我见证了 MiniMax 的“至暗时刻” - 世界杯竞猜

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在 MiniMax 最为紧张的时期，内部的争执爆发了。事后，我与两位争论的核心人物进行了交流。其中一人表示：“我当时认为他说得有道理，但当时我就是会和他争吵。”另一人则说道：“反正我们吵完架后并没有个人恩怨，争论的焦点仅仅是极其细微的内部参数。”后来我了解到，在另一次场合，当再次谈及当时的定价争议时，他公开维护了那位当时不在场、并且曾被他点名的同事。

“他缺乏的是背景信息，这是我们所有人的责任。”

引言

在刚刚过去的六月，我有幸获得了极高的权限，得以近距离观察大模型公司 MiniMax 的内部运作，几乎全程见证了 M3 模型的发布过程。M3 作为一款原生多模态模型，在中国模型中尤为突出，因为它强化了编程和 Agent 的能力，并且承载着公司的高度期望。

起初，我被邀请了解这款模型上线的过程。MiniMax 组织结构高度扁平化，一切都显得十分透明，我几乎如同一个隐形的观察者，在其中游走。然而，在 M3 发布后不久，MiniMax 却迅速卷入了一场关于模型产品定价策略的激烈争论。各种复杂因素交织在一起，使得这家公司很快陷入了一场小规模的危机。

因此，我全程近距离地体验了 MiniMax 所经历的“至暗时刻”。这次独特且权限极高的经历，让我有机会一窥一家仍在成长但已快速完成上市的模型公司，在面对挑战时如何处理内部的争执、和解、反思以及自我审视。一切都以十倍速展开，显得混乱却又充满生命力。一家公司的真正特质，往往正是在这些艰难的时刻才得以“暴露”。

在此，我希望将我所见所闻，除最敏感的机密信息外，全部呈现出来。

1. 争吵

争吵如期而至。

这场争执发生在 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 的上下文处理能力，MiniMax 对其寄予厚望，期望它能显著提升模型的能力水平。6月1日清晨，M3 正式发布，这款模型定位独特，当日港股早盘，MiniMax 股价一度上涨超过 7%。

然而，风暴很快降临。仅仅半天后，这个因模型发布而通宵达旦、情绪激昂的群组，开始被用户转发进来的各种外部批评淹没。争议的核心在于 M3 发布时同步推出的定价方案。

此次 M3 发布伴随着新收费体系的上线：原有的订阅制 Coding Plan 被按 token 计费的新版 Token Plan 取代。由于模型能力的提升，部分用户发现，在相同使用强度下，额度消耗的速度远超预期。更关键的是，此次调整的沟通存在明显不足：用户未收到短信或站内信通知，官方页面上的解释信息也不够清晰。许多个人开发者登录后才赫然发现，规则已经改变。

不满情绪迅速发酵，部分用户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，我已在 MiniMax 内部“潜伏”了一小段时间。看到这些截图后，我几乎第一时间将它们转发到了内部的各个群组。那些尚未完全休息好的员工们迅速聚集起来，讨论如何向用户进行解释。在内部同步了设计思路后，大家也迅速意识到此前沟通的缺失。很快，改进方案被提出。当晚，道歉公告便已发出，承认在调整前未能与用户充分沟通，以及对老用户周限额处理不当，“是我们工作不到位”。

尽管如此，MiniMax 当天的股价依然掉头向下，收盘下跌 15.71%。每个人都忙碌着，每个人都能感受到情绪的变化。

模型发布的第二天，焦虑和沮丧的情绪达到了临界点。一位技术负责人终于在群里直接质问开放平台的同事，质疑该定价方案的设计过程。开放平台部门负责服务模型产品的用户和客户。对方自然不甘示弱，双方随即展开了激烈的争论。

剑拔弩张的背后，是巨大的落差。过去数月，MiniMax 全体员工都倾注于这款至关重要的模型上，而现在，关注点却完全跑偏，每个人都急切地想要弄清楚发生了什么，并迅速解决问题。我曾目睹模型发布前大家满怀期待，而此刻，这似乎像是一场互相指责的开端。

争吵，是任何公司化运转的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。而现在，它毫无预警又恰到好处地发生在我面前。他们围绕定价档位如何划分、额度如何对应、设计时是否站在用户角度等问题，各执一词，火药味十足。然而，就在激烈的情绪对抗发生的一个小时内，套餐设计更新完成了。这是一场高效率的争吵。

后来我发现，这样的争吵在 MiniMax 并不少见，有时发生在大型群组中，有时在会议室里，有时甚至在最高层的讨论中，总是在很多场合，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一次谈话。我与其中一人聊了一会儿，另一人也推门而入。我本以为他们之间会有些尴尬，但似乎毫无影响。

“我觉得他当时说得对，而且事实上后来也按照他说的改了。”其中一人指着另一人说，“但当时我就是会和他争吵。”

“反正我们吵完架后并没有什么个人恩怨。”另一人补充道，“争论的就是非常细的一些内部参数。”

后来据我了解，在另一个场合，当再次讨论到当初的定价风波时，那位技术负责人公开维护了那位与他发生争执、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没有问题，真正的问题在于那位同事刚加入公司两三个月，并未经历过更早版本的套餐和用户情绪。

“他缺的是背景信息，这是我们所有人的责任。”

2. Context

在 MiniMax，大部分员工上午十点半左右才陆续到公司。午餐和晚餐由公司统一订餐，无需打卡——反而是在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。

中午时分，办公区域逐渐热闹起来。位于漕河泾的三层办公区，每个区域都像是“大通铺”。以各种星星命名的会议室分布四周，使用率几乎饱和，员工们经常找不到空闲的会议室。几个大型会议室用于接待访客和召开每周一次的全员大会。这个每周五午餐时间的全员大会，会邀请各行各业的嘉宾进行分享。最近一次，一位从美国进修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 提到模型表现出明显的焦虑和神经质，从心理学角度如何解释这种现象，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，全员会照常进行，当天的嘉宾是《凡人修仙传》的编剧。公司里许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，本文均使用此内部称谓）。线上提问区关注度最高的“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 的大部分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，有人在群组里追踪模型检查点（checkpoint），也有人在小会议室围着一桌小龙虾，通宵讨论最终细节。

尽管如此，这家公司最习惯的协作方式依然是线上。而且，主要的沟通群组并非按部门或业务划分，而是谁掌握某个事件的背景信息（context），谁就会被拉入同一个群。重要事项会迅速启动会议，快速开始，快速结束。许多关键信息会在群组中突然出现，被所有相关人员同时知晓。

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而热烈：群组众多，信息传递迅速，人与人之间几乎没有缓冲层。它更像是一个开放的广场。

6月1日凌晨，新模型 MiniMax M3 进入上线前的最后阶段。我看到所有算法和开发工程师进入了同一个文档，更新了最新检查点跑出的榜单成绩，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。

M3 发布前的这个凌晨，我看到 IO 被拉进了一个沟通群组。在这个群组里，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，并非主导讨论，但在获得足够多的 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——当某个重要事项需要某人参与时，想到就会第一时间将他/她叫来，因为相信 context 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，他最终仍然是那个做出判断、决策，以及在更复杂和关键事项中进行取舍的角色。

在发布模型前的紧张的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，它承载了这家公司对自己很多的期待。也正是因此，当他们的兴奋和期待遭遇了因“缺乏 context” 导致的 Token Plan 质疑、攻击甚至谩骂时，对团队的许多人来说，这无疑是“至暗时刻”。

3. 症结

三月，OpenClaw 带来了 Agent 技术的广泛启蒙。MiniMax 当时的模型 M2.5 抓住了用户疯狂“养虾”的机会，凭借其极高的性价比和足够的能力，成为了这类产品的绝佳匹配，MiniMax 因此迎来了模型发展的一个高光时刻。

然而，模型领域的格局变化极快。3月18日，MiniMax 随即推出了 M2.7，一个激活参数仅约 10B 的模型。接下来的两个月里，Kimi 开源了 K2.6，DeepSeek 的 V4 实现了 1M 上下文的处理能力，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 推出了 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足以满足需求。

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，约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也是最大的。然而，由于 MiniMax 自身也有产品线，更多用户是通过这些产品（而非模型本身）建立了对 MiniMax 的初步印象。

在模型智能水平达到一定高度后，MiniMax M2 成为第一个被外界广泛认知到其智能水平的模型。从内部的 KPI 和优先级来看，提升模型的智能是内部最核心的目标，所有资源都应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的智能本身上。” 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，在短短一天之内，我亲眼见证了这家公司交付了他们期盼数月的模型，刚开始收获技术圈的一些赞叹，随后因付费计划引发部分用户的愤怒，不得不为此发布道歉声明，最终导致市值蒸发了两位数的百分比。

接下来的几天，反馈信息从零星的几条消息演变成各个群组中不断刷新的信息流。后续的解决方案也接连发布。然而，许多批评开始偏离付费计划本身，演变成谩骂。内部开始发现一些账号具有水军的特征，成为了情绪化传播的节点。

这一切让 MiniMax 内部感到更加困惑，尤其让他们在意的是，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。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、缺乏对用户的 context 所带来的影响有多么惨烈。

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 追求更强大模型能力的起点。但在此前更轻量级的模型发布中，他们逐渐形成了一种习惯：模型最重要的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，收费方式的改变和设计其实早已开始。这是追求模型能力提升的产物，而非表面上的商业化举动。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，都需要配置相应的次数，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样的问题——用户看到一长串配置，却不明白其含义。

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体验将越来越像使用水电煤，Token 将演变为服务本身。既然现有的订阅方案显然不符合未来趋势，那么就必须进行改革。那么，应该以何种节奏进行改革？

MiniMax 许多决策背后的思路再次显现：既然迟早要改，为何不尽早改变。

“如果不改，用户可能都无法用好我们新的模型。”一位参与过当初决定讨论的内部员工回忆道。

这并非 MiniMax 一家独有的困境。事实上，2026 年上半年，整个行业都在进行定价的重估。当一个行业在六个月内实现 20 倍的增速时，历史遗留问题是必然存在的，不可能每一项都停下来做好、思考周全再往前推进。

而这一切在 MiniMax 身上变得更为复杂。公司成立仅四年，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：其内部依然保持着创业公司的状态。然而，它又是最快完成上市的大模型公司，需要面对复杂的资本市场和商业化的审视。许多初创公司会忽略的问题，因此会被放大数倍，在一个猝不及防的时刻，以爆发式的方式呈现出来。

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。

4. 道歉

在 M3 发布后的某周例行全员大会上，公司推迟了原定的外部分享，转而进行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。

这次会议上，IO 向所有人道歉：“效果没有达到预期，为此付出的同事，对不住。”

我很少见到创始人如此直接地向全公司道歉。

接着，IO 分享了他全部的思考——关于竞争、关于技术、关于内部的组织运转方式，哪些地方判断失误，哪些地方准备不足，以及最重要的，接下来的改变措施。“没有很复杂。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、公开争吵，在争吵中快速解决问题。有“问责”，也有包容，但不撕扯，继续前进——这似乎并非所有公司都会采取的应对方式。

这激起了我更多的好奇。我询问了更多人，更直白地问：在类似这样的时刻和过程中，有没有过推卸责任的情况？

一位曾在 AI “大厂”工作过的员工思考片刻，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？责任属于谁？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，产品团队有哪些地方做得不足。

“当他说的是客观事实时，客观事实是不会给人额外压力的。”

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“设计”出来的氛围。

有一位曾在大厂模型团队工作，因无法忍受内部山头林立、争抢资源、安插眼线、频繁推诿责任等制度性缺陷对模型研发造成的持续蚕食，愤而离开，转投 MiniMax 的员工告诉我，你其实可以很快发现这里完全不同。

“在一些公司，你待着会非常没有安全感，你会担心你的项目突然消失，担心有人给你甩锅，担心你和隔壁组织的协同，担心他去投诉你，仅仅因为 KPI 不同。而在 MiniMax，人们可以在大群里吵架，没关系，因为创始人营造了一种环境：只要我们把事情想对、把事情做对，就没有问题。”

不少员工也曾目睹两位联合创始人之间直接发生激烈争吵——然后下一场会议，两人又像往常一样正常工作。“我一开始嘀咕，他们俩怎么能吵成这样？吵完了马上又好好讲话。后来我觉得这也是身体力行地证明：这就是一个就事论事的公司。”

创始人不仅会直接参与争吵，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”，吵过很多次，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 快速回复并点赞表示认可。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。随后，大家认为新的思路更有道理。

一切都围绕着如何把事情做好。当做错了，就坦然接受批评，然后快速改进。

“这种氛围不是说出来的，当你开始做事了，就知道它不一样了。当你开始说一些观点，观察

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