MiniMax H3 2K vs 768P: Saya Menjalankan Prompt yang Sama Dua Kali dan Mendapatkan Dua Film yang Berbeda

Dua cetakan dari bidikan botol cold brew yang sama tergeletak di atas meja kafe, satu lembut dan satu tajam, dengan struk di antaranya

Dua cetakan dari bidikan yang sama, satu lembut dan satu tajam. Pada MiniMax H3, celah itu bukanlah penggeser kualitas. Dihasilkan dengan openai/gpt-image-2/text-to-image.

Saya mengirimkan prompt yang sama dua kali. Satu-satunya hal yang saya ubah adalah satu dropdown: 768P, lalu 2K.

Proses pertama memakan biaya $0.40 dan selesai dalam 130 detik. Proses kedua memakan biaya $0.56 dan memakan waktu 181 detik. Lalu saya menempatkan dua bingkai itu berdampingan dan ada sesuatu yang terasa salah. Botolnya masih ada di sana. Labelnya masih ada di sana, lengkap dengan cetakan kecilnya. Tapi mejanya telah berubah dari kayu hangat menjadi batu pucat, sebuah rak muncul di latar belakang di belakang barista, kondensasi pada gelas tiba-tiba ada di mana-mana, dan cahayanya berubah warna.

Saya tidak menghemat uang untuk draf. Saya memotret dua film yang berbeda.

Ini bukan bug. Inilah arti sebenarnya dari "2K" pada H3, dan begitu Anda memahaminya, saran standar yang diberikan semua orang, draft murah lalu selesaikan mahal, perlahan-lahan runtuh. Di bawah ini adalah semua angka dari pengujian itu, plus satu perubahan yang membuat drafting murah berhasil.

Kesimpulan utama (semua angka diukur di Atlas Cloud, 2026-08-05)

• 768P menghasilkan 1344x768, 2K menghasilkan 2560x1440 pada permintaan 16:9. Itu 3,6x piksel dan 3,6x bitrate video.
• Penagihan adalah $0,40 vs $0,56 untuk klip 4 detik, jadi $0,10/dtk vs $0,14/dtk. 768P lebih murah 29% per detik, bukan setengah harga.
• 768P kembali 28% lebih cepat pada pasangan teks-ke-video (130dtk vs 181dtk) dan 17% lebih cepat pada pasangan gambar-ke-video (194dtk vs 234dtk).
• Teks-ke-video pada 768P dan 2K dengan prompt yang sama menghasilkan dua pengambilan yang berbeda, bukan dua kualitas dari satu pengambilan. Draf 768P mentah tidak memberikan pratinjau final 2K Anda.
• Kunci bingkai pertama dengan gambar-ke-video dan penyimpangan berhenti. Set yang sama, pembingkaian yang sama, posisi label yang sama, dan 2K menghabiskan piksel ekstra tepat di tempat yang dikatakan MiniMax: cetakan kecil.
• 768P tidak dibatasi. Kedua tingkatan aktif di enum resolusi dan dapat dipilih di dropdown per 2026-08-05, terlepas dari apa yang masih dikatakan ringkasan lama.

MiniMax H3 2K vs 768P: Apakah 768P Masih dalam Beta Tertutup?

Tidak, dan ini perlu diluruskan sejak awal karena masih diulang di sebagian besar ringkasan harga yang ditulis beberapa hari setelah peluncuran.

Saya menarik skema input langsung untuk ketiga endpoint H3 hari ini. Kolom resolution berbunyi enum: ["768P", "2K"] dengan default: "2K" pada teks-ke-video, gambar-ke-video, dan referensi-ke-video, dan duration berjalan setiap detik penuh dari 4 hingga 15 pada ketiganya. Tidak ada bendera, tidak ada gerbang, tidak ada formulir penjualan. Saya kemudian mengirimkan pekerjaan 768P pada dua endpoint berbeda dan keduanya selesai dan ditagih dengan tarif lebih rendah. Jika sebuah halaman memberi tahu Anda untuk menghubungi penjualan untuk 768P, halaman itu menggambarkan minggu pertama peluncuran, bukan minggu ini.

MiniMax H3 2K vs 768P, Prompt Sama, Berdampingan

Kiri adalah 768P. Kanan adalah 2K. Prompt identik, duration=4 identik, ratio=16:9 identik, dikirimkan berturut-turut ke minimax/h3/text-to-video.

Layar terpisah MiniMax H3 2K vs 768P dari prompt teks-ke-video yang sama, dengan resolusi, harga, dan waktu dinding tercetak

Prompt yang sama, dua proses. Kiri: 768P, 1344x768, $0,40, 130dtk. Kanan: 2K, 2560x1440, $0,56, 181dtk. Ditampilkan sebagai GIF bisu; kedua file yang dikirimkan membawa audio stereo 32 kHz. Diukur di Atlas Cloud, 2026-08-05.

Lihat apa yang sebenarnya berbeda. Ini bukan ketajaman. Ini filmnya. Bahan meja yang berbeda, hiasan latar belakang yang berbeda, jumlah kondensasi yang berbeda, ketinggian kamera yang berbeda, suhu warna yang berbeda, dan label duduk di titik yang berbeda pada botol. Tidak ada dalam prompt yang meminta semua itu berubah.

Sekarang bagian yang diasumsikan semua orang terjadi sebaliknya. Berikut adalah area label dari kedua pengambilan, dipotong dari file asli dan diperbesar ke lebar yang sama, sehingga potongan 768P diperbesar lebih dari potongan 2K.

Perbandingan potongan label antara pengambilan MiniMax H3 768P dan 2K, keduanya menunjukkan baris bahan kecil yang dapat dibaca

Baris kecil "single origin ethiopia guji / 250ml / roasted 04.08.2026" bertahan di 768P. Ini lebih lembut dan jarak hurufnya goyah, tetapi tidak ada yang tidak terbaca. Biaya sebenarnya dari 768P di sini bukanlah teks yang lembek, tetapi komposisi yang berbeda.

Jadi, pembingkaian jujur ​​dari MiniMax H3 2K vs 768P bukanlah "tajam versus buram". Ini adalah "pengambilan ini versus pengambilan yang berbeda, ditambah proses detail di atasnya".

Lembar Spesifikasi MiniMax H3 2K vs 768P, Terukur

Semua yang ada di tabel ini berasal dari ffmpeg -i pada file yang dikirimkan dan dari kolom price pada prediksi yang selesai, bukan dari halaman dokumen.

Ingin membandingkan MiniMax H3 dengan model video lain pada prompt yang sama? Perbandingan model Atlas Cloud menjalankannya berdampingan dengan resolusi dan biaya per detik yang ditampilkan sebelum Anda menghasilkan.

Dua catatan kaki yang membutuhkan biaya untuk saya pelajari. Pertama, kedua tingkatan memberikan 4,46 detik untuk permintaan duration=4 dan keduanya menagih 4 detik, jadi Anda mendapatkan kelebihan 0,46dtk secara gratis tetapi Anda tidak dapat merencanakan potongan di sekitarnya. Kedua, audio identik di semua tingkatan. Jika klip Anda dibawakan oleh dialog atau sinkronisasi musik, 2K tidak memberi Anda apa pun pada hal yang penting.

Mengapa MiniMax H3 2K vs 768P Membuat Semua Orang Terjebak

Karena 2K pada H3 bukanlah langkah upscale. Ini adalah generasi kedua.

MiniMax menjelaskan mekanismenya secara langsung: "Untuk output 2K H3, alih-alih menggunakan modul super-resolusi khusus konvensional, kami membuat model dasar H3 meregenerasi output resolusi rendahnya sendiri secara kontekstual." Mereka juga menjelaskan mengapa mereka membangunnya seperti itu: pendekatan kontekstual "memungkinkannya menggambar kembali konteks multimodal asli untuk menghasilkan output resolusi tinggi, memulihkan detail yang hanya dapat 'ditebak' oleh super-resolusi tradisional dan seringkali tidak dapat dipulihkan, seperti teks kecil dan detail halus" (MiniMax, Juli 2026).

Baca itu lagi dengan topi produksi. Proses 2K kembali ke konteks asli Anda dan menghasilkan lagi. Ketika konteks Anda tidak lebih dari prompt teks, "hasilkan lagi" berarti "lempar dadu lagi". Itulah tepatnya yang ditunjukkan oleh dua pengambilan saya. Model tidak pernah diperintahkan untuk mereproduksi versi 768P, karena tidak pernah melihat versi 768P.

Tiga cara ini menggigit dalam praktik:

1. Anda menggulung draf murah di 768P pada teks-ke-video, memilih pemenang, lalu menjalankannya lagi di 2K. Anda mendapatkan orang asing kembali. Prompt dihormati, filmnya baru. Itulah pengujian di bagian atas halaman ini.
2. Anda membuat anggaran seolah-olah 29% lebih murah per detik berarti 29% lebih murah. Tidak, karena final adalah bagian mahal dari kumpulan nyata mana pun, dan satu gulungan ulang 2K yang terbuang menghapus penghematan pada beberapa draf.
3. Anda berasumsi jalur upgrade murah ada di suatu tempat. Saya memeriksa katalog lengkap di Atlas Cloud hari ini: 452 model, tiga endpoint H3, dan tidak ada endpoint regenerasi H3 di antaranya. Di mana hanya tiga endpoint generasi yang diekspos, "upgrade klip ini ke 2K" berarti menggulungnya ulang atau menjalankan upscaler terpisah di atasnya. Keduanya membutuhkan biaya, dan mereka tidak membeli hal yang sama.

Perlu disebutkan mengapa layak untuk merekayasa model ini daripada beralih. Tawaran utama saat peluncuran adalah video "hingga resolusi 2K, dalam klip hingga 15 detik, dengan audio stereo asli" (DataNorth AI, Agustus 2026), dan skornya mendukungnya: H3 saat ini duduk di puncak papan peringkat Elo penyuntingan video Artificial Analysis di 1.130, di depan Gemini Omni Flash di 1.122 dan 93 poin di depan Dreamina Seedance 2.0 720p di 1.037 (Artificial Analysis, Agustus 2026). Kualitasnya sepadan dengan alur kerja. Alur kerja hanya harus menghormati bagaimana 2K diproduksi.

Empat Model di Balik Pengujian MiniMax H3 2K vs 768P Ini, dalam Satu Tab

Seluruh pengujian adalah empat model, satu kunci API, satu tagihan. Saya menjalankannya di Atlas Cloud karena beralih antara model gambar, dua endpoint H3, dan upscaler jika tidak berarti tiga akun dan tiga faktur untuk direkonsiliasi di akhir bulan.

Dua catatan sebelum Anda menyalin angka. Endpoint H3 semuanya menerbitkan satu tarif headline $0,14/dtk, yaitu tier 2K; tarif 768P muncul di tagihan, bukan di daftar, jadi ukur sendiri sekali. Dan tidak satu pun dari keempat model ini yang didiskon saat ini. Jika Anda ingin memotong langkah penguncian bingkai, openai/gpt-image-2-developer/text-to-image berjalan dengan diskon 50% ($0,004 dari $0,009) per Agustus 2026, dan ini adalah keluarga yang sama melakukan pekerjaan yang sama.

Cara Menjalankan Pengujian MiniMax H3 2K vs 768P Sendiri

Lima langkah, kredit $2,21, dan sekitar 15 menit dari total waktu dinding. Setiap prompt di bawah ini adalah string persis yang saya kirim.

Tiga catatan parameter terlebih dahulu, karena masing-masing dapat secara diam-diam menghabiskan biaya satu kali proses:

• Pada teks-ke-video, kolomnya adalah ratio, bukan aspect_ratio, default-nya adalah 1:1, dan enum-nya tidak memiliki opsi adaptive. Berikan 16:9 sendiri atau Anda mendapatkan klip persegi. Pada gambar-ke-video, enum hanya adaptive, karena bingkai pertama Anda yang menentukan bentuk.
• Selalu kirim duration secara eksplisit daripada mempercayai default yang didokumentasikan yaitu 8. Apa yang ditagih mengikuti apa yang dikirimkan, bukan apa yang Anda asumsikan.
• Setiap pekerjaan H3 bertahan lebih lama dari batas waktu inline normal, jadi kirimkan secara asinkron dan polling. Kolom price juga terisi terlambat: ketika status berubah menjadi completed seringkali masih kosong, dan Anda harus melakukan polling id prediksi sekali lagi untuk mendapatkan angka sebenarnya. Tanpa polling kedua itu, Anda tidak dapat membuat tabel biaya yang jujur.

Langkah 1: Kunci Bingkai Dengan GPT Image 2

Ini adalah langkah yang mengubah draf menjadi pratinjau alih-alih tiket lotere. Hasilkan komposisi akhir sebagai gambar diam, dan itu menjadi bagian yang tidak dapat digerakkan dari kedua proses video.

textCopy
1Macro product photograph of a matte black cold-brew coffee bottle standing on a wet slate slab, morning window light raking across it from the right. A cream paper label wraps the bottle, sharply legible: bold uppercase title "NORTHBOUND COLD BREW" on one line, and directly beneath it in small type "single origin ethiopia guji / 250ml / roasted 04.08.2026". Condensation beads on the glass, an espresso machine and a barista in a denim shirt softly out of focus in the background. Cinematic, shallow depth of field, warm neutral grade, photoreal, 16:9.
2

Pengaturan: kualitas tinggi, ukuran 2048x1152. Jangan berhemat di sini. Setiap detail yang ingin Anda lindungi oleh proses 2K harus ada di bingkai ini terlebih dahulu.

Bingkai pertama yang terkunci dihasilkan dengan GPT Image 2 pada 2048x1152, menampilkan botol cold brew dan cetakan kecilnya yang terbaca

Dihasilkan dengan openai/gpt-image-2/text-to-image, kualitas tinggi, 2048x1152. Ditagih $0,1745, kembali dalam 146dtk.

Lingkungan bermain GPT Image 2 di Atlas Cloud dengan prompt bingkai diisi dan botol yang dihasilkan di panel keluaran

GPT Image 2 di Atlas Cloud: kualitas diatur ke tinggi, 16:9, bingkai terkunci dirender di sebelah kanan.

Langkah 2: Draf di 768P

Endpoint yang sama yang akan Anda gunakan untuk final. Hanya resolusinya yang berbeda antara langkah ini dan langkah 4.

textCopy
1Slow macro dolly-in on the bottle. Condensation beads slide down the glass. The label stays perfectly still and legible. In the soft background the barista wipes the counter once. Natural cafe room tone, a faint espresso machine hiss. No camera shake.
2

Pengaturan pada minimax/h3/image-to-video: bingkai pertama = output langkah 1 Anda, resolution=768P, duration=4, ratio=adaptive.

Klip draf MiniMax H3 768P, gerakan dolly makro lambat pada botol cold brew

Draf 768P: 1344x768, ditagih $0,40, kembali dalam 194dtk. Ditampilkan sebagai GIF bisu; file itu sendiri membawa stereo 32 kHz. Perhatikan empat goresan tetesan tebal yang tercoreng di label.

Lingkungan bermain gambar-ke-video MiniMax H3 di Atlas Cloud dengan bingkai terkunci diunggah, prompt diketik, dan klip selesai di panel keluaran

Formulir gambar-ke-video dengan bingkai terkunci dimuat. Resolusi dan Durasi adalah dua-satunya kolom yang memisahkan langkah ini dari langkah 4, dan kedua tingkatan berada di daftar yang sama tanpa ada yang membatasi salah satunya. Tangkapan ini dibiarkan pada default 2K dan 8 detik, itulah sebabnya tombol Run mengutip $1,12; alihkan Resolusi ke 768P dan Durasi ke 4 dan kutipan itu turun menjadi $0,40.

Langkah 3: Nilai Draf MiniMax H3 2K vs 768P pada Hal yang Tepat

Draf adalah latihan, bukan bukti. Dari dua pasangan saya, berikut adalah apa yang dapat diandalkan untuk diberitahukan dan apa yang tidak.

Percayai untuk: kata-kata prompt, apakah gerakannya terbaca sama sekali, jumlah gerakan kamera, tempo selama empat detik, dan alas audio. Semua itu ditransfer dengan bersih.

Jangan percayai untuk: tekstur permukaan halus, jenis huruf terkecil pada produk Anda, atau artefak apa pun yang diciptakannya. Dalam draf 768P saya, labelnya mendapat empat tetesan cokelat tebal yang tidak diproduksi oleh proses 2K, dan baris bahan kecil runtuh menjadi bubur. Jika saya menolak draf itu karena terlihat kotor, saya akan menolak prompt yang berfungsi.

Itulah pembagian kerja yang sebenarnya. 768P menjawab "apakah ini bidikan yang tepat", 2K menjawab "apakah ini dapat dikirim".

Langkah 4: Balik Satu Kolom dan Selesaikan di 2K

Endpoint yang sama, bingkai pertama yang sama, string prompt yang sama. Ubah resolution menjadi 2K dan tidak ada yang lain.

Klip final MiniMax H3 2K dari bingkai pertama terkunci yang sama, dengan label bersih dan cetakan kecil terbaca

Final 2K: 2560x1440, ditagih $0,56, kembali dalam 234dtk. Lempengan yang sama, mesin espresso yang sama, tanaman yang sama, barista yang sama, posisi label yang sama dengan draf.

Inilah jawaban atas pertanyaan yang seluruh artikel ini dibangun untuk diuji, dan hasilnya bagus. Dengan bingkai pertama terkunci, penyimpangan berhenti. Set, pembingkaian, ketinggian kamera, dan posisi tipografi semuanya bertahan antara draf 768P dan final 2K. Perbedaannya terbatas pada detail: proses 2K membersihkan tetesan yang tercoreng menjadi satu aliran tipis, menyelesaikan butiran kertas, dan mengubah baris bahan kecil dari kebisingan kembali menjadi kata-kata. Itulah tepatnya perilaku yang diklaim MiniMax untuk regenerasi kontekstual, dan ini adalah pertama kalinya dalam pengujian ini bahwa 2K terlihat seperti tingkat kualitas, bukan gulungan ulang.

Sebagai perbandingan, kelompok kontrol. Ini adalah proses teks-ke-video mentah di 2K, yang menghasilkan orang asing di bagian atas halaman ini. Konten prompt yang sama, tidak ada bingkai pertama, jadi tidak ada yang mengikat komposisinya.

Lingkungan bermain teks-ke-video MiniMax H3 di 2K dengan klip kontrol selesai di panel keluaran

MiniMax H3 teks-ke-video di Atlas Cloud: tanpa bingkai pertama, Resolusi 2K, Rasio Aspek 16:9, dan klip selesai di panel keluaran. Tidak ada yang salah dengan generasi ini. Hanya saja ini bukan film yang sama dengan yang diproduksi oleh proses 768P.

Langkah 5: Atau Lewati Gulungan Ulang MiniMax H3 2K vs 768P dan Upscale Sebagai Gantinya

Terkadang pengambilan 768P sudah yang tepat. Performanya mendarat, waktunya tepat, dan Anda tidak menginginkan regenerasi yang mungkin mendarat secara berbeda. Maka jangan gulung ulang. Dorong file yang tepat melalui upscaler.

Pengaturan pada atlascloud/video-upscaler: video = URL output 768P Anda, target_resolution=2k. Batas input pada 2K adalah 23 detik dan 690 bingkai, dan fps input harus 30 atau lebih rendah, sehingga klip 24 fps H3 lolos dengan nyaman.

Pengambilan 768P didorong melalui upscaler video Atlas Cloud ke 2K, rekaman yang sama pada resolusi lebih tinggi

Pengambilan yang di-upscale: 2540x1452, ditagih $0,12, kembali dalam 40dtk. Empat tetesan yang sama, semuanya sama. Ini adalah film yang sama, bukan yang baru.

Lingkungan bermain upscaler video Atlas Cloud dengan klip 768P dimuat dan hasil 2K di panel keluaran

Upscaler video di Atlas Cloud dengan klip H3 768P dimuat dan hasil upscaled diputar di sebelah kanan. Tangkapan ini berjalan pada default 1080p, yang tombol Run harganya $0,09 untuk apa pun di bawah minimum 5 detik. Alihkan Target Resolusi ke 2k dan Anda berada di tier $0,024/dtk, yaitu $0,12 yang ditagihkan kepada saya untuk proses saya sendiri.

Dan inilah vonis yang tidak boleh dilewatkan siapa pun, ketiga potongan label dari bingkai terkunci yang sama pada perbesaran yang sama.

Perbandingan potongan label tiga arah: 768P asli, klip itu di-upscale ke 2K, dan 2K asli, menunjukkan hanya 2K asli yang memulihkan cetakan kecil

768P asli, klip yang sama di-upscale, dan 2K asli. Upscaler mempertajam butiran kertas dan judul besar dengan indah, dan mempertahankan pengambilan yang tepat. Apa yang tidak dapat dilakukannya adalah mengembalikan baris kecil, karena informasi itu tidak pernah ada di file 768P. Proses regenerasi dapat melakukannya, karena kembali ke konteks, bukan ke piksel.

Jadi kedua rute itu bukanlah pesaing. Mereka menjawab pertanyaan yang berbeda. Upscaling mempertahankan performa. Regenerasi memulihkan detail. Pilih sesuai dengan mana yang tidak mampu hilang dari klip Anda.

Variasi yang Layak Diuji pada MiniMax H3 2K vs 768P

• Vertikal. Pengujian 16:9 saya kembali 1344x768, jadi sisi pendek adalah apa yang ditentukan oleh tier. Permintaan 9:16 harus mendarat di 768x1344 pada logika yang sama, tetapi ukur sekali sebelum Anda membangun kumpulan vertikal berdasarkan asumsi. Pada gambar-ke-video, Anda mengatur bentuk melalui bingkai pertama daripada melawan enum adaptive.
• Kepala bicara. Di sinilah saya akan melewatkan drafting sepenuhnya dan langsung ke 2K. Wajah, gigi, dan garis mata persis adalah kelas detail kecil yang menjadi tujuan proses regenerasi, dan draf 768P akan salah menginformasikan Anda tentang ketiganya.
• Klip panjang. Pada 15 detik, kesenjangan melebar menjadi $1,50 versus $2,10, dan waktu dinding bertambah seiring dengannya. Rencanakan antreannya, bukan hanya anggarannya.
• Teks produk dan pekerjaan multi-bahasa. Tipe dalam bingkai yang stabil dari H3 dan audio multi-bahasa aslinya adalah alasan orang memilihnya untuk kemasan komersial. Keduanya bertahan di 768P, yang menjadikan 768P sebagai tier pengiriman yang benar-benar dapat digunakan untuk potongan sosial, bukan hanya ruang latihan.

Berapa Biaya Sebenarnya MiniMax H3 2K vs 768P Per Klip yang Dapat Digunakan

Pertama, tiga rute ke kiriman 2K, per klip 8 detik, pada tarif yang sebenarnya saya kenakan.

Sekarang angka yang menentukan bulan Anda. Ambil campuran realistis: sepuluh gulungan draf 4 detik untuk menemukan bidikan, lalu dua klip final 8 detik.

Baca baris tengah dengan jujur. Penghematan per detik adalah 29%, tetapi penghematan per kumpulan adalah 18%, karena final Anda tetaplah final. Penghematan hanya tumbuh menuju 29% saat drafting mendominasi: pada dua puluh gulungan draf 8 detik, bukan sepuluh yang pendek, rute dua mendarat sekitar 25% di bawah semua-2K. Dan setiap sen darinya tergantung pada bingkai terkunci, karena tanpanya, sepuluh gulungan murah itu adalah sepuluh film yang tidak akan Anda kirim.

Dividen kedua adalah waktu, dan itu mungkin lebih penting. Pada pasangan teks-ke-video, 768P kembali 28% lebih cepat, dan di kedua pasangan, itu tidak pernah memakan waktu lebih lama. Pada klip 4 detik pada waktu dinding itu, itu kira-kira 27 gulungan draf dalam satu jam, bukan 20. Ketika Anda masih mencari prompt yang tepat, tujuh ayunan ekstra lebih penting daripada $1,60 yang Anda hemat.

Satu catatan hukum jika Anda berencana untuk menghindari semua ini dengan hosting sendiri. Bobot terbuka di Hugging Face adalah H3-Base, yang menghasilkan pada sisi pendek 768. Proses 2K tinggal di sisi API, jadi bobot terbuka memberi Anda tier draf dan bukan tier final. Lisensi komunitas juga membawa wilayah yang dikecualikan yang mencakup UE, Inggris, Korea, dan AS, dengan saluran otorisasi terpisah yang terbuka, jadi baca lisensinya sebelum Anda membangun saluran komersial di checkout lokal. Untuk gambaran yang lebih luas tentang apa yang dilakukan dan tidak termasuk bobot yang dirilis, lihat ulasan MiniMax H3 kami, dan katalog model lengkap jika Anda ingin memberi harga H3 terhadap bidang video saat ini lainnya.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Dalam MiniMax H3 2K vs 768P, apakah 768P benar-benar lebih murah per klip?

Ya. Saya ditagih $0,40 untuk klip 768P 4 detik dan $0,56 untuk permintaan identik di 2K, jadi $0,10/dtk versus $0,14/dtk, penghematan 29% per detik. Tangkapannya adalah bahwa penghematan hanya berarti jika proses murah mengajari Anda sesuatu tentang yang mahal, yang memerlukan penguncian bingkai pertama. Draf teks-ke-video mentah di 768P adalah film terpisah, dan uang yang dihabiskan untuk itu bukanlah uang yang dihemat.

Dalam MiniMax H3 2K vs 768P, apakah 2K hanyalah upscale dari output 768P?

Tidak. MiniMax membuat model dasar meregenerasi output resolusi rendahnya sendiri secara kontekstual daripada menjalankan modul super-resolusi khusus, itulah sebabnya 2K dapat memulihkan teks kecil dan detail permukaan halus yang hanya dapat didekati oleh upscaler. Potongan label tiga arah saya menunjukkan dengan tepat: klip 768P yang di-upscale mempertajam butiran kertas tetapi meninggalkan baris bahan kecil sebagai kebisingan yang tidak terbaca, sementara proses 2K asli mengubahnya kembali menjadi kata-kata.

Akankah draf MiniMax H3 768P saya terlihat seperti final 2K saya?

Hanya jika Anda mengunci bingkai pertama. Pada teks-ke-video mentah, kedua tier memberi saya hiasan set yang berbeda, ketinggian kamera yang berbeda, kondensasi yang berbeda, dan posisi label yang berbeda dari prompt yang sama. Pada gambar-ke-video dengan bingkai pertama tetap, komposisi, pembingkaian, dan tipografi semuanya bertahan di antara tier dan satu-satunya perubahan adalah detail dan tekstur.

Apakah saya masih perlu menghubungi penjualan untuk MiniMax H3 768P?

Tidak, per 2026-08-05. Skema langsung pada ketiga endpoint H3 mencantumkan resolution sebagai enum: ["768P", "2K"], lingkungan bermain menunjukkan keduanya dalam satu dropdown, dan pekerjaan 768P saya selesai dan ditagih dengan tarif lebih rendah pada dua endpoint berbeda. Garis beta tertutup berasal dari liputan yang ditulis pada hari-hari pertama setelah peluncuran.

Dalam MiniMax H3 2K vs 768P, seberapa jauh lebih lambat 2K?

Pada pasangan 4 detik saya, 1,2x hingga 1,4x lebih lambat: 181dtk versus 130dtk pada teks-ke-video dan 234dtk versus 194dtk pada gambar-ke-video, diukur dari kirim hingga selesai. Secara arsitektural, 2K adalah proses generasi kedua pada konteks yang sama, jadi perkirakan kesenjangan absolut melebar pada klip yang lebih panjang, bukan tetap datar.

Bisakah saya meningkatkan klip 768P ke 2K tanpa menggulungnya ulang?

Anda dapat menaikkan resolusi tanpa menyentuh pengambilan dengan menjalankannya melalui upscaler video, yang dikenakan biaya $0,12 untuk klip 4,46 detik pada tier 2K ($0,024/dtk dengan minimum 5 detik) dan kembali dalam 40 detik. Itu mempertahankan performa bingkai demi bingkai. Apa yang tidak akan dilakukannya adalah memulihkan detail yang tidak pernah ditangkap, jadi jika inti dari pergi ke 2K adalah jenis huruf kecil yang terbaca, Anda memerlukan proses regenerasi, bukan upscaler.