MiniMax H3が3〜5倍高速化：1週間で何が変わったのか

8月3日にMiniMax H3のウェイトが公開された際、ローカルでの実行に関する正直な評価は、「動作するが、遅い」というものでした。私たちのRTX 3060でのテストでは、5秒のクリップに25分24秒かかりました。<a href="https://x.com/simonw/status/2084719238569435469" rel="nofollow" target="_blank">Simon Willison</a>は、115GBのダウンロード後、M5 Pro Macで約45分かかったと報告しました。

6日後、その数字は大きく変わりました。MiniMaxが何か新しいものを出荷したからではなく、コミュニティが一度に二つの方向からアプローチしたからです。

願いと実現、4日間の隔たり

8月4日、<a href="https://x.com/deadsun_0/status/2084665247189598695" rel="nofollow" target="_blank">deadsun_0</a>は5秒の720pローカルテストを投稿し、次のように書きました。

It took my 3060 33 minutes for these 5 secs at 720p 🤣 Gonna have to use the cloud version of Comfy unless there is a way to make a distilled version of the model for the lower tier cards.

（この数字は、同じカード、同じ程度の時間で、私たちの結果を独自に裏付けるものです。）

8月7日までに、2人の異なる人物が蒸留されたLoRAsを出荷していました。

同じ問題に対する2つの異なるアプローチ

速度向上には2つの種類があり、それぞれ品質コストが異なるため、その区別は重要です。

キャンプ1：各ステップをより安価にする（再学習なし）

ウェイトが公開されてから2日後の8月5日、<a href="https://x.com/xieenze_jr/status/2085060173304156433" rel="nofollow" target="_blank">xieenze_jr</a>はSol Engineの結果を発表しました。

⚡ 3.92× faster on DGX Spark — 480p · 5s · 24 FPS ⚡ 4.52× faster on RTX 5090 — 720p · 5s · 24 FPS Powered by full-stack kernel optimization, Sol-Attn, and cross-step caching — using the stock 33B checkpoint, with no distillation, fine-tuning, LoRA, or offline calibration.

最後の節が重要な部分です。同じウェイト、同じステップ数、同じ出力分布 — 向上は純粋に計算のスケジューリング方法によるものです。

その2日後、<a href="https://x.com/sunbaolong_2001/status/2085689404031672372" rel="nofollow" target="_blank">sunbaolong_2001</a>は3つのComfyUIノードを重ねて、実用的なバージョンを報告しました。

Cut MiniMax H3 render times from 10 mins to 3 mins. I stacked 3 speed nodes: Sol-Attn (dynamic compute focus), SageAttention (GPU-optimized attention), EasyCache (temporal feature reuse). Up to 3.2x faster with zero visual degradation.

キャンプ2：より少ないステップ数を使用する（蒸留されたLoRA）

H3は15〜20のサンプリングステップを必要として出荷されました。蒸留はその問題に直接対処します。

8月7日、<a href="https://x.com/blizaine/status/2085554573494657328" rel="nofollow" target="_blank">blizaine</a>はMaestro v1.6.1でH3 Distilled LoRAをリリースしました。これは約5× speed-upの6ステップの例で、「結果は少し粗いが、まだ初期段階だ」という正直な注意書きがありました。

同日、<a href="https://x.com/ostrisai/status/2085720799198286149" rel="nofollow" target="_blank">ostrisai</a>はTurbo Time LoRAをシングルステップに近づけようとしていました。

Trying really hard to get my Minimax H3 Turbo Time LoRA down to one step. These are the current 1 step results. 2-8 steps obviously works better. Will probably just release that soon.

現実的な見方としては、2〜8ステップが今日の使用可能な範囲であり、1ステップは研究デモです。そして、kernel workとは異なり、distillationは出力に変化をもたらします — それがあなたがしているトレードオフです。

様々な方法で比較を行った<a href="https://x.com/TheDarkWebDev/status/2085516269374103830" rel="nofollow" target="_blank">TheDarkWebDev</a>は、妥当な要約にたどり着きました。Sol-Attnからはより良い品質が得られ、12-step Turboは「素晴らしい妥協点」であると。

ComfyUIのネイティブサポートが実現

7月31日にH3がリリースされた際、ComfyUIのサポートはMiniMaxのAPIにアクセスするパートナーノード経由でした — ローカルで何も実行していませんでした。しかし、<a href="https://x.com/ComfyUI/status/2085761749438124469" rel="nofollow" target="_blank">8月7日にそれが変わりました</a>。

MiniMax H3 is open weights and native in ComfyUI. Text, images, video, and audio in one model, video and stereo audio out in a single pass, running locally or on Comfy Cloud.

これにより、以前は手作業で構築したPython environmentと全く実行しないことの間で選択を迫られていたほとんどの人にとって、最大の実際的な障壁が取り除かれました。

コスト計算への影響

数日前、最適化前のタイミングに基づいて、ローカル、レンタル、APIの比較を公開しました。最適化の波はこれを大きく変えます。測定した3060のベースラインを使用し、報告された乗数を適用すると次のようになります。

Approach	5s clip, ~480p	Notes
Stock local (our measurement)	25 min	Baseline, RTX 3060
+ node stack (~3.2×)	~8 min	If the multiplier holds on this card
+ distilled LoRA (~5×)	~5 min	Quality cost, still early
Rented 5090 with optimisations	well under a minute	~$0.02 per clip

中間の行は測定値ではなく予測として扱ってください。これらの乗数は他のハードウェアで報告されたものであり、RAMが制限されたマシンには、いかなるattention kernelでも除去できない固定のオーバーヘッドがあります。しかし、その方向性は明確であり、ローカルのH3を「一晩実験」から「作業セッション中に反復」へと移行させます。

インストール時に遭遇する6つのエラーを含む、完全なハードウェアウォークスルーは、running MiniMax H3 locally on an RTX 3060にあります。

一方、ベンチマークの状況

<a href="https://x.com/DesignArena/status/2084762941891731916" rel="nofollow" target="_blank">DesignArena</a>は、Video ArenaでH3を総合2位に位置付け、Eloは1325でした。これはMiniMaxの以前のHailuo 2.3 Proから209ポイントの飛躍であり、Gemini Omni Flashに次ぎ、Seedance 2.0 Miniを上回っています。

これを読んでいる人にとってより重要なのは、オープンウェイトモデルの中でH3は1位にランクされていることです。DesignArenaがオープンウェイトの動画生成における新たなstate of the artと呼んだLTX 2.3とKandinsky 5.0 Proを大幅に引き離しています。

これが、すべての最適化努力の背景です。人々は中程度のモデルのinference speedのために努力しているのではなく、quality ceilingがその労力に見合う価値があるからそうしているのです。

実際に人々が作っているもの

今週の成果はテストクリップを超えました。

• <a href="https://x.com/banodoco/status/2085448168246739016" rel="nofollow" target="_blank">banodoco</a>はH3でreference-based inpaintingを実演しました。これはゼロから生成するのではなく、既存の映像に編集を加えるものです。
• <a href="https://x.com/FellMentKE/status/2084953450916577342" rel="nofollow" target="_blank">FellMentKE</a>は、一貫したキャラクターが登場する15秒のOfficeスタイルのモキュメンタリーシーンを制作し、86万回以上の再生回数を記録しました。
• <a href="https://x.com/NsitnovSitnov/status/2085467721399959777" rel="nofollow" target="_blank">NsitnovSitnov</a>は、RTX Pro 6000で完全にローカルで60秒の2キャラクターショートを制作し、シーケンス全体で顔の一貫性を保ちました。

共通のテーマは、シーケンス全体の一貫性です。これは以前、人々を手動編集に戻させていたものです。

もう一つ知っておくべきこととして、MiniMaxはr/StableDiffusionでH3研究チーム全員との<a href="https://x.com/RyanLeeMiniMax/status/2085413361207144738" rel="nofollow" target="_blank">AMA（Ask Me Anything）を発表しました</a>。model cardでは答えられないarchitectureに関する質問がある場合は、そこで質問してください。

変わらない注意点

これらのいずれもライセンスを変更するものではありません。H3のcommunity licenceは依然として欧州連合、英国、韓国、米国を除外しており、この制限はweightsだけでなく、生成されたoutputsにも適用されます。hosted APIは引き続きグローバルに利用可能です。完全な規約については、what actually shipped with the H3 open weightsで説明しました。

プロンプトが依然として結果を左右する

より速いイテレーションは、プロンプトの品質を低下させるのではなく、より価値のあるものにします。プロンプトが機能するかどうかをより早く知ることができるからです。H3で通用する構造は、弊社のlaunch-week prompt analysisで詳しく解説されており、trending promptsでは、クリエイターが実行しているものをモデル別にソートして閲覧できます。

空白のボックスから始めるよりも、気に入ったクリップから始めたい場合は、弊社のvideo to promptツールは、リンクまたはアップロードを受け取り、シーン、モーション、カメラワークをカバーする構造化されたプロンプトを返します。これにより、1回のテイクが25分ではなく5分になるため、適切にイテレーションを行う余裕ができます。