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MiniMax H3开源:视频编辑全球第一,竞品价格1/3

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作者:快思慢想研究院院长 田丰,每日经济新闻 陈婷



图 截图自MiniMax官网关于H3的介绍 一、头版头条:每秒8毛钱,MiniMax H3把视频生成的价格打下来了


一位独立电影制作人曾向Seedance反复提交同一条提示词,十多次被拒。他将同样的需求交给了H3,镜头很快生成,价格更低。他在社交媒体上感叹:如果H3早些发布,自己的电影或许已经用上了。

另一位创作者只上传了一张产品图和一句提示词,H3便生成了一段2K广告。真正打动他的不仅是清晰度,更是模型自行把光线、镜头和品牌调性都处理妥当了。

2026年7月31日,这两段测试背后的大模型——MiniMax H3——正式发布,并宣布近期开源。

二、多模态“大一统”:理解与生成不再分家


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。它支持文本、图片、音频和视频等多种输入形式,支持2K分辨率直出,可生成最长15秒的音画内容。

在Artificial Analysis视频模型榜单中,H3的视频编辑能力以1130 Elo排名全球第一。H3在视频编辑能力项上领先Google Gemini Omni、字节Seedance 2.0等模型。在文生视频和图生视频榜单上,H3也均名列前三。

更具颠覆性的是价格。MiniMax H3视频生成价格为0.8元/秒,仅为业内同类旗舰视频模型的三分之一。

三、结构性降本:不是烧钱补贴,是技术重塑成本曲线


H3价格下探的底层逻辑并非亏本补贴,而是基于技术创新的结构性降本。

MiniMax通过高压缩Tokenizer大幅降低了视频生成所需的Token数量。H3-VAE彻底重构了前代的Tokenizer技术,带来4倍序列长度压缩,直接降低训练和推理成本,这也是支撑原生2K分辨率输出的核心技术。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GPU利用效率等方面进行系统优化。H3-Omni Transformer采用理解与生成异构训练架构,端到端训练吞吐提升近30%。2K输出没有使用常规超分模块,而是让基模对自己的低分辨率结果进行In-context Regeneration,最大限度复用基模已有的生成能力。

H3借鉴了文本模型发展中已被验证的方法——复杂问题拆解、推理、上下文扩展和Muon优化器——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。

模型能力的Scale Up必须与推理成本的Scale Down同步。H3正是这一逻辑的产业级实践——通过更高效的系统架构实现单位算力产出的跃升,将技术红利直接转化为价格优势。

四、降维打击:H3要当数字内容生产的“操作系统内核”


H3的发布并非简单的降价促销。快思慢想研究院院长田丰指出,这是一次基于多模态理解与底层架构重构的系统性商业化降维打击,标志着通用大模型赛道从“纯技术冲刺”正式转向“生态与应用落地”的规模化决战。

在田丰看来,“性价比”只是表象,核心图谋在于通过降低多模态调用的门槛,将H3打造成为新一代数字内容生产的“操作系统内核”,从而在更广泛的通用生产力重构中攫取长远溢价。

Anthropic联合创始人Jack Clark曾如此形容这类底层变革:“太过离谱又太过简单,以至于它可能是对的。”

五、字节同日出手,视频模型赛道进入“清场”时刻


同一天,字节跳动发布新一代视频创作模型Seedance 2.5,单次视频生成时长从15秒提升至30秒,支持最多50个多模态参考素材。新增白模、绿幕参考和视频局部编辑能力。发布当日,徐工集团、小鹏汽车、灵初智能等多家企业已确认合作。

赛道格局正在发生深刻变化。田丰判断,未来大模型赛道将呈现哑铃型结构:一端是极少数掌握底层多模态通用架构、具备极致成本控制能力的基座大厂;另一端则是海量基于开源或廉价API构建垂直场景生态的应用开发者。这一轮由头部企业主导的降价,实质上是提高行业准入门槛的“清场行动”。

7月2日,快手旗下可灵AI完成近30亿美元首轮外部融资,投后估值达180亿美元。资本热度之下,赛道优胜劣汰节奏加快。

六、开源+双轮驱动:MiniMax的生态收割战略


H3是MiniMax推出的首款开源多模态生成模型。MiniMax计划在未来几天内开放模型权重,采用MiniMax Community License,允许免费非商业使用及年收入低于2000万美元组织的商业使用。设计初期即考虑了多款国产芯片的兼容性——优秀的底层抽象能够支撑上层应用的无限繁荣。

MiniMax并非在B端与C端之间做选择。C端产品如“星野”积累的海量真实交互数据,优化了模型的指令遵循与情感理解能力;B端的高强度商业应用需求,则推动模型在负载均衡和推理效率上实现极限优化。基于同一基座的双轮驱动,构筑了独特的竞争壁垒。

七、市场过山车:解禁暴跌与创始人“All in”赌局


7月9日,MiniMax迎来IPO后首次大规模限售股解禁,合计1.53亿股份解除锁定,占总股本比例48.9%。当日收盘价297.4港元,下跌17.98%。7月10日,MiniMax宣布完成新一轮160亿港元融资。同日,创始人兼CEO闫俊杰发布内部全员信,宣布从即日起直到公司实现AGI的那一天,不再从公司领取任何薪酬;未来四年拿出个人名下相当于公司总股本4%的股份激励团队成员,另拿出1%的股份设立专项基金支持开源社区发展。

截至7月31日港股收盘,MiniMax股价报233港元,当日涨幅约13.15%。

八、从“军备竞赛”到“规模化突围”的范式转移


一位AIGC导演曾向媒体坦言:实际生产中最头疼的往往不是生成,而是修改——只想替换桌上的商品,模型却可能连人物姿态、镜头节奏和画面色调一起改掉。

H3将人物替换、背景更换和动作迁移等能力整合进同一模型——识别哪些内容需要改变、哪些必须保留。它试图成为行业首个达到商用级水平、同时开放权重的多模态视频基座模型。

田丰的判断是:在DeepSeek之后,MiniMax H3接棒引领开源大模型成本结构变革,从大语言模型“军备竞赛”转向多模态“规模化突围”的范式转移。

视频生成模型的下一程,不只比谁的镜头更长、画面更好,还要比谁能进入更多工具和工作流,并最终把技术优势转化为实打实的调用量和收入。

H3的定价策略只是商业化的关键一步。如何依靠持续的迭代回应市场的审视,在资本耐心与技术创新之间找到平衡,是MiniMax接下来必须回答的核心命题。

参考文章:《推出新一代多模态生成模型,定价降至行业同类模型三分之一》,每日经济新闻每经记者 陈婷

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