MiniMax H3 发布：多模态生成模型、即将开源，视频编辑能力全球第一

7 月 31 日，MiniMax（稀宇科技）正式发布新一代多模态生成模型 H3。这是 MiniMax 自海螺 AI 视频产品上线以来迭代的第三代模型。MiniMax 此前已先后开源三代 M 系列文本模型，但视频生成模型一直闭源——H3 是其首款开源的多模态生成模型，公司宣布将在未来几天内开放模型权重。

H3 是一个通用的全模态生成模型，能统一理解由文本、图像、视频、音频组成的多模态上下文，输出带原生双声道的音视频内容，最高支持 15 秒 2K 分辨率（2560×1440），24 FPS。H3 默认提供 2K 分辨率输出，定价 0.8 元/秒（2K 分辨率），是业内同类旗舰视频模型的三分之一，768P 分辨率下不到 1/2。

和前两代模型相比，H3 最大的变化是「打破任务边界」。以往的视频生成模型通常将文生视频、图生视频、主体参考、动作参考、视频编辑拆分成独立模块，图像、视频、音频之间也有清晰的边界。H3 的做法是在预训练阶段就把这些任务统一建模，用自然语言描述任务关系，而不是为每种任务单独训练一个专家模型。

在 Artificial Analysis 视频模型榜单中，H3 在视频编辑能力项排名全球第一。

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01四项核心技术

H3 的技术架构围绕四个关键模块展开：

Contextual Omni Representation。这是 H3 投入最大的部分。多模态上下文的引入让传统的 Caption（描述）被重新定义，不仅要描述目标视频本身，还要描述上下文素材之间、上下文与目标之间的关系。为此 MiniMax 定制了专门的全模态理解管线，大部分素材需要消耗 100K Token 的推理，最终压缩为约 4K Token 的表示。语言在其中充当可泛化的连接层，让不同模态的「任务」以开放描述的形式统一起来。

H3-VAE。这一代彻底重构了前代的 tokenizer 技术，在重建质量和易学性上全面提升。关键数字是 4 倍序列长度压缩，直接降低训练和推理成本，也是支撑原生 2K 分辨率输出的核心技术。

H3-Omni Transformer。由于多模态上下文的引入，H3 的序列长度方差比前代大了 3 倍，理解和生成部分的计算负载也显著异质化。MiniMax 采用了理解与生成异构的训练架构，精细调优不同 workload 下的硬件利用率，端到端训练吞吐提升近 30%。值得一提的是，团队放弃了曾在 Hailuo 02 上带来显著架构优势的设计，理由是它在「任务泛化」这一核心目标下引入了额外复杂性。用 MiniMax 自己的话说：「架构技巧应为模型定义让路。」

In-context Regeneration。H3 的 2K 输出没有使用常规的专用超分模块，而是让基模对自己的低分辨率结果进行 in-context 重新生成。好处有两个：最大限度复用基模已有的生成能力；可以再次利用原始多模态上下文信息进行高分辨率输出，从而还原传统超分方案靠「猜」无法恢复的细节，比如小文字和精细纹理。

02测试案例

根据前期邀测反馈，H3 在以下商业场景中表现突出：

广告和电商方面，H3 的指令遵循能力和文字、品牌信息呈现能力使其适合生成品牌广告素材。V2V Motion Transfer（视频到视频动作迁移）可以将一个视频中的动作风格迁移到另一个场景中。

广告电商

产品设计和 UI/UX 方面，H3 可以生成动态交互原型和游戏 UI 动效。

游戏UI

电影和动态海报方面，原生双声道支持让生成结果可以直接包含环境音、对话和背景音乐。

电影片头

动态海报

03首次开源视频模型

H3 的开源计划有几个值得关注的细节。

首先是动机。MiniMax 提到了三个原因：推动开源社区发展、加速国产芯片适配（H3 设计初期就考虑了多款国产芯片的兼容性），以及方便用户定制自己的版本。

其次是是技术路线的延续。H3 借鉴了文本模型发展中已被验证的方法，包括复杂问题拆解、Reasoning、Scaling Context 和 Muon 优化器，将其应用到多模态理解和模型训练中。这也解释了为什么 MiniMax 在文本模型上积累的开源经验，能够延伸到多模态领域。

MiniMax 表示将在「未来几天内」开放权重，具体的开源协议和模型规格尚未公布。后续还会发布详细的技术报告。

MiniMax 在公告中也坦诚了 H3 目前的局限：多模态上下文理解能力仍有大幅提升空间，后续会推动 H 系列与 M 系列（语言模型）能力的融合；模型规模限制了部分能力的完成度，Scaling 是明确方向；部分场景下画面精细度仍需提升。

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