摩根大通：智谱涨价成功、MiniMax降价失败，定价权决定估值分野
N.R. Finch
摩根大通6月12日以定价权为核心变量，维持智谱「增持」、将MiniMax下调至「中性」——两家公司做了同一个实验：新模型上线后能不能守住涨价，结果方向相反，估值因此分叉。
同一个实验，怎么就跑出了相反的结果？
智谱年初至今API价格翻倍，客户没有流失，使用量继续增长。这意味着→ 市场接受了它的溢价，摩根大通称之为「定价者行为」。
MiniMax旗舰模型M3上线时定价约为前代M2.7的两倍，但仅约一周后便永久降价50%，回落至与M2.7接近的水平。
用大白话说＝ 智谱涨价后客户照买，说明产品值这个价；MiniMax涨价后被迫回撤，说明市场不认这个溢价。同一个定价实验，一个通过，一个被否。
模型能力差在哪里？
智谱通过GLM-5和5.1持续刷新中国市场最优模型(SOTA)地位。即使Kimi K2.6与DeepSeek V4相继发布，GLM-5.1仍位居Code Arena与WebDev Arena中国模型前列。
MiniMax自M2发布以来，后续迭代未再确立中国市场SOTA地位。这意味着→ 它的模型不再是同类最强，涨价就失去了最硬的支撑。
这反映出一个规律：在AI供不应求的阶段，只有持续做到最好的模型才有资格定高价——能力排名和定价权直接挂钩。
DeepSeek把"够用"的价格底线压到了什么位置？
中国主要大模型综合token价格(按80%缓存命中率、输入输出比10:1计算)分层明显：Qwen3.7-Max约7.2元/百万token，GLM-5.1为5.45元，MiniMax M3降价后约1.45元，DeepSeek V4 Pro约1.11元，V4 Flash仅0.38元。
MiniMax降价后已与DeepSeek处于同一价格区间。用大白话说＝ 它选择去跟市场上最便宜的那一层抢生意。
摩根大通认为，这对主打性价比的模型最致命——低成本的DeepSeek从价格端挤压，SOTA模型从高价值任务端挤压，两头同时承压。
估值差距有多大？
摩根大通给智谱对应2027年预期市销率57倍的溢价估值，目标价从950港元上调至1400港元。
MiniMax目标价从1100港元大幅下调至400港元，对应29倍市销率，与"按锚点定价的提供商"归为一类。
M3永久降价50%直接拖累利润率预期：2026至2028年调整后净亏损预测分别从3.09亿、5.96亿、5.12亿美元扩大至4.32亿、9.4亿、9.72亿美元。
想拿溢价估值，要同时过哪三关？
摩根大通的框架：溢价估值需同时通过三项测试——反复实现SOTA交付、得到验证的定价权、以及可持续的工作流采用。
报告强调，标价是连续、公开的，由最了解自身需求曲线的一方自主设定，因此是比基准测试更难造假的市场信号。
用大白话说＝ 跑分可以刷，但价格骗不了人——你敢定高价而且客户照买，才是最硬的证据。
评级翻转的触发条件是什么？
MiniMax回到"增持"的条件：以溢价推出下一代旗舰产品并将该价格维持整整一个季度，或实现得到第三方基准与用户数据双重验证的中国前沿能力重置。
智谱"增持"的下行触发：DeepSeek下一轮发布导致GLM溢价档陡然降价，或使用量流失使翻倍后的价格暴露出需求弹性。
短期催化剂集中于GLM与M系列的发布窗口以及每月更新的第三方排行榜——这意味着→ 估值分野能否持续，将在下一个模型发布周期得到验证。
Content is for reference only, not financial advice.