MiniMax H3-Image: тасвирҳои 4K дар зери 10 сония
11 ноябри соли 2026 MiniMax модели тавлиди тасвири H3-Image-ро баровард. Он вазнҳои кушода дорад ва бар асоси модели видеоии H3 сохта шудааст. Модел тавлиди тасвир аз рӯи матн, тавлид бо истифода аз тасвирҳои истинодӣ ва таҳрири тасвирро дастгирӣ мекунад. Даъвои ширкат мухтасар аст: 16 миллион пиксел, 10–20 сония, вазнҳои кушода.
Хусусиятҳо
| Параметр | Арзиш |
|---|---|
| Ҳадди аксари ҳалли тасвир | 4096 × 4096 (16 MP), тавлиди мустақим, бе upscaler |
| Суръат | тасвири 4K дар камтар аз 10 сония (даъвои истеҳсолкунанда) |
| Меъморӣ | трансформери диффузионии 33.1B-параметра (DiT) |
| Намунагирӣ | 6 қадам, бе classifier-free guidance |
| Тасвирҳои истинодӣ | то 16-то барои ҳар дархост |
| Дарозии дархост | то 4096 токен |
| Таносуби тарафҳо | аз 1:1 то 21:9 (масалан, 6272 × 2688) |
| Вазнҳо | кушода, 68.65 GB дар BF16 |
| Рамзгузори матн | Qwen3-VL, муштарак бо модели видеоии H3 |
DiT трансформери зичи 50-қабата бо андозаи пинҳонии 5376 аст, ки меъмории H3-ро бидуни қабатҳои аудиоӣ истифода мебарад. Нуқтаи санҷишии ихтиёрии васеъкунандаи дархост, MiniMax-H3-Image-PE (17.9 GB дар NVFP4), дархости кӯтоҳро ба тавсифи муфассале табдил медиҳад, ки модел онро беҳтар мефаҳмад.
Суръат: 4K ба формати ҳамарӯза табдил меёбад
Аксари моделҳои тасвирӣ дар ҳудуди 1–4 MP кор мекунанд ва барои тасвирҳои калонтар ба upscaler такя мекунанд. H3-Image тасвири пурраи 16 MP-ро дар камтар аз 10 сония месозад. Ба гуфтаи MiniMax, ин нисбат ба алтернативаҳои маъмули бозор то 5× тезтар аст. Ҳолати Standard API нисбат ба пешниҳодҳои муқоисашаванда 1.5–2× тезтар кор мекунад, ҳол он ки дар ҳолати Highspeed суръати 3–4× иддао мешавад.
Сифат ва назорат
MiniMax мегӯяд, ки натиҷаҳо ҷузъиёти ғанӣ ва воқеӣ доранд, бе ҳамвории сайқалёфтае, ки маъмулан ба тасвирҳои AI хос аст. Ширкат ҳамчунин иддао мекунад, ки модел дар пайравӣ аз дархост аз дигар моделҳои дорои вазнҳои кушода беҳтар аст. Тавлид ва таҳрир як нуқтаи санҷиширо истифода мебаранд, бинобар ин ҳамон вазнҳо ба дархости матнӣ, маҷмӯи тасвирҳои истинодӣ ё дархости таҳрир посух медиҳанд. Дар дархост ба тасвирҳои истинодӣ бо шаклҳои <Picture 1>, <Picture 2> ва ғайра, мувофиқи тартиби боргузорӣ, ишора мешавад.
Портрети студиявии зер намунаи тавлид бо ҳаҷми тақрибан 16.7 MP аст.
Дастрасӣ ва нархгузорӣ
- Вазнҳои кушода дар Hugging Face бо иҷозатномаи MiniMax's Community License дастрасанд.
- API тавассути платформаи MiniMax, MiniMax Code ва барномаи Hailuo AI кор мекунад.
- Интегратсияҳо ComfyUI (гиреҳҳои расмӣ ва шарикон) ва Vercel AI Gateway-ро дар бар мегиранд.
Нархи API барои ҳар як миллион токени тасвири баромад дар ҳолати Standard $3.80 ва дар ҳолати Highspeed $7.60 аст. Нархи як тасвири 4K тақрибан $0.069 ва тасвири 1K тақрибан $0.022 мешавад. То 17 ноябри соли 2026 MiniMax барои тавлиди тасвирҳои ҳаҷмашон 16.6 MP ва бештар 50% тахфиф медиҳад.
Маҳдудиятҳо
Иҷозатномаи MiniMax Community License истифода дар ИМА, Иттиҳоди Аврупо, Британияи Кабир ва Кореяи Ҷанубиро манъ мекунад. Ширкатҳое, ки даромади солонаашон аз $1M зиёд аст, инчунин ҳар касе, ки моделро ба шахсони сеюм ҳамчун хидмати мизбондошта пешниҳод мекунад, бояд аз MiniMax иҷозати хаттӣ гирад. Нишондиҳандаи тавлиди тасвири 4K дар 10 сония даъвои истеҳсолкунанда аст ва то ҳол бо андозагирии мустақил тасдиқ нашудааст.
H3-Image-ро дар куҷо истифода бурдан мумкин аст
api.vega.chat (VEGA API). Як API барои беш аз 800 модели AI. Он дар Русия бе VPN кор мекунад, форматҳои OpenAI ва Anthropic-ро дастгирӣ мекунад ва пардохтро аз рӯи истифодаи воқеӣ — бо корт ё ҳисобнома — мегирад. Пеш аз расидани маълумоти шахсӣ ба модел, он тибқи Қонуни федералии 152 беном карда мешавад; серверҳо дар Русия ҷойгиранд. Моделҳои нав, аз ҷумла H3-Image, фавран пас аз баромадан ба феҳрист илова мешаванд ва ҳисобҳои нав тавозуни санҷишӣ мегиранд.
marfik.media (Marfik). Студияи тавлид ва таҳрири медиа, ки ҳамчунин API барои моделҳои гуногуни медиа пешниҳод мекунад. Феҳрист беш аз 500 моделро барои тасвир, видео, нутқ, мусиқӣ ва объектҳои 3D дар бар мегирад. Тавлид ва таҳрир тавассути агенти AI анҷом мешавад ва обуна талаб намешавад.