Video Rebirth 正式推出 HyperFlow H3 Flash，这是针对 MiniMax-H3 优化的压缩版少步生成模型。该模型能够在生成视频的同时输出同步的双声道音频，参数量仅为原版 MiniMax-H3 Transformer（约 310 亿参数）的一半左右。

核心规格与性能

HyperFlow H3 Flash 默认以 24 fps 帧率、1344 × 768 分辨率生成 5.2 至 15 秒的视频片段，并附带 32 kHz 立体声音轨。模型支持 4、6（默认）或 8 步采样，且无需分类器自由引导（CFG）。

在模型大小方面，fl2va 版本拥有 137 亿参数，ref2va 版本为 139 亿参数。经过量化处理后，Q4_K_M 精度下仅需 9.1 GB 存储空间，Q8_0 为 14.9 GB。这使得该模型能够在配备 16 GB 系统内存的个人电脑上，配合 24 GB 或 32 GB 显存的 GPU 运行。

推理速度表现如下：

4 × NVIDIA B200：生成 5.2 秒片段耗时 8.7 秒。借助合作伙伴 NVIDIA SOL-H3 的推理加速，可在 4 张 B 系列 GPU 上实现实时运行。

1 × NVIDIA H200：耗时 36 秒。

1 × NVIDIA RTX 5090：耗时 92 秒。

支持任务与运行时选择

模型支持三种主要任务：t2va（文生视频 + 音频）、fl2va（首帧或首尾帧生成视频 + 音频）以及 ref2va（参考图 / 视频 / 音频生成）。

用户可根据硬件条件选择运行时环境：

GGUF 运行时：适用于系统内存≤ 64 GB 的个人电脑。支持 ComfyUI、Unsloth Studio 和 stable-diffusion.cpp。推荐在 24 GB 显存 GPU 上使用 Q4_K_M 量化（占用 9.1-9.2 GB）。

INT8 convrot 运行时：适用于数据中心 GPU（如 H100/H200/B200）或系统内存≥ 69 GiB 且显存≥ 24 GB 的 RTX GPU。通过 Python 包调用，支持 W8A8 INT8 量化，模型占用约 16 GB。

基准测试数据

以下测试均基于 1344 × 768 分辨率、6 步采样的端到端生成（含文本编码、Transformer 计算及 VAE 解码）：

消费级 GPU 表现（t2va 任务）：

RTX 5090 ( 32 GB ) ：INT8 模式下，5.2 秒片段耗时 92 秒，15 秒片段耗时 551 秒。GGUF 模式下（Q4_K_M），同等片段耗时分别为 99 秒和 575 秒（需≥ 64 GB 内存）。

RTX 4090 ( 24 GB ) ：INT8 模式下，5.2 秒片段耗时 130 秒，15 秒片段耗时 750 秒。

RTX 3090 ( 24 GB ) ：INT8 模式下，5.2 秒片段耗时 266 秒，15 秒片段耗时 1684 秒。

数据显示，INT8 Transformer 相比 GGUF 速度快 10 – 20%，但 GGUF 所需的系统内存不到 INT8 的一半。在显存充足的情况下（如 RTX 5090），文本编码器和 Transformer 可同时驻留显存，显著缩短文本编码时间。

数据中心 GPU 表现（INT8）：

4 × H200：5.2 秒片段耗时 12.6 秒（使用 Triton 内核）或 12.3 秒（使用 CUTLASS INT8）。

4 × B200：5.2 秒片段耗时 8.7 秒。

技术架构亮点

HyperFlow H3 Flash 通过三项关键技术对 MiniMax-H3 进行了优化：

结构剪枝与低秩分解：移除了部分 Transformer 块（fl2va 移除 3 个，ref2va 移除 1 个），并对线性层进行低秩分解，大幅减少参数量。

旋转 W8A8 INT8 量化：对 180 个线性层应用块对角 Hadamard 旋转后量化为 W8A8 INT8，提升推理效率。

双时间条件控制：引入当前噪声水平 t 和步终点 r 的双时间嵌入，使得模型在无需 CFG 的情况下也能实现高质量的少步采样。

此外，模型支持多 GPU 并行推理，通过 Ulysses 上下文并行和 VAE 并行技术，可在多卡环境下线性扩展性能，并保持输出的逐位可复现性。

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