/ Модель

Характеристики

Размер весов
17,9 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
MiniMax-H3
Опубликована
18 авг 2026

MiniMax-H3-Qwen3-VL-NVFP4

Генерация видеоТекст → видео3 профессии

Квантованный до NVFP4 текстовый энкодер Qwen3-VL-32B для conditioning и генерации видео с MiniMax-H3 в ComfyUI.

710скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

MiniMax-H3-Qwen3-VL-NVFP4 — 4-битная NVFP4-квантизация текстового энкодера Qwen3-VL-32B для модели генерации видео MiniMax-H3. Репозиторий подготовлен для ComfyUI как замена штатного энкодера conditioning и загружается через CLIPLoader с типом minimax; веса видеодиффузионной модели не изменены. В safetensors-файле размером около 16,64 ГиБ в NVFP4 переведены линейные слои средней части языковой модели, а эмбеддинги, первый и последний языковые слои и вся зрительная башня сохранены в bf16.

Энкодер предназначен для подготовки текстового и визуального conditioning в рабочих процессах генерации видео MiniMax-H3, в том числе на потребительских GPU с 24 ГБ памяти при выгрузке части моделей. Автор сообщает о тестах на 16 парах клипов: LPIPS 0,099, SSIM 0,891 и небольшое изменение межкадрового мерцания относительно bf16; это результаты ограниченного внутреннего набора, а не гарантия качества для любых запросов. На Blackwell NVFP4 работает быстрее; на Ada для ускоренных FP4-ядер требуется сборка PyTorch cu130.

Это преобразованная и квантованная версия энкодера, а не самостоятельная видеомодель: для генерации нужны совместимые веса MiniMax-H3 и соответствующий workflow ComfyUI. Лицензия указана как other; README предписывает соблюдать MiniMax Community License и местное законодательство.

Сценарии применения

  • подготовка текстового conditioning для генерации видео MiniMax-H3
  • использование энкодера MiniMax-H3 на GPU с 24 ГБ памяти при выгрузке моделей
  • замена штатного текстового энкодера в workflow ComfyUI
  • генерация видео по текстовым запросам с совместимыми весами MiniMax-H3

Ограничения

Это только квантизованный текстовый энкодер: для генерации требуются совместимые веса MiniMax-H3 и workflow ComfyUI. Метрики качества приведены для внутреннего набора из 16 пар клипов и не гарантируют аналогичный результат на других запросах; для ускорения на Ada нужна сборка PyTorch cu130.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

MiniMax-H3-Qwen3-VL-NVFP4

An NVFP4 (4-bit) Qwen3-VL-32B text encoder for MiniMax-H3, made with convert-to-quant. It is a drop-in replacement for the H3 conditioning text encoder (ComfyUI CLIPLoader, type minimax). The H3 video weights are unchanged — only the text encoder is quantized to 4-bit, to bring the full H3 stack onto consumer GPUs.

Quantization

  • Quantized with ctq --nvfp4 --qwen_vlm --comfy_quant (weight-only PTQ, comfy_quant layout).
  • Protected (kept bf16): token embeddings, first & last language layers, and the full vision tower (--qwen_vlm filter). The middle language-layer linears go to NVFP4 (FP4 E2M1, block 16).
  • Size: 16.64 GiB / 17.86 GB (bf16 source is 47.97 GiB) — fits a 24 GB consumer GPU with ComfyUI offload.

What's different

This encoder deliberately keeps more of the network in bf16 than a minimum-size 4-bit encoder does. The --qwen_vlm filter protects — at bf16 — the token embeddings, the first and last language layers, and the entire vision tower, quantizing only the middle language-layer linears to NVFP4. The result is 16.64 GiB, about 2 GiB above the most aggressively quantized community NVFP4 encoders (≈14.6 GiB, e.g. the AWQ-quantized encoder in Comfy-Org/MiniMax-H3), in exchange for leaving the precision-sensitive layers (embeddings, boundary layers, vision) untouched. It is a fidelity-first tradeoff: spend ~2 GiB more VRAM to keep the layers that most affect conditioning at full precision. Everything still fits a 24 GB card with offload.

Quantization fidelity (4-bit vs bf16)

Everything is held constant except encoder precision — the bf16 encoder vs this NVFP4 encoder, same prompts, same seeds, same DiT — over a 16-clip paired set.

Verdict — perceptually and temporally equivalent to bf16:

MetricValueWhat it measures
LPIPS ↓0.099Learned perceptual per-frame distance
SSIM ↑0.891Structural per-frame similarity
Temporal flicker (mean inter-frame diff)13.75 → 14.12 (+2.7%)Frame-to-frame stability across the clip set

LPIPS ≈ 0.10 with SSIM ≈ 0.89 means the 4-bit encoder's frames are perceptually the same as bf16's, and the near-identical flicker (13.75 vs 14.12) shows temporal behavior is preserved — the 4-bit conditioning adds no visible shimmer or instability. These are the fidelity conclusion.

FVD — internal relative reference only, not a fidelity verdict. i3d FVD over the same 16 paired clips is 1059.5. This is not a published-scale FVD number: FVD estimates a high-dimensional feature covariance and needs large samples (papers typically use 2048+); at n = 16 the covariance is under-determined, which inflates the absolute value and makes it non-comparable to reported FVD. A meaningful reading would require a same-precision noise floor (bf16 vs bf16 at a different seed); we report the raw figure only for transparency and rely on the perceptual and temporal metrics above.

PSNR over the paired clip is 24.85 dB — low only because a tiny conditioning change makes the diffusion sampler diverge pixel-wise while staying perceptually equivalent, which is exactly why LPIPS/SSIM (not PSNR) are the right lens here.

Verified

ItemResult
Loads in ComfyUI (CLIPLoader type minimax)Yes
Generation quality after 4-bit quantizationClean 720p; perceptually equivalent to bf16 (SSIM 0.891, LPIPS 0.099)
Character identity-lock (ref2va, 3-view)Consistent
Peak VRAM, full 4-bit stack, 24 GB budget~25.7 GiB (runs on RTX 4090 with offload)
Speed~29 s/step at 24 GB; ~2 min/clip with the 4-step turbo LoRA; faster on 32 GB+

NVFP4 runs fastest on Blackwell; on Ada (RTX 4090) a cu130 torch build enables the comfy_kitchen FP4 kernels (otherwise emulated and ~2.3× slower).

Usage (ComfyUI)

  1. Put qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4.safetensors in ComfyUI/models/text_encoders/.
  2. Download the companion 4-bit weights:
  3. In the H3 workflow set CLIPLoader to this encoder and UNETLoader to the NVFP4 DiT.

Notes

Weight-only 4-bit quantization of the text encoder only; the encoder's behavior is otherwise that of the base Qwen3-VL-32B / MiniMax-H3 release. Follow the MiniMax Community License and local law.

Credits & license

  • Base video model: MiniMax-H3 (MiniMax Community License); encoder base Qwen3-VL-32B; bf16 encoder packaging: Comfy-Org/MiniMax-H3.
  • Quantizer: convert-to-quant (silveroxides). Companion 4-bit DiT: lilcheaty; turbo LoRA: Gluttony10.
  • License inherited from the base model.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Базовая модель Comfy-Org/MiniMax-H3 выложена не в формате diffusers, адаптер не к чему подключить.

Ревизия весов
e8666f8

0 моделей