/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
MiniMax-H3
Опубликована
5 авг 2026

MiniMax-H3-W4A4

Генерация видеоТекст → видео

Квантизированная до int4 версия MiniMax H3 для генерации коротких видео со стереозвуком по тексту.

0скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены10 окт 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-W4A4 — разработанная Фелипе Штутманом квантизированная версия генеративной модели MiniMax H3. Она предназначена для создания коротких видео со стереозвуком по текстовому запросу. В 50 трансформерных блоках применена квантизация весов и активаций до int4 по методу SVDQuant; для вычислений используются ядра int4 GEMM из nunchaku. По README, модель запускается на одной RTX 4090, а целевой GPU — RTX 3090.

Чекпойнт содержит квантизированные линейные слои трансформера, а остальные компоненты, включая нормализации, эмбеддеры и VAE, загружаются из исходного репозитория MiniMax H3. README отмечает заметную потерю качества этой сборки при оценке на видео установки; для самой инсталляции использовалась другая, int8-сборка. Лицензия указана как other; README сообщает, что производные веса распространяются по MiniMax H3 Community License.

Сценарии применения

  • создание короткого видео по текстовому описанию
  • генерация видеосцен со стереозвуком
  • локальный запуск генерации видео на GPU RTX 4090
  • эксперименты с генерацией видео на видеокартах RTX 3090 и RTX 4090

Ограничения

README сообщает о заметной потере качества W4A4-сборки при визуальной оценке; результаты и поддерживаемые режимы зависят от загрузчика и компонентов исходного репозитория H3.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

MiniMax H3 W4A4 (SVDQuant, nunchaku)

The 50 transformer blocks of MiniMax H3 quantized to int4, weights and activations, in the SVDQuant lineage. It is one of the first weights-and-activations int4 builds of H3 on pre-Blackwell GPUs, and the one running real int4 GEMM through nunchaku. It runs on one RTX 4090, and the venue target is an RTX 3090.

H3 is a 33B omni transformer that generates video and stereo audio in the same denoising pass. Its published paths want a 128GB unified-memory box. The other 4-bit ports on the Hub require a Blackwell GPU and quantize weights only, or mark their W4A4 variants experimental. This one quantizes weights and activations with real int4 GEMM kernels through nunchaku, calibrated on activations collected during real generation.

Numbers (RTX 4090, 124-frame 832x480 clips with stereo audio, same seed as the bf16-path reference)

builddenoise stepclipVRAM residentVRAM peak
int8 weight-only + block offload (baseline)~14 to 15 s~950 sstreaming~20 GB
W4A4, AdaLN streamed8.0 s624 s13.0 GB18.6 GB
W4A4, AdaLN collapsed to a table3.65 s408 s14.0 GB19.6 GB

Calibration of all 50 blocks took 24 minutes on the same card. Quality holds by eye across an 8-scene bench, trajectories diverge from the reference as any 49-step rollout does under perturbation, coherence and detail do not drop.

Files

transformer_blocks.safetensors (10.58 GB) holds the 300 quantized linears in the standard nunchaku two-file block format, qweight int4 group 64, wscales, rank-32 low-rank branch, smooth factors. Rows follow the diffusers layout of the root transformer/ of the H3 repo, to_q, to_k, to_v, to_out.0, ff.net.0.proj, ff.net.2 per block. Everything the checkpoint does not carry, AdaLN, norms, embedders, token refiner, heads and VAEs, is read from the original H3 repo at load time.

How to run

Loader, runtime, calibration pipeline and all the documented traps live in the companion repo, sztlink/h3-consumer-bench. The short version. Build the diffusers modular pipeline of H3 (PR 14355 branch), load the transformer int8, swap the 300 block linears for SVDQW4A4Linear from this checkpoint behind a 2D wrapper, precompute the AdaLN table from the deterministic sigma schedule, leaf-offload the 9.8GB video VAE. nunchaku 1.3.0.dev wheels cover torch 2.11.

One trap deserves the front page. The H3 repo ships two transformers. FL2VA/transformer is the reference sibling that never executes in the t2va and i2va paths. The runtime uses the root transformer/, different weights, same shapes. Calibrate against the wrong twin and every diagnostic stays green while the output is pure noise.

Lineage

Krea 2 Turbo W4A4 port, then krea-realtime-bench, then h3-consumer-bench, then this. Quantized weights are a derivative of MiniMax H3 and carry the MiniMax H3 Community License.

The work it came from

Quantized by Felipe Sztutman, as part of the research behind 2047: Arquivos do depois de antes, by Giselle Beiguelman and Felipe Sztutman, on view at Casa Firjan, Rio de Janeiro, from October 15 to November 16, 2026. A machine reads the real news on rare earth mining, writes a chapter dated 2047, prints it line by line on a dot matrix printer and projects scenes of it on the wall, generated on site, no cloud. The energy of every scene is measured on the card and published with each chapter at heretica.xyz (English).

This W4A4 build is not the one on the wall. Judged by eye on the installation footage it lost too much, so the show runs H3 with the 300 block linears in int8 weight-only, streamed block by block on an RTX 3090 (and an RTX 4090 for the backlog), the AdaLN collapsed into a 97 MB table with the turbo LoRA by larryvrh (Apache 2.0) baked in, and Sol-Attn sparse attention. The site tells how the scenes are made, in English.

More about the author at felipesztutman.com.

License and territory

The quantized weights are a derivative of MiniMax H3 and are distributed under the MiniMax H3 Community License Agreement, see NOTICE. The license grants rights only within its Applicable Territory, which today excludes the European Union, the United Kingdom, the Republic of Korea and the United States. By downloading or using these files you accept that agreement, including its territorial limits and its Acceptable Use Policy (Exhibit A). Outputs posted publicly must be disclosed as machine generated.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модель выложена одним файлом весов, а не в формате diffusers: рантайм её не загрузит.

Ревизия весов
f87a3dd

0 моделей