海螺AI H3:开源的是权重,不是全部

H3把画面和声音塞进同一次前向传播,32kHz立体声、口型、环境音、动作音效一起出来,不是后期贴上去的。这是海螺视频线第三代最实打实的差异。

但“开源”两个字得拆开看:H3-Base权重开了,768P本地能跑;2K超分和Context-IR多模态编排还在API后面。ComfyUI工作流、量化部署、Kimi CLI Skill自动化、300+衍生模型——生态是真的,边界也是真的。

33B稠密音画一次生成H3-Base开源ComfyUI 768P本地2K走API量化部署300+衍生模型
Open Ecosystem

H3的开源,是一份有边界的贡献

六个和权重、许可证、本地能力、衍生模型相关的关键事实,决定了“开源”这两个字在H3身上到底意味着什么。

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H3-Base权重

开源的是768P基础生成的两个任务变体:FL2VA(文生/首尾帧)和Ref2VA(全参考)。Hugging Face和魔搭社区均可下载,全精度约498GB,量化后42-50GB。

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2K与编排在API

2K超分模块(Regenerate-2K)和多模态上下文编排(Context-IR)没有开源,只通过官方API提供。本地跑不到原生2K直出,复杂参考编排也得走API。

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Community License

不是Apache/MIT。允许免费非商用,年营收2000万美元以下公司可商用,允许微调修改。但排除了美国、欧盟、英国、韩国四个地区,中国在适用地域内。

🖥️

消费级可量化

全精度123.6GB显存占用,int8量化后压到42.5GB,叠加动态显存卸载,RTX 3060也能跑起来。但流畅体验建议24G显存,16G需要4bit量化。

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300+衍生模型

开源三周下载量突破2400万次,公开衍生模型超过300个。加速LoRA、风格LoRA、角色LoRA、量化版本、工作流封装,社区在补官方没开的那些口子。

⚡

FastH3

vLLM-Omni配合FastVideo的四步蒸馏适配器,把H3-Base的生成速度推到“快于播放”——10.1秒的视频加音频在约8.7秒内渲染完成。不是完整基础模型,是加速路径。

Deploy & Tools

从权重到成片,中间的每一步都有选择

六个和下载源、量化、提示词、Skill、硬件相关的部署决策,决定了你是在“跑起来”还是在“跑得动”。

🇨🇳

魔搭优先

国内用户从ModelScope下载权重,CDN针对国内网络优化过,不需要额外网络条件。Hugging Face是官方首发源,但下载速度不一定理想。

🎚️

量化是必选项

全精度FP16在家用显卡上直接爆显存。INT8或NF4量化不是“优化”,是“能不能跑”的前提。显存低于16G必须开4bit,24G可以跑得比较从容。

📝

三段式提示词

H3的提示词是一套结构化格式:integrated_multimodal_description写画面和镜头,overall_soundscape写环境音和对白空间感,non_diegetic_music写配乐情绪。有对白时用[Chinese]标记。

🧩

Kimi Skill封装

把ComfyUI自检、gen.py提交、参数约束、帧数网格表写进SKILL.md,AI在对话里识别到任务会自动按规程执行。不会犯“帮我出个1080p”这种超出本机能力的错误。

🖥️

硬件分级

8G勉强NF4但易OOM,12-16G是入门量化档,24G流畅稳定适合长期创作,64G+全精度专业部署。内存32G起步,64G最佳,硬盘预留100GB以上。

🐧

Windows走WSL2

原生Windows推理报错更多,WSL2环境下更稳。仅支持N卡CUDA推理,AMD和Mac可以跑量化但稳定性差,不是推荐路径。

Open Weights, Not Open Source

“开源权重”和“开源”之间,隔着一整个API

一篇把H3的边界拆清楚的观察,聊开了什么、留了什么、哪些事部署之前必须知道。

H3发布之后,“开源”这个词被用得很大。但严格来说,H3走的是开源权重(Open Weights)路线,不是OSI定义的开源。权重可以下载、可以本地跑、可以微调,但许可证带地域和商用条件;更关键的是,两个最亮眼的能力——2K超分和Context-IR多模态编排——没有跟着权重一起出来。

开了什么:768P的H3-Base

开源的是两个任务变体:FL2VA处理文生视频、首帧生视频和首尾帧生视频;Ref2VA处理多参考生成,最多同时用9张图、3段视频、3段音频。本地能跑出来的最高分辨率是768P,24fps,4到15秒的整数时长。音画同步是原生能力,本地量化版本也保留了这个特性——32kHz立体声跟画面同一次前向传播出来,不是后配的。

没开什么:2K和编排

Regenerate-2K是把768P结果升到2K的模块,Context-IR是把多张图、多段视频、音频的关系理清楚再交给生成模型的编排系统。这两个都只在API侧。这意味着如果你想要原生2K直出,或者想在多个参考素材之间做复杂的语义编排,本地权重做不到,得调MiniMax的API。社区里的衍生模型有一部分在尝试补这些口子,但补法和官方不完全一样。

许可证的地域限制,部署之前先读

MiniMax H3 Community License允许免费非商用,年营收2000万美元以下的公司可以商用,允许微调和修改。但它排除了美国、欧盟、英国、韩国四个地区。在这些地方,许可证不授权本地推理,也不授权分发本地生成的内容。中国在适用地域内。官方API访问和网页版工具不受这个地域限制。部署之前把许可证原文过一遍,比下载完几百GB才发现不能用要省事。

“本地抽卡、API成片”是当前最现实的分工

很多有技术能力的团队已经在用这套流程:本地部署H3出草稿、抽卡、调提示词、训练主角或画风的LoRA,等确定要出成片了,再调官方API买清晰度和2K。加速LoRA把抽卡成本压得更低,Turbo版本把20步压到4到8步。开源生态的价值不在于“替代API”,在于让试错成本降下来,让创作的前期探索不被API调用费限制住。

开源权重H3-Base768PCommunity License本地抽卡
Builders & Creators

跑H3、改H3、用H3的人,各自在意什么

四位和开源部署、工作流、创作实践相关的人,聊的是边界和判断,不是模型跑分。

K
Kimi Skill实践者
本地4090 / ComfyUI管线

“单条5到7秒的视频谁都会生成,但拍一部多镜头、人物一致、叙事连贯的短片是另一回事。Skill机制解决的不是模型能力,是工程约束——把本机能跑什么、不能跑什么写死在文档里,AI就不会乱来。”

L
LoRA训练者
加速与风格微调

“开源第3天Turbo LoRA就出来了,第6周衍生模型超过300个。社区补速度、补风格、补角色,官方补2K和编排。两边各做各的,最后受益的是想把H3用起来的人。”

S
SGLang部署者
服务化与批量调用

“ComfyUI适合调试和单条出片,SGLang适合批量。本地端口对外提供标准API之后,可以把H3嵌进已有的生产管线里,不用围着图形界面转。”

C
内容生态观察者
AI影视制作团队

“本地出草稿、API出成片,这套分工在H3上跑通了。开源不是让你免费拿到完整产品,是让你在花钱之前先把该试的试完。这个价值比‘免费’大得多。”

开源权重工作流实时生成本地抽卡

AI视频的竞争,正在从“谁家模型强”转向“谁家的边界更清楚”

H3的开源不是一个“免费替代API”的故事,是一个“把边界说清楚”的故事。权重开了768P基础生成,2K和编排留在API;许可证给了非商用和中小商用空间,但排除了四个地区;社区补了300多个衍生模型,但补不了官方没开的模块。创作者和开发者面对的不再是一个模糊的“开源大模型”,而是一份需要阅读条款、理解分工、选择路径的具体工具。

工作流也在跟着变。从“一次生成一段素材”到“管理剧本、角色、分镜、声音、时间线和版本”,H3的开源生态里已经出现了Kimi Skill自动化、ComfyUI管线、SGLang服务化、FastH3实时生成这些不同层次的做法。竞争的重心从模型跑分转向了“谁能让创作者在清楚的边界里把东西做出来”。

About

H3,从“音画一次生成”开始

H3是MiniMax海螺视频产品线的第三代,33B稠密参数,2026年7月发布,同年开源H3-Base权重。它最核心的差异不是分辨率或时长,是音画同步的原生生成——对白、环境音、动作音效和画面在同一次前向传播里出来,不是先出无声画面再配。

开源的部分是768P的H3-Base,FL2VA和Ref2VA两个变体;2K超分和Context-IR编排留在API侧。ComfyUI当天合入支持,消费级显卡可以通过量化跑起来,300多个衍生模型在六周内长出来。FastH3把生成速度推到了快于播放。

海螺AI想做的不是“开源一个完整产品”,是把基础能力开放出来,让创作的前期探索不被成本限制住。边界写清楚,路径选清楚,剩下的交给工作流。

Ecosystem Updates

近期动态

六条和权重、衍生模型、部署工具、实时生成有关的更新。

2026.11.10

衍生模型突破300个

H3开源以来,公开衍生模型超过300个,覆盖加速、风格、角色、量化、工作流封装等方向。全球下载量突破2400万次。

2026.11.08

FastH3实时生成上线

vLLM-Omni配合FastVideo的FastH3适配器,把H3-Base的生成速度推到快于播放。10.1秒带音频MP4在约8.7秒内渲染完成,团队自报基准。

2026.11.06

ComfyUI社区镜像下载量突破600万

H3在ComfyUI社区镜像上线后,下载量突破600万次。Comfy-Org同步推出量化检查点和三套工作流模板。

2026.11.04

魔搭社区镜像与许可证公开

H3权重在ModelScope上线国内镜像,CDN针对国内网络优化。Community License全文公开,地域限制和商用条件同步披露。

2026.11.02

H3-Base权重正式开源

330亿参数的H3-Base权重登陆Hugging Face,FL2VA和Ref2VA两个任务变体可用。ComfyUI当天合入原生支持。

2026.11.01

H3发布与API上线

MiniMax发布H3全模态视频生成模型,原生2K/24fps,音画同步,全参考最多9图+3视频+3音频。API同日开放。

FAQ

关于H3开源生态,你可能想问

二十个问题,覆盖权重、部署、量化、工作流、许可证和API边界。可以上下滑动。

Q1:H3是语言模型吗?
A:不是。H3是MiniMax海螺视频产品线的第三代全模态视频生成模型,33B稠密参数,处理文本、图像、视频、音频的理解与生成。和MiniMax的语言模型M3是两条线。
Q2:“开源”到底开了什么?
A:开源的是H3-Base的两个任务变体权重:FL2VA(文生/首尾帧到音视频)和Ref2VA(全参考到音视频)。本地最高768P,24fps,4-15秒。2K超分模块和Context-IR多模态编排没有开源,只通过API提供。
Q3:本地能跑2K吗?
A:不能。本地权重最高768P。2K需要调用官方API的Regenerate-2K模块。很多教程会漏掉这一点,部署之前先确认自己的分辨率需求。
Q4:音画同步是后期配的吗?
A:不是。H3在同一次前向传播里同时生成画面和32kHz立体声,口型、对白、环境音、动作音效和画面是对齐的。这是它和大多数视频模型最根本的区别。
Q5:许可证允许商用吗?
A:MiniMax H3 Community License允许免费非商用,年营收2000万美元以下的公司可以商用,允许微调和修改。但排除了美国、欧盟、英国、韩国四个地区。中国在适用地域内。年营收超过2000万美元需要另签协议。
Q6:消费级显卡能跑吗?
A:可以量化运行。全精度123.6GB显存占用,int8量化后42.5GB,4bit量化更低。RTX 3060可以跑起来,但流畅体验建议24G显存。12-16G是入门量化档,8G勉强但容易OOM。
Q7:ComfyUI怎么部署H3?
A:将ComfyUI更新到0.30以上,安装社区MiniMax-H3专用节点插件,把量化权重放入models目录,导入社区H3工作流,开启4bit或8bit量化,输入提示词即可生成。显存低于16G必须开4bit。
Q8:SGLang和ComfyUI有什么区别?
A:ComfyUI是可视化工作流,适合调试和单条出片;SGLang是命令行服务化部署,适合批量调用和接入已有生产管线。两者加载的是同一套H3-Base权重。
Q9:FastH3是什么?
A:FastVideo的四步蒸馏适配器,配合vLLM-Omni把H3-Base的生成速度推到快于播放。10.1秒的带音频MP4约8.7秒渲染完成。这是团队自报基准,尚未独立复现,而且加速的是H3-Base,不是完整API能力。
Q10:提示词有什么格式要求?
A:H3推荐三段式:integrated_multimodal_description写画面、镜头、动作、运镜;overall_soundscape写环境音、动作音效、对白空间感;non_diegetic_music写配乐风格和情绪。有对白时用[Chinese] 台词标记,多角色用(S1)、(S2)区分。
Q11:帧数有什么限制?
A:24fps,帧数需要满足17k+5的网格。124帧约5秒,173帧约7秒,最长365帧约15秒。生成时长只能选整数秒,不能指定小数。
Q12:Ref2VA最多支持多少参考素材?
A:最多9张图、3段视频、3段音频,总共12个文件。适合做角色一致性、风格迁移、品牌素材延展。用自然语言描述这些素材之间的关系,不需要复杂的参数配置。
Q13:本地抽卡、API成片的分工怎么跑?
A:本地用H3-Base出草稿、抽卡、调提示词、训练LoRA,确定成片方向后调官方API做2K超分和最终输出。加速LoRA把抽卡成本压低,让前期探索不被API调用费限制。
Q14:AMD或Mac能跑吗?
A:可以跑量化版本,但稳定性差,官方推荐N卡CUDA推理。Windows环境下建议走WSL2,比原生Windows报错更少。这不是一条省心的路径。
Q15:模型文件有多大?
A:全精度权重约498GB,但不需要全下。FL2VA和Ref2VA是两个检查点,大部分人只需要一个。量化后显存占用42-50GB,硬盘建议预留100GB以上,不要放在C盘。
Q16:下载源选哪个?
A:国内用户首选ModelScope魔搭社区,CDN针对国内网络优化,不需要额外网络条件。Hugging Face是官方首发源,海外用户或需要确认最新版本时可以选。两边权重和许可证一样。
Q17:有官方使用教程吗?
A:官方有模型卡和API文档。社区层面有Kimi Skill封装的工作流教程、ComfyUI部署指南、提示词三段式规范。也有出版社的《海螺AI短视频创作全攻略》覆盖文生视频、图生视频和音乐生成。
Q18:开源之后模型会持续更新吗?
A:H3-Base权重是固定版本,但社区衍生模型在持续更新——加速LoRA、风格LoRA、量化版本、工作流封装。官方API侧的2K和编排能力也在迭代。本地权重和API是两条并行的线。
Q19:页面加载会先白屏吗?
A:页面结构和文案是静态输出的,不依赖JS渲染正文。工作流卡片和部署信息在内容框架中直接呈现,弱网下也能先看到关键参数和边界说明。
Q20:以后会开源2K和编排吗?
A:目前没有官方时间表。2K超分和Context-IR是H3的差异化能力,留在API侧是当前的策略。社区在尝试用衍生模型和外部工具补这些口子,但补法和官方不完全一样。关注官方公告比猜测更可靠。
Builder Voices

跑H3的人,在说什么

二十条近期反馈,自动向上滚动,鼠标悬停暂停。

边
边界清醒派1小时前★★★★★
部署之前把Community License读了一遍,确认自己在适用地域内。很多教程不提地域限制,下完几百GB才发现不能用,那就很尴尬。
音
音画同步党2小时前★★★★☆
做口播视频的时候,口型和台词真的对得上,不需要后期配音。32kHz立体声的环境音和画面是同一个空间里的感觉,这个差异用过就回不去。
量
量化部署者3小时前★★★★★
16G显存开4bit量化,ComfyUI能跑起来。24G会从容很多。8G试过,OOM概率太高,不推荐。
K
Kimi Skill用户昨天★★★★☆
把本机约束写进SKILL.md之后,AI不会再提“出个1080p”这种超出能力的要求。工程细节交给Skill,创作判断留给人,这个分工很舒服。
抽
本地抽卡党昨天★★★★★
本地抽草稿、API出成片,这套分工在加速LoRA的帮助下成本低了很多。一晚上抽几十版,确定方向再花钱买2K,比全程API便宜太多。
全
全参考一致性2天前★★★★☆
Ref2VA用9张图锁角色,多镜头之间脸和服装没有崩。声线也能用音频参考锁住,做短剧的时候省了反复抽卡的时间。
T
Turbo LoRA用户2天前★★★★★
20步压到4到8步,抽卡速度上来了。虽然细节和全步数版本有差距,但用来试构图和运镜完全够用。
S
SGLang服务化3天前★★★★☆
本地30010端口对外提供标准API之后,把H3嵌进已有管线的成本低了很多。ComfyUI适合调工作流,SGLang适合跑批量。
提
提示词规范者3天前★★★★★
三段式提示词写习惯了之后,画面、声音、配乐分开控制,出片的可控性比一句prompt乱写高很多。[Chinese]标记对白这个设计很实用。
魔
魔搭下载用户4天前★★★★☆
国内从魔搭拉权重比Hugging Face快很多,不需要额外网络条件。CDN优化过,几百GB下起来也不至于卡死。
F
FastH3围观者4天前★★★★★
8.7秒渲染10.1秒视频,虽然是8×B300的团队基准,但方向是清楚的:实时生成本地化不是空话。等消费级硬件跟上。
2
2K边界接受者5天前★★★★☆
本地768P,想要2K走API,这个分工我接受。前期抽卡和调提示词都在本地,成片再买清晰度,比全程API省钱也省时间。
双
双重曝光实验5天前★★★★★
双图参考加分层强度控制,人像和场景的融合比单图硬叠自然很多。H3的全参考模式让两张图的关系可以被描述,不是只能靠参数硬调。
口
口播教程实践6天前★★★★☆
i2v-01三步法跑口播,五要素角色设定加固定镜头,出片无水印1080P。流程不复杂,但每一步的参数要对,不然口型容易偏。
帧
帧数网格踩坑6天前★★★★☆
17k+5网格一开始没注意,填了130帧生成报错。124帧约5秒,173帧约7秒,365帧15秒,按网格填就不会出问题。
衍
衍生模型受益1周前★★★★★
300多个衍生模型里,加速和风格LoRA最实用。官方没开的2K和编排,社区在用别的方式绕,虽然不完美,但让本地工作流能跑起来。
许
许可证阅读者1周前★★★★☆
不是Apache/MIT,是MiniMax自己的社区协议。商用之前把条款过一遍,特别是地域和营收门槛。官方API和网页版不受本地许可证的地域限制。
W
WSL2用户1周前★★★★★
原生Windows推理报错多,换WSL2之后稳定很多。仅支持N卡CUDA,AMD和Mac可以量化但稳定性差,不是省心路径。
硬
硬件分级实践1周前★★★★☆
24G显存流畅稳定,12-16G入门量化,8G勉强。内存32G起步,硬盘100GB以上,不要放C盘。按这个配置走,踩坑少很多。
留
留下来的人1周前★★★★★
H3把边界写清楚了:开了什么、没开什么、能商用还是不能、本地到什么分辨率。剩下的交给工作流和社区。这种“不假装全部开源”的诚实,比“开源”两个字本身更值得信任。