H3是个通用多模态生成模型，输出15秒、2K分辨率（短边约1440像素）、24帧每秒的视频，画面与原生立体声音频在同一次生成中同步产出。同一段提示词里可以塞进至多9张图、3段视频、3段音频。比如”参考视频1的希区柯克运镜，让图片2里的角色按音频3开口唱歌”，H3会自己理顺上下文的关系。

核心架构由四部分撑起来：Contextual Omni Representation把上百K token的原始素材压缩到约4K token，让语言成为跨模态的通用桥梁；H3-VAE把序列有效长度扩展4倍，配合原生2K输出；H3-Omni Transformer把理解与生成的算力分离，训练吞吐约提高30%；In-Context Regeneration让2K输出由模型自身在上下文内重画，不用外挂超分模块，小字、品牌标识都能保住。

生成任务分三档：纯文本驱动的t2va、首尾帧关键帧驱动的fl2va，以及参考素材驱动的ref2va——后者能绑定主体图像与参考音色，做口型同步与语音克隆。

价格上，2K同档每秒单价不到主流闭源模型的三分之一，768p每秒不到主流模型720p的一半。硬件适配是同步推进的：AMD用SGLang在MI355X和MI300X上跑出Day 0支持，8卡序列并行；摩尔线程同日在国产AI训推卡MTT S5000上完成适配。开源采用MiniMax Community License，权重将在未来几天放出。

说白了，H3的看点不是又一个”文生视频”，而是把图像生成、参考控制、编辑拉到同一个框架里。OpenAI Sora 2、字节Seedance 2.5与谷歌Gemini Omni Flash分占不同赛道，H3在编辑与可控参考上领先，但纯文生视频和图生视频环节未必都第一。

我的判断是，2026年下半年AI视频工具的PK标准会从”几秒高清”改成”多模态可控+开源可改+多硬件可跑”。H3把三条都点上了。想试的话，盯紧开源权重放出的那一天。

来源：MiniMax Research 官方博客、AMD Developer Blog、36氪