2026年8月3日，MiniMax新一代多模态生成模型MiniMax H3正式开源，在Artificial Analysis视频模型榜单中，视频编辑能力排名全球第一。作为MiniMax从“特化任务模型”迈向“通用多模态智能”的重要探索，H3不再以图片、视频、声音的生成、编辑和参考等单一任务为边界，而是在多模态上下文中统一理解创作意图，完成更加自然、连贯的生成与表达。H3具备商用级的多场景内容生成能力，支持2K分辨率直出，可生成最长15秒的音画内容，在指令遵循、文字与品牌信息呈现、V2V Motion Transfer（视频到视频动作迁移）等方面表现出色，可实现精准、可控的多模态内容编辑与生成，并广泛适用于广告、品牌、电商、产品设计、UI/UX、游戏等商业场景。

MiniMax H3模型一经开源发布，昇腾AI基础软硬件即实现0day支持。基于昇腾在Torch生态上的深度积淀和持续耕耘，仅通过替换亲和性FA算子以及Backend分支定向优化，即完成H3模型的快速适配。配合FSDP显存管理策略，目前已能在昇腾Atlas 800 A3、Atlas 800 A2系列产品上稳定部署运行，展现出昇腾对前沿多模态大模型的原生兼容与敏捷响应能力。

基于昇腾快速实现MiniMax H3的推理部署

昇腾生态从“可用”到“好用”，开源即适配

得益于昇腾长期沉淀的AI基础软硬件生态体系，依托CANN异构计算架构、sglang-diffusers推理引擎、vLLM Omni x MindIE-SD及完善的Torch生态兼容性，昇腾能够高效支撑H3这类架构创新型模型，真正做到“发布即支持”。

通算掩盖，突破同步串行瓶颈

昇腾采用通算掩盖方案，通过流水线并行机制，实现Q/K/V矩阵计算与AllToAll通信、O矩阵AllToAll通信与其他独立计算任务的细粒度流水重叠，以“计算-通信重叠”取代“计算完再通信”的传统模式，打破了同步串行的时序限制，显著压缩空转等待时间，大幅降低端到端时延，充分释放算力潜能。

以存代算，为扩散模型推理提效

昇腾通过集成DiTCache方案，在Block粒度上对中间结果进行缓存与复用，尤其适用于Block数较多的深层模型。以存储换计算，在不影响生成质量的前提下显著减少重复运算，让扩散模型推理更快、更省、更高效。

用户及开发者可访问以下链接获取MiniMax H3基于昇腾Atlas 800 A2、Atlas 800 A3系列产品的部署指导（实际商业性能与部署方案、参数配置及软硬件环境等因素相关）：

SGLang：
https://github.com/sgl-project/sglang/issues/33357

vllm-Omni：

https://atomgit.com/Ascend/MindIE-SD/blob/dev/examples/minimax-h3/infer.md

H3——MiniMax推出的首款开源多模态生成模型

视频编辑能力全球领先

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

视频模型成本大幅优化

MiniMax H3视频生成价格为0.8元/秒（2K分辨率），仅为业内同类旗舰视频模型的三分之一。MiniMax通过高压缩Tokenizer降低视频生成所需的Token数量，实现了成本优化与效率的提升。针对视频长度、分辨率和多模态理解与生成负载差异较大的特点，MiniMax在异构训练、负载均衡和算力利用效率等方面进行系统优化，在追求模型效果的同时控制训练和推理成本。

开源开放降低部署门槛

MiniMax自成立以来，坚持文本与多模态模型并行自研，已先后开源三代M系列文本模型。H3则是MiniMax推出的首款开源多模态生成模型。H3借鉴了文本模型发展过程中已经被验证的方法，包括复杂问题拆解、Reasoning、Scaling Context和Muon优化器等，并将其应用到多模态理解、数据构建和模型训练中。围绕不同任务的理解和指令遵循，MiniMax对数据体系进行了多轮迭代，提升模型面对开放输入和复杂指令时的泛化能力。

MiniMax的多模态路线进入了模型能力、训练效率、开源生态和行业应用协同推进的新阶段，并凭借H3将业内多模态模型的竞争进一步带向效果、成本、开放性与生态协同的综合维度，持续推动优秀的文本、多模态模型从过往的封闭服务，走向更加开放、可协作的产业生态。

昇腾将持续与MiniMax紧密协作，深化对H3及未来模型的技术优化，共同为全球AI开发者和企业用户，提供更强大、更高效、更易用的全模态AI创作基础设施。