【免费下载链接】MiniMax-H3-FP8项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/MiniMax-H3-FP8点击查看免费下载MiniMax-H3-FP8 是 MiniMax H3 视频生成模型的预量化检查点仓库提供 INT8、FP8 与 INT8-ConvRot 三种量化格式覆盖 Keyframefl2va与全参考Ref2VA两条工作流。选对文件单卡显存峰值从 57.11 GB 降到 36.97 GB本地即可生成带原生立体声音频的视频。3×2 矩阵一图看懂六大检查点组合 MiniMax H3 能生成最长 15 秒、24 FPS 的视频并同步生成 32 kHz 立体声音频音频是模型联合生成的不是后期加上去的。本仓库把 40.23 GB 的 bf16 原始权重按 3 种量化方案 × 2 条工作流组合成6 个检查点槽位同一提示词、同一种子下两种量化格式的生成效果如下提示词a red panda stepping along a mossy log in a misty forest, cinematic960x544124 帧24 FPS8 步单卡完整带音频的成片见 assets/h3_int8.mp4 与 assets/h3_fp8.mp4。三种量化格式到底差在哪三种方案都只量化主块main block里的 2D 矩阵乘法权重约 95.8% 的参数所有 1-D gain、bias 和整个 modulation 路径保持逐位不变且都采用按输出通道的 absmax 缩放。区别在于格式数值格式特点适用场景INT88 位对称整数体积最小、兼容面最广⭐ 配合torch.compile使用FP8float8 e4m3浮点格式不做编译也稳定⭐ 不启用torch.compile时首选INT8-ConvRotHadamard 旋转基的 INT8INT8 的新一代构建激活值同步旋转以提升数值稳定性当仓库同时存在 INT8 与 ConvRot 文件时选 ConvRot两个关键提醒 ⚠️ConvRot 文件带格式标签它会以旋转基存储权重需要能旋转激活值的加载器。旧版加载器看到标签会直接拒绝加载这是保护机制防止被误当普通 INT8 读取。官方建议用torch.compile→ 选 INT8不用 → 选 FP8。Keyframe 与 Ref2VA两条工作流千万别混H3 的 denoiser 分成两个独立分区加载时只打开其中一个Keyframe / 纯文本fl2va来自transformer/支持 0、1 或 2 张输入图 文本提示覆盖文生视频、首尾帧生视频。全参考ref2va来自transformer_ref/提示词 最多12 个图像/视频/音频参考素材用于多素材参考生成。⚠️最大的坑两个分区类名、配置、635 键的 state dict 完全相同把 Keyframe 检查点塞进 Ref2VA 工作流会加载成功、通过所有元数据检查然后用错误的权重悄悄生成——不报错只出错片。文件名里的Ref2VA是区分两者的唯一标志选型时先确认自己的工作流再对号入座。六个检查点对照表含文件清单#工作流检查点体积1KeyframeMiniMax-H3-INT8.pt18.86 GiB2KeyframeMiniMax-H3-INT8-ConvRot.pt18.86 GiB3KeyframeMiniMax-H3-FP8.pt18.87 GiB4Ref2VAMiniMax-H3-Ref2VA-INT8-ConvRot.pt18.86 GiB5Ref2VAMiniMax-H3-Ref2VA-FP8.pt18.87 GiB6Ref2VA普通 INT8 槽位已由新一代 INT8-ConvRot 构建取代故仓库中无此文件—补充说明每个检查点都同时提供.pt与同名.safetensors两种序列化格式如 MiniMax-H3-FP8.safetensors按需取用。仓库还附带文本编码器 text_encoders/qwen3vl_32b_minimax_h3_int8_convrot.safetensorsQwen3-VL 32B INT8-ConvRot 版及 official/ 下的官方版本。完整文件说明见 README.md。量化到底省了多少对比 40.23 GB 的 bf16 pruned 源权重指标bf16 原版本仓库量化检查点检查点体积40.23 GB20.25 GB↓约 50%端到端渲染显存峰值57.11 GB36.97 GB量化过程在meta设备上搭建骨架、量化张量直接赋值而非拷贝因此稠密 bf16 权重永远不会落到显存里省显存是实打实的。新手选型三步走 ✅定工作流只写提示词/给首尾帧图 →fl2va系列要喂多个参考素材 →Ref2VA系列。定量化用torch.compile→ INT8不用 → FP8追求更新更稳的 INT8 构建 → INT8-ConvRotRef2VA 只此一家。核对文件名确认Ref2VA字样与你的工作流一致再开始下载。仓库为 Git LFS 大文件建议 clone 时确保已安装git-lfsgit clone https://gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/MiniMax-H3-FP8其他注意事项stable-diffusion.cpp 无法加载这些文件sd.cpp 没有能读取外部按通道缩放的 int8 linear 路径。每个文件元数据里都写明了base_model_id MiniMaxAI/MiniMax-H3和具体来源base_checkpoint加载器会先校验再接受防止混用错误底模的权重。许可协议MiniMax H3 Community License Agreement全文见 LICENSE定义了适用地域Applicable Territory使用前务必确认所在司法辖区。这些文件属于模型衍生物量化 modulation 剪枝都改变了数值NOTICE 中按许可证要求逐条列出了全部改动。效果样本一览更多提示词下的静帧截图INT8 与 FP8 各三张可直观感受两种格式的细节差异更多样本samples/int8_2.png、samples/int8_3.png、samples/fp8_2.png、samples/fp8_3.png。小结你的情况推荐文件Keyframe 用 torch.compileMiniMax-H3-INT8.pt或更新的 INT8-ConvRotKeyframe 不用 torch.compileMiniMax-H3-FP8.pt全参考工作流MiniMax-H3-Ref2VA-INT8-ConvRot.pt 或 MiniMax-H3-Ref2VA-FP8.pt记住两句话量化格式看你是否开 torch.compile文件名里的 Ref2VA 决定工作流。选对了单卡 36.97 GB 显存峰值即可跑起带立体声的 15 秒视频生成 。赞分享【免费下载链接】MiniMax-H3-FP8项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/MiniMax-H3-FP8点击查看免费下载相关推荐GetQzonehistory把QQ空间全部历史说说备份成Excel和HTML的完整免费指南GetQzonehistory把QQ空间全部历史说说备份成Excel和HTML的完整免费指南 GetQzonehistory 是一款免费开源的 QQ空间说说备minimax-h3-nvfp4-convrot的11个模型文件怎么选fl2va/ref2va与NVFP4/INT4量化变体选型清单minimax h3 nvfp4 convrot的11个模型文件怎么选fl2va/ref2va与NVFP4/INT4量化变体选型清单 这是一份面向新手的 量化为什么要同时提供 FP8 与 INT8 ConvRotminimax-h3-nvfp4-convrot 速度 A/B 对比变体的设计思路为什么要同时提供 FP8 与 INT8 ConvRotminimax h3 nvfp4 convrot 速度 A/B 对比变体的设计思路 minimax h3上一篇Disque消息优先级实现应用场景与性能影响下一篇school-of-sre数据库索引优化B树与哈希索引的应用场景创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考