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发言人 问：你们团队将如何具体分析这两家公司？
发言人 答：我们将首先分析两家公司的基本情况，包括业务结构和技术等，并展示其技术路线的差异。然后深入剖析在文本和coding方面的技术和模型层面的差异，特别是GLM4.7和M2.1模型的比较。此外，还会分析两家公司的商业模式差异，如本土to b与海外to c，以及毛利率差异的原因。最后，我们将讨论整个AI大模型产业的发展趋势，包括中美技术代差的变化，并展望整个大模型的竞争格局。
发言人 问：这两家公司的背景和股东资源有何不同？
发言人 答：质谱AI脱胎于清华大学AI实验室，拥有十几年的技术储备，而mini max则以商汤为主要背景，创始人严俊杰曾任商汤副总裁和研究院副院长。两者的背景分别代表了学术派和工程派。在股东资源方面，两者都有头部互联网公司如美团、阿里、腾讯等投资，但mini max通过AB股结构控制了超过60%的投票权，保证了团队在技术发展路上的话语权。
发言人 问：技术层面，两家公司有何不同之处？
发言人 答：质谱AI专注于文本coding agent路线，基于GLM预训练框架，优势在于对上下文理解上的优化，持续迭代GLM系列语言模型。而mini max采取多模态平行路线，从成立之初就确定了语言、视觉等三大模态并行发展的策略，旨在追求实现AGI（人工智能的通用性），需要多模态输入和输出，长期天花板更高。
发言人 问：s topic和专门化模型之间的区别是什么？
发言人 答：s topic由于资源有限，主要在文本和coding方面做到极限，并在国内和coding领域表现出最强实力。而专门化模型则更像一个“六边形战士”，在原生多模态方面更强。两家公司基于自身资源和长期目标做出不同取舍，并非多模态就不聚焦。
发言人 问：mini max在多模态方面的表现如何？
发言人 答：mini max在各个模态中也属于第一梯队水平，例如视频领域有海螺模型，音频领域有speech模型。其中speech模型最初并非为语音设计，而是基于语言模型原理创建，但结果显示其生成声音效果也很好，体现出技术溢出效应。
发言人 问：GLM和mini max在技术路线上的差异是什么？
发言人 答：GLM更偏深度，专注于语言coding agent；而mini max更偏广度，实现多模态全站覆盖。两者技术路线存在差异，且GLM在文本为主的模块中更强。
发言人 问：对于GLM和mini max的综合比较，有哪些关键榜单？
发言人 答：我们对比了多个榜单，其中artificial analysis综合榜显示GLM4.7在排名上领先于mini max2.1；A能力榜单中GLM同样优于mini max。同时，GLM在幻觉率上表现也优于mini max，但在解决幻觉问题上需要模型学会诚实表达未知。
发言人 问：国产模型与海外模型在编程能力方面的差异如何？
发言人 答：在官方分析和LMA榜单上，GLM和mini max的编程能力差距不大，两者综合能力接近。
发言人 问：商业模式上，GLM和mini max有何不同？质谱的本地化部署商业模式具体是什么样的？
发言人 答：GLM以to b和国内业务为主，本地化部署收入占85%，云端占15%；而mini max以to c和海外业务为主，海外收入占70%，国内收入占30%。质谱的本地化部署商业模式主要涉及模型授权、后端模型微调与调试服务。企业客户在使用GLM模型基础上进行特定领域的微调时，需要质谱提供现场人力支持、模型调试和微调等服务，这种持续迭代的商业模式为企业带来了稳定的收入来源，并且互联网公司也是其本地化部署业务的重要客户群体。
发言人 问：MiniMax的消费者业务主要包含哪些产品？
发言人 答：MiniMax的消费者业务包括C端用户可以直接使用的网页或APP产品，如社交产品（国内的新野、海外的turkey）、海螺（生成视频的产品）、speech以及agent等。
发言人 问：从客户集中度角度看，质谱和MiniMax的成本结构有何差异？
发言人 答：质谱因为面向企业市场，前五大客户占比高，存在客户轮换和续约风险；而MiniMax面向消费者市场，用户分散，面临较高的买量成本和销售费用，导致两边成本结构不同，MiniMax人数较少且销售费用更高。
发言人 问：MiniMax毛利率较低的原因是什么？
发言人 答：MiniMax毛利率低主要是由于其消费者业务，特别是星野Talky这类产品的模型记忆能力较差，人为限制了上下文长度以控制成本，造成毛利率微亏。而质朴的毛利率较高主要是由于其本地化业务毛利率较高，但云端业务毛利率较低，整体产品结构差异导致了毛利率差异。
发言人 问：质朴和MiniMax在API调用方面的毛利率差异为何？
发言人 答：API调用方面，MiniMax的毛利率为69%，高于质朴的-0.4%。尽管MiniMax单个API调用定价更高，但由于质朴通过大量补贴吸引用户，打折后的每100万token s定价远低于MiniMax，因此质朴的毛利率更低。
发言人 问：如何看待这两家公司估值的高低及其背后的原因？
发言人 答：尽管质朴和MiniMax在26年的预期收入估值大致相当，但市场给予它们远高于传统AI公司的估值，这反映了投资者对其未来收入增速的乐观预期，以及全球化竞争中的潜在机会。中美大模型技术代差一直在动态变化中，中国模型正在快速追赶，但目前仍有一定差距。
发言人 问：从C端用户使用模型的频率和国内模型的定价上，能否看出中国模型追赶的迹象？
发言人 答：是的，根据右侧图表显示，中国C端用户频繁使用诸如小米MIMO、深汐3.2、质朴JM4.7和mini max M2.1等国内模型，这主要是因为国内模型价格低廉，使得用户在一些简单的任务上更倾向于使用国产模型。例如，我自己也经常混用各种模型，但鉴于国内模型的成本优势，在某些任务上会选择使用国产模型。
发言人 问：最近有哪些事件表明海外公司也开始关注并使用中国的开源模型？
发言人 答：最近的一个重大事件是彭博社12月份报道了Meta可能会基于开源模型进行蒸馏训练下一代模型，其中争夺的模型包括中国的千问等在内的多个开源模型。这个事件显示，之前被认为在追赶海外模型的中国，现在部分海外公司也开始蒸馏中国的开源模型，证明了我们在局部领域取得了一些胜利。
发言人 问：中国模型的核心竞争优势体现在哪里？长期来看，为什么对中国模型的发展持乐观态度？
发言人 答：中国模型的核心竞争优势在于以极低的成本训练出了性能与海外模型相当（约百分之七八十）的模型。比如，在左边的定价图表中，中国国产模型的价格只有海外模型的十分之一甚至更少，如质朴的定价仅为两块钱人民币，远低于海外最贵模型的价格。长期来看，相较于芯片短缺，电力成为了核心制约因素。美国等国家面临严重的电力短缺问题，而中国电网系统增速较快，电力资源相对充裕。因此，长期看好中国在模型发展上的优势。
发言人 问：在B端全球AI模型市场份额上，中国公司表现如何？
发言人 答：根据右边的市场份额图表，海外两家开源模型Meta和Mr. Mro的份额在下降，而中国公司的份额则在增长，包括质朴、千万和深汐等公司所占的token份额明显增加，显示出中国国产模型在全球B端市场的竞争力提升。
发言人 问：中国国产模型在技术研发上有哪些创新点？
发言人 答：在过去一年中，中国国产模型在技术研发方面有很多创新，比如DeepSik提出的稀疏注意力、MOE和强化学习等技术，以及最近发表的MHC和n gram论文。同时，像MiniMax和JMM等也在探索如何通过稀疏注意力机制实现高性能。此外，国产算力适配也是降低成本的重要因素，例如质朴发布了华为昇腾平台上训练出的image模型，并表示其模型在国产芯片上表现更优。
发言人 问：大模型公司竞争格局是否存在担忧，以及为何倾向于多元竞争的观点？
发言人 答：虽然市场上存在担忧，认为随着头部公司如字节跳动和阿里巴巴加大投入，中小公司可能会受到冲击，但我们认为整个市场将倾向于多元竞争。主要原因是推理成本约束和硬件限制，导致模型无法无限制增加参数量和优化所有能力。因此，不同模型将根据自身特点找到特定的生态位，形成多元化的市场格局。
发言人 问：在AI模型市场中，为什么会出现多家公司共存且每个公司都在增长的现象？
发言人 答：这是因为现阶段AI需求正在爆炸式增长，用户基于成本和性能做出综合选择，形成多元化的市场竞争格局。每家公司都能在这一需求增长中找到自己的市场份额，并通过提供不同优势的产品来满足不同用户的需求。
发言人 问：开源生态如何影响AI模型市场的竞争态势？
发言人 答：开源生态导致市场上存在多个可用的技术模型，下游应用开发者有更多的选择权，这天然限制了垄断的形成。中国公司普遍选择开源，以便形成独特定位并构建新生态，同时也使得不同公司能在开源基础上形成各自的竞争优势。
发言人 问：场景和地域差异如何影响AI模型市场的发展？
发言人 答：由于主权AI的需求，国内客户可能更倾向于使用本土模型，尤其是对于央国企和政企客户，他们更偏好本土化部署和安全性的要求，这就创造了细分市场空间。此外，中国和美国之间以及一带一路沿线国家之间的市场竞争也导致了不同的场景和地区形成不同的细分市场。
发言人 问：对于质朴公司，您们如何看待其在本土市场和云端市场的表现？
发言人 答：我们看好质朴公司凭借其深厚的技术实力，在本土AI转型需求提升和端侧AI模型部署方面获得稳定增长。云端市场方面，随着用户心智的建立、补贴减少以及模型能力提升，收入和毛利率都有望同步增长。但风险在于政府或企业客户的订单续约和回款周期较长。
发言人 问：mini max公司在全球化娱乐市场的竞争优势是什么？
发言人 答：mini max公司专注于全球化的娱乐市场，受益于AI陪伴体验的提升和模型降价带来的毛利率提高。尽管C端产品面临买量成本高、依赖买量的问题，以及版权纷争的风险点，但娱乐市场的巨大用户覆盖面仍有望支撑其发展。
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