MiniMax – mylogs.cn https://mylogs.cn 发现、记录、分享 Tue, 11 Aug 2026 04:45:29 +0000 zh-Hans hourly 1 Redis 之父给 Mac 写了个 MiniMax H3 本地推理引擎 https://mylogs.cn/antirez-h3c-minimax-h3-mac-local-inference/ Tue, 11 Aug 2026 04:45:09 +0000 https://mylogs.cn/antirez-h3c-minimax-h3-mac-local-inference/ Redis 作者 antirez（Salvatore Sanfilippo）近日在 GitHub 上发布了一个名为 h3.c 的项目，目标是为苹果电脑写一套原生的 MiniMax H3 推理引擎。与社区里基于 MLX 框架的移植不同，h3.c 从词法到 Metal 着色器几乎都用 C 和 Objective-C 重写，专门吃 Apple Silicon 的统一内存，让 Mac 在本地直接跑这个 33B 参数的全模态视频模型。

Redis 之父给 Mac 写了个 MiniMax H3 本地推理引擎
图片来源：GitHub／antirez/h3.c 项目页

为什么要在 Mac 上重造一个引擎

MiniMax 在 8 月 3 日把 H3 正式开源，这是一个能同时吃进文本、图像、音频、视频、再一次性吐出最长 15 秒带原生立体声视频的通用生成模型。官方提供了 Hugging Face 权重和基于 SGLang、MLX 等的参考实现，社区也很快出现了 PipeNetwork 的 MLX 移植版。

但 antirez 选择了一条更硬核的路：不依赖现成框架，自己用 C 实现推理内核，再用 Metal 把矩阵运算落到苹果芯片的 GPU 上。这样做的好处是能精细控制统一内存的占用与复用——视频模型权重动辄上百 GB，能否塞进 Mac 的有限内存，取决于推理引擎怎么分批搬运张量。h3.c 目前仍在开发中，仓库显示它已能跑通提示词到视频、首尾帧约束，以及参考图、视频、音频的 Ref2VA 条件控制。

速度能快多少

项目 README 里给出了一组在 M5 Max 上的实测。以一段 512 像素见方、22 帧的红狐踏雪短片为基准：用默认 20 步去噪需要约 26.4 秒；而采用 4 步的激进调度，耗时压缩到约 3.5 秒，画面对照 29 步参考稿的全片结构相似度（SSIM）仍有 0.556，独立的冲浪者测试为 0.547。换句话说，用不到七分之一的时间，就能拿到一个可用、但细节更糙的预览。

模型核心是一个 33B 的稠密 Transformer（H3-Omni-Transformer），文本编码器复用 Qwen 系模型，权重以 BF16 精度常驻。在开启预览的激进配置下，峰值显存占用约 25.9 GiB（int8 估算）。仓库还提供多档预设：默认 20 步、最慢 50 步参考、最快 4 至 7 步，开发者可以一次只调一个旋钮来权衡速度与画质。

能拿来做什么

h3.c 内置了一个类似 Iris 的交互会话：启动时加载模型与分词器，之后输入提示词即可连续生成，重复提示词换随机种子时不必重新加载。它支持首帧与末帧锚定，让镜头从 A 画面运动到 B 画面，也支持按顺序追加多张参考图，标记为图片 1、图片 2，让模型据此生成「让图片 1 里的人挥手」这类指令。

分辨率方面，512×512 是被反复验证的开发尺寸，768p 级别的横竖构图也已验证，画布上限受机械限制约 768×1344。更短的 256 见方预览会自动降低空间位置编码频率，消除长镜头里出现的网格伪影。

对普通用户而言，h3.c 的意义在于把在云端排队、按秒计费的视频生成，变成在自己电脑上离线跑的一件事。代价是需要一台内存充足的 Apple Silicon Mac，以及等待项目继续打磨工程完整度。antirez 本人以把复杂系统写到极简著称，h3.c 最终能否成为 Mac 上跑 H3 的默认选择，还要看后续的内存优化与稳定性。

来源：Hacker News | antirez | https://github.com/antirez/h3.c

]]> MiniMax H3 开源：音视频一锅端，2K 15 秒 https://mylogs.cn/minimax-h3-%e5%bc%80%e6%ba%90%ef%bc%9a%e9%9f%b3%e8%a7%86%e9%a2%91%e4%b8%80%e9%94%85%e7%ab%af%ef%bc%8c2k-15-%e7%a7%92/ Mon, 03 Aug 2026 04:54:46 +0000 https://mylogs.cn/minimax-h3-%e5%bc%80%e6%ba%90%ef%bc%9a%e9%9f%b3%e8%a7%86%e9%a2%91%e4%b8%80%e9%94%85%e7%ab%af%ef%bc%8c2k-15-%e7%a7%92/ 你听过的AI视频生成工具，多数还卡在”文生视频”或”图生视频”两件事之间来回切换。2026年8月3日，MiniMax把H3正式开源，把文本、图像、视频、音频当成同一件事一起处理。

MiniMax H3 开源：音视频一锅端，2K 15 秒
图片来源：MiniMax Research

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

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