华尔街见闻的一篇评论文章，将目光投向了港股市场上两家走势迥异的大模型公司——智谱与 MiniMax。文章开篇便指出，这两家先后上市的中国 AI 企业，在资本市场的表现堪称戏剧性：智谱上市数月内股价上涨 20 倍，市值一举突破万亿港元；而 MiniMax 在触及 4000 亿港元市值高点后，股价已从峰值回撤超过 60%。两者之间最新的估值差距，悄然间已拉大到 7 倍以上。
文章认为，这一巨大差距的背后，是全球资本市场在为 AI 公司定价时，正不约而同地采用一个简单而有力的锚点——编程能力。在传统市盈率、市销率等估值框架因公司巨额亏损和极小收入而失效的阶段，一个模型在 SWE-bench Pro 或 Code Arena 等编程基准测试中的排名，几乎直接决定了其在二级市场的估值档次。
在这个叙事下，智谱无疑打出了一张好牌。6 月中旬，随着 Anthropic 的 Fable 5 模型因出口管制下架，智谱迅速发布了 GLM-5.2 并选择开源，填补了全球开发者社区的空缺。该模型在 SWE-bench Pro 上取得 62.1% 的得分，超越了 GPT-5.5 的 58.6%，在多个主流编程排行榜上位居前列。商业层面，智谱的 API 调用量在提价 83% 后仍增长 400%，其 MaaS 平台年化经常性收入达到约 17 亿元人民币，12 个月内增长了 60 倍。这些因素共同构成了其万亿市值的核心叙事。
相比之下，MiniMax 的 M3 模型虽然在绝对能力上也进入了前沿梯队，其 SWE-bench Pro 得分 59.0% 超过了 GPT-5.5，但在发布时同步调整了计费规则，导致用户可用额度大幅缩水并引发社区强烈反弹。文章评论称，这次发布的市场窗口被计费争议完全占据，模型本身的技术进步未获充分讨论，发布当天股价在早盘高开 7% 后，最终收跌 15%。市场对一次模型发布的定价窗口往往只有一两天，而两家公司在定价沟通策略上的成熟度差异，在这个窗口里被显著放大。
然而，文章也提醒，编程能力的领先地位保质期可能很短。全球经验表明，由于代码可被自动验证，训练信号易于复制，任何团队都能快速追赶。文章以 MiniMax 自身为例，其 M3 模型以 428B 的总参数量，在编程能力上迅速从非重点领域进入前沿，效率指标也未牺牲，显示出追赶速度。当前 7 倍的估值差距，隐含了智谱的领先将持续甚至扩大的假设，但这一假设面临挑战。
除了编程能力，文章还指出了一个尚未被市场充分定价的维度：视频生成。报道援引数据称，字节跳动的视频模型 Seedance 毛利率高达 70%，而 MiniMax 的 Hailuo 系列已累计生成超 6 亿个视频，其多模态 API 毛利率据高盛估算在 60% 至 70% 之间，显著优于文本 API 约 40% 的毛利水平。文章认为，视频生成更短的变现路径和更优的利润结构，在二级市场几乎还未被独立定价，这为 MiniMax 等公司提供了潜在的估值重估空间。
文章最终落脚于一个更宏观的判断：全球市场对于大模型公司的定价共识远未形成。文章提及，即便在美股，OpenAI 和 Anthropic 的估值也存在巨大分歧，桥水基金高管与市场多方观点对立。而在港股，由于纯正 AI 标的稀缺、流通盘极小，任何单一事件对股价的影响都会被不成比例地放大。当前 7 倍的估值差距中，有多少反映了公司的真实基本面差距，又有多少是市场结构造成的噪音，尚难分辨。随着未来解禁期到来和更多 AI 公司上市，现有的价格秩序或将面临重新校准。