区，每个区域都像“大通铺”，四周分布着以各种星星命名的会议室，使用率几乎饱和，员工经常找不到空闲的会议室；几个大型会议室用于接待访客以及每周一次的全员大会。这个每周五午餐时间的全员大会，会邀请各行业的嘉宾进行分享。最近一次，一位从美国研学归来的上海交大教授分享了心理学与 AI 的关系，员工们在线上提问，讨论“Anthropic 提到模型存在明显的焦虑和神经质，从心理学角度如何解释这种表征，又该如何归因于训练方式和数据？”

模型发布前一个工作日也是周五，全员会照常举行，嘉宾是《凡人修仙传》的编剧。

公司里很多人是这部小说的忠实粉丝，包括 IO（MiniMax 创始人闫俊杰的花名，本文均沿用此内部称谓）。线上提问区关注最多的“问题”只有两个字：“催更”。

气氛轻松愉快，然而，48小时后，被“催更”的变成了 MiniMax 自己。

6月1日，M3 发布前夜，MiniMax 的大多数员工聚集在上海总部。这个夜晚，有人在工区监控服务稳定性，有人在群里追踪检查点（checkpoint），也有人在小型会议室围着一桌小龙虾，熬夜讨论最终细节。

即便如此，这家公司最习惯的协作方式依然是在线，而且主要沟通群组并非按部门或业务划分，而是谁掌握某个事件的上下文信息（context），谁就会被拉入同一个群组。重要事项也会迅速发起会议，快速开始，快速结束。许多关键信息会在群组中突然出现，并被所有相关人员同时获知。

Context，是这家公司所有行动中潜移默化强调的核心。为此，它极大地鼓励信息的自由流动。

这种组织方式给我的第一印象是混乱且充满活力：群组众多，信息传递迅速，人与人之间几乎没有缓冲层。感觉就像一个开放的广场。

6月1日凌晨，新模型 MiniMax M3 进入上线前的最后冲刺阶段，我看到全体算法和开发人员进入了同一个文档，更新最新的检查点（checkpoint）跑出的排行榜成绩，以及对模型技术细节的最终描述。

隔着屏幕看着几十个光标同时闪烁、移动、修改，仿佛整个公司都挤在同一张纸上。

IO 也身处其中。

在 M3 发布前的这个凌晨，我看到 IO 被拉进一个沟通群组，算法和关键技术方向的同事正在敲定一些核心细节，讨论热烈，每个人都在提出自己的看法。

IO 大部分时间都在倾听，并非一种所有人听他指挥的讨论模式。但在最后，当积累了足够多的 context 后，他会突然开口，做出最终决定。

在观察和体验了这家公司大量的协作过程后，我发现这是一种常态——

一个重要事项需要谁参与，想到就会第一时间将此人拉进来，因为相信 context 已足够清晰，任何人都能迅速提供和获取新信息，IO 也不例外。而在充分的 context 下，他仍然是那个进行研判、决策，以及在更复杂和关键事项中做出取舍的角色。

在发布模型前的那个紧张的48小时里，我能清晰地感受到群组中弥漫的兴奋。

M3 并非一次普通的更新。它寄托了这家公司对自身的许多期望。也正是因此，当他们的兴奋和期待，遭遇了因“缺乏 context” 而导致的 Token Plan 质疑、攻击甚至谩骂冲击时，对于团队中的许多人来说，这无异于一场“至暗时刻”。

三、症结

三月份，OpenClaw 带来了大规模的 Agent 启蒙，MiniMax 当时推出的 M2.5 模型恰逢用户疯狂“养虾”的时机，一款性价比极高且能力足够强的模型是这类产品的绝佳选择，MiniMax 因此迎来了模型方面的一个高光时刻。

然而，模型格局变化太快。3月18日，MiniMax 随即推出了 M2.7，一个激活参数仅约 10B 的模型。

随后的两个月里，Kimi 开源了 K2.6，DeepSeek 的 V4 实现了 1M 的上下文，智谱的 GLM-5.1 宣布其编程能力已接近 Claude Opus 4.6；在大洋彼岸，Anthropic 发布了 Claude 5，OpenAI 的 GPT-5.5 也已加入竞争。

M2.7 的用户开始觉得这个定位的模型已不再够用。

一位产品线员工向我分享了后台用户对模型的反馈：当时的问题分类中，有六成指向了模型本身的问题。

外界容易忽视的一点是：MiniMax 是中国最早投入大模型训练的公司之一，并且一直以来对模型投入的资源都是最大的。然而，由于 MiniMax 也有自己的产品，更多用户是通过这些产品（而非模型本身）建立起对 MiniMax 的第一印象。

而在模型智能水平突破一定门槛后，MiniMax M2 成为第一个被外界广泛认知到其智能水平的模型。从内部 KPI 和实际优先级来看，提升模型的智能是内部最重要的目标，所有资源都要投入到交付更强的模型上。

M3 正是这个长期目标中的一个关键节点。

“我们的全部注意力都集中在了模型智能本身上。”多名不同业务线的内部员工这样向我描述发布前几个月公司所有人的状态。

随着围绕 token plan 的争议不断被放大，在一天之内，我亲眼目睹了这家公司交付了他们等待数月的模型，起初收获了技术圈的一些惊叹，随后因付费计划引发部分用户愤怒，为此发布道歉声明，最终蒸发了两位数的市值。

接下来的几天，反馈从零星的消息演变为各个群组中持续不断的信息流。后续的解决方案也接连推出。但许多批评开始显得偏离了付费计划本身。这些批评逐渐演变为谩骂，内部开始发现一些账号表现出水军化的行为特征，成为了情绪化传播的节点。

这一切都让人们感到愈发困惑，其中 MiniMax 内部最为关注的是，这些讨论冲淡了人们对模型本身各项技术创新和新能力的关注。

与此同时，他们也以一种最令人心痛的方式意识到，缺乏提前沟通、缺乏对用户背景信息（context）的考量所带来的影响有多么惨烈。

这看似难以理解，但在很大程度上，这些问题源于经验的不足，也源于这家公司过于理想化的行动方式。

如前所述，M3 是 MiniMax 追求更强大模型的一个起点，但在其之前的几次更轻量级模型发布中，公司逐渐形成了一种习惯：模型最重要的就是让所有人都能用上，因此训练好后就尽快发布，让大家在使用过程中反馈模型智能程度是最重要的。

在我与多位了解这些决策制定过程的员工交流时发现，此次收费方式的改变和设计，其实早已开始。它是追求模型能力提升的产物，而非表面上看起来的商业化举措。

大约在三四月份，随着训练中的模型不断变强，内部意识到：新模型对应的付费体系需要更新：旧体系过于复杂，每增加一个模型，都需要配对相应的次数，次数与套餐之间又是一层复杂的换算。开发平台的员工经常遇到这类问题——用户看着一堆配置，会询问：“你这个是什么？我不知道。”

在对模型“终局”的判断上，内部的观点是，人们使用优秀模型的模式将越来越像使用水电煤，token 将成为服务本身。

既然现有的订阅方案显然不符合未来趋势，那就必须改变，那么该以怎样的节奏来改变呢？

MiniMax 许多决策背后的思路再次显现：既然迟早要改，为何不早点行动。

“不改变，用户可能根本无法用好我们的新模型。”一位参与讨论和决策的内部员工回忆当初的决定。

这并非 MiniMax 独有的困境。事实上，在 2026 年上半年，整个行业都在进行定价重估。“当一个行业在 6 个月内出现 20 倍的增速时，历史遗留问题是必然发生的，你不可能让每一项都停下来，做好充分的思考后再往前推进。”

而这一切在 MiniMax 身上变得尤为复杂。

它成立仅四年，一切都处于快速成长的过程中。但正如我近距离观察到的那样：其内部依然保留着一家创业公司的状态。

然而，它又是最快完成上市的大模型公司，不得不面对复杂的资本市场和商业化的审视，那些初创公司通常会忽略的问题，因此会被放大数倍，并在一个令人猝不及防的时刻，爆发式地呈现出来。

六月发生的一切，正是这种复杂度的集中体现，一场由模型进步带来的阵痛，以最激烈的方式，逼近了所有人。

四、道歉

在 M3 发布后某周的例行全员大会上，公司推迟了原定的外部分享环节，转为了一场内部闭门的全员复盘——全公司以表格形式实名提问，将尖锐的问题抛入大群，IO 直面全体员工。

在这场会议上，IO 向所有人致歉：效果未达预期，为此付出的同事们，深感抱歉。

我很少见到创始人如此直接地向全公司道歉。

接着，IO 分享了他所有的思考——关于竞争、关于技术、关于内部的组织运作方式，他在哪些地方判断失误，哪些地方准备不足，以及最重要的，接下来的改进措施。

“事情并不复杂。接下来要做的，就是把模型做好。”有员工这样总结。

慌乱、沮丧、愤怒、当众争吵、在争吵中快速解决问题。有“问责”，也有包容，但不撕扯，继续前行——这似乎并非每个公司都会采取的应对方式。

这引起了我更多的好奇，我向更多人更直接地询问：在类似这样的时刻和过程中，是否曾出现过推卸责任的情况？

一位曾在 AI “大厂”工作过的员工思考片刻，向我对比了大厂的做法——大厂的思路是：这件事谁没做好？他为什么没做好？责任归属是谁？而在 MiniMax，IO 会非常冷静客观地陈述：这件事里哪些做得好，哪些做得不好，产品团队有哪些不足之处。

“当他陈述的是客观事实时，客观事实是不会给人带来额外压力的。”

这种“就事论事”的特质，我在许多员工那里听到过类似的描述，它显然不是一种可以被“设计”出来的氛围。

一位曾在大厂模型团队工作、因受够了内部山头林立、资源争夺、安插眼线、频繁甩锅等制度性缺陷对模型研发造成持续侵蚀而愤然离开，转投 MiniMax 的员工告诉我，你其实很快就能发现这里完全不同。

“在一些公司，你会感到非常没有安全感，你会担心你的项目突然消失，担心有人给你甩锅，担心你与隔壁部门的协作，担心他去投诉你，仅仅因为 KPI 不同。而在 MiniMax，人们可以在大群里争吵，这没关系，因为创始人为你营造了一种环境：只要我们把事情想对、把事情做对，就没有问题。”

还有不少员工目睹过两位联合创始人之间直接发生激烈争吵——然后下一场会议，两人又恢复正常工作。

“我一开始嘀咕，他们俩怎么能吵成这样？吵完了马上又好好说话。后来我觉得这也是身体力行地在证明：这就是一个就事论事的公司。”

创始人不仅会亲自下场争吵，也会被员工挑战。

一位开发团队的员工向我描述，他和 IO 也会“吵架”，争论过很多次，而 IO 有时也会认同他的观点。

还有一次，我看到群里在讨论一些思路，某个方案下，IO 的一个“点赞”快速回复表达了认可。紧接着，有其他掌握更完整 context 的员工，直接批评并否决了该方案