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MiniMax H3 オープンソースウェイト:スーパーコンピュータは不要。でも弁護士は必要かも
午前3時の机の上:開かれたPCケース、外付けドライブ、大きなダウンロードが進行中のモニター
ウェイトが公開された。というわけで、まず最初に、MiniMaxの発表投稿に最も多く寄せられた2つの質問に答えよう。
いいえ、スーパーコンピュータは必要ありません。正しいファイルを選べば、ダウンロードは123.6GBではなく42.5GBです。モデルは33Bパラメータで、そのうち約13BはAdaLN変調ブランチにあり、推論時にはロードする必要すらありません。
それからLICENSEファイルを開いた。10行目、2000万ドルの収益条項にたどり着く前に、国名のリストがあった。私の国も載っている。おそらくあなたの国も。
主要なポイント
- MiniMax H3のオープンソースウェイトは、Hugging Faceで
MiniMaxAI/MiniMax-H3として公開中。さらにComfyUI向けに再パッケージされたミラーがComfy-Org/MiniMax-H3にある。ComfyUIは同日にネイティブサポートをリリースした。 - 1つのファイルではない。タスク別のチェックポイントが2つある。
fl2va(テキスト・画像駆動)とref2va(リファレンス駆動)で、最小構成ではそれぞれ21GB。自分の作業に必要な方だけをダウンロードする。 - 33Bの高密度シングルストリームTransformer。最小の動作構成は42.5GBで、フル精度の123.6GBから66%削減。ComfyUIによれば、12GBのGPUカードとオフロードで実行可能。
- ローカル生成はネイティブで短辺768px。2Kではない。2Kは2回目のインコンテキスト再生成パスによって得られる。
- 商用利用は無料だが、UIに「MiniMax H3」と表示する必要があり、年間収益が2000万ドルを超える場合は別途書面による承認が必要。そしてライセンスの適用地域はEU、英国、韓国、米国を除外している。ホステッドAPIは別の法的関係となる。
1人のキャラクター、2つのチェックポイント、1つの午前3時。左側はfl2vaの仕事。右側はref2vaの仕事。同じ人物、同じ部屋、同じ夜、まったく異なる2つの仕事。そして聞こえるファンの唸り音は、画像と同じパスで生成されている。
左:画像からビデオへの変換。fl2vaチェックポイントの仕事。右:リファレンスからビデオへの変換。ref2vaの仕事。どちらもMiniMax H3でネイティブのステレオオーディオ付きでレンダリング。音声オンでどうぞ。
このモデルに最初に生成させたのは、このモデルのダウンロード完了を待っている人間だった。しっくりきた。
MiniMax H3オープンソースウェイトを評価する:2つのチェックポイントと42.5GBの下限
このリリースがこれほど注目された理由はこうだ。Artificial AnalysisはH3をビデオ編集で#1、テキストからビデオと画像からビデオの両方でトップ3に評価し、ウェイトの公開は「圧倒的なリーディングオープンウェイトモデルになるだろう」と述べた(Artificial Analysis、2026年7月)。ダウンロードボタン付きのフロンティア級ビデオモデルというわけだ。
正直なもう半分:同じベンチマークでは、H3はテキストからビデオでGoogleのGemini Omni Flashに劣り、画像からビデオではSeedance 2.0とGemini Omni Flashの両方に後れを取っている(South China Morning Post、2026年7月)。編集では#1だが、すべてで#1というわけではない。
さて、ここからはgit cloneする前にほとんど誰も確認しなかった部分。
誰も見出しにしなかったパラメータ数。 モデルカードはH3-Omni-Transformerを「33Bパラメータの高密度シングルストリームTransformerで、約13BのパラメータがAdaLN関連ブランチに存在する」と説明し、これらの変調出力は事前計算してキャッシュできるため、「推論のみのデプロイではこれらのパラメータをロードする必要がない」と付け加えている。これがプルーニング済みチェックポイントの由来だ。推論だけを行う場合、モデルの約40%はルックアップテーブルになる。
多くの人が80GBを無駄に消費するところ。 公式のMiniMaxAI/MiniMax-H3リポジトリは、すべてを取得すると498GB。ComfyUIミラーは343GB。どちらも両チェックポイントのすべての精度バリアントを保持している。必要なのは400ファイルではなく4ファイルだ。
| ファイル | サイズ | 内容 | 必要な用途 |
|---|---|---|---|
| minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensors | 20.97 GB | fl2vaチェックポイント、プルーニング済み+int8 | テキストからビデオ、画像からビデオ |
| minimax_h3_fl2va_int8_convrot.safetensors | 34.04 GB | fl2va、int8、プルーニングなし | 同上、より高忠実度 |
| minimax_h3_fl2va_bf16.safetensors | 66.28 GB | fl2va、フル精度 | ファインチューニング、研究 |
| minimax_h3_ref2va_pruned_int8_convrot.safetensors | 20.97 GB | ref2vaチェックポイント、プルーニング済み+int8 | リファレンスからビデオのみ |
| minimax_h3_ref2va_int8_convrot.safetensors | 34.04 GB | ref2va、int8、プルーニングなし | 同上、より高忠実度 |
| minimax_h3_ref2va_bf16.safetensors | 66.28 GB | ref2va、フル精度 | ファインチューニング、研究 |
| qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq.safetensors | 15.69 GB | テキストエンコーダー、4ビットAWQ | すべてのワークフロー |
| qwen3vl_32b_minimax_h3_int8_convrot.safetensors | 27.14 GB | テキストエンコーダー、int8 | すべてのワークフロー |
| qwen3vl_32b_minimax_h3_bf16.safetensors | 51.51 GB | テキストエンコーダー、フル精度 | すべてのワークフロー |
| minimax_h3_video_vae_fp16.safetensors | 5.21 GB | ビデオVAE | すべてのワークフロー |
| minimax_h3_audio_vae_fp32.safetensors | 0.61 GB | オーディオVAE | すべてのワークフロー(これが音) |
| 最小動作セット(1タスク) | 42.5 GB | プルーニング済みfl2va + nvfp4エンコーダー + 両VAE | 現実的なダウンロード |
| 両チェックポイント、最小 | 63.4 GB | プルーニング済みref2vaを追加 | 3つのモードすべてが必要な場合 |
| フルbf16での1タスク | 123.6 GB | すべてbf16 | 研究用マシンのみ |
ファイルサイズはComfy-Org/MiniMax-H3リポジトリのインデックスから直接取得、2026年8月。
ComfyUI自身は同じ数値をこう表現している:「総メモリフットプリントをフル精度の123.6GBから42.5GBへ66%削減」。これにより「次世代2KビデオモデルをRTX 3060のようなGPUでローカル実行できる」とある(ComfyUI、2026年8月)。12GBという数字は、ダイナミックオフロードを使った場合の彼らの主張であり、ベンチマークではない。私は3060で実行したことはないし、オフロードはVRAMをシステムRAMと実時間と引き換えに購うものだ。
「ローカルで実行」が静かに意味すること:768px。 H3のネイティブキャンバスは短辺768pxで、上限は768x1344(ComfyUIのH3チュートリアルによる)。動画の長さは24fpsで17フレーム/ブロックのグリッドにスナップする。マーケティング資料の2KクリップはH3-Regenerate-2Kによるもので、768pの結果と元のコンテキストを再びモデルに通す2回目のパスだ。モデルカードは、フルシステムがH3-Context-IR、H3-Base、H3-Regenerate-2Kの3つのモジュールで構成されると明示している。ローカルのComfyUIで得られるのはH3-Baseだ。
そして「オープン」という言葉はここで3つの別々の役割を担っている。 ダウンロード可能、それはそう。商用利用可能、条件付きで。あなたの住む場所で実行可能か、それは住む場所次第。これを「実質クローズドソースモデル」と呼ぶRedditのスレッドは、最初の点では間違っているが、他の2つの点では本質を突いている。第7条に条項の原文がある。
ローカルのMiniMax H3オープンソースウェイト vs ホステッドAPI:進むべき道を選ぶ
この下のすべて、4ステップのデモ全体は、Atlas Cloud上の1つのブラウザタブで実行される。Atlas Cloudは3つのH3エンドポイントすべてと、ベースフレームに使用した画像モデルを提供している。これはウェイトを実行することとは同じではない。そしてその違いは、このモデルではいつも以上に重要だ。
| ローカルウェイト | ホステッドAPI | |
|---|---|---|
| 初期コスト | 42.5GBのダウンロード、12GB以上のGPU、ComfyUIのインストール | APIキー |
| 最初のクリップまでの時間 | 楽観的に見て1晩 | 約2分 |
| 5秒クリップあたりのコスト | GPU時間と電気代 | 1秒$0.14で$0.70 |
| ネイティブ解像度 | 短辺768px、再生成パスで2K | 2K直接、それが唯一のenum値 |
| ファインチューニング、LoRA、改造 | 可能、それがすべての要点 | 不可 |
| データがネットワーク外に出ない | その通り | いいえ |
| ライセンス上のリスク | コミュニティライセンスとその地域条項を受け入れる | ホステッドサービスの顧客となる |
| EU、英国、韓国、米国にいる場合 | 第7条 | ウェイトライセンスの影響を受けない |
経験則:月に約100クリップ未満、または最初から2Kが必要、または除外地域にいる場合、ホステッドがすべての軸で勝る。それ以上、またはチェックポイントの上にさらにトレーニングしたい、または映像を建物の外に出せない場合は、42.5GBをダウンロードする1晩の価値がある。
価格は2026年8月のライブモデルページから確認。すべてのH3エンドポイントは出力1秒ごとに課金され、有効な割引はない。
| モデル | ここでの役割 | 価格 | 割引 |
|---|---|---|---|
| MiniMax H3 image-to-video | ステップ2、fl2vaの仕事 | 2Kで$0.14/秒 | なし |
| MiniMax H3 reference-to-video | ステップ3、ref2vaの仕事 | 2Kで$0.14/秒 | なし |
| MiniMax H3 text-to-video | ステップ4、リファレンスなしのベースライン | 2Kで$0.14/秒 | なし |
| GPT Image 2 text-to-image | ステップ1、ベースフレーム | 記載価格$0.009/画像。私が使ったhigh quality 16:9実行では$0.1745 | なし |
| Seedance 2.0 / Wan 2.7 / Kling v3.0 Turbo | 毎秒の参照ポイント | 1秒あたり$0.112 / $0.10 / $0.095 | Klingは15%オフ |
コードを書く前に知っておくべき1つの不整合:H3のreadmeには今も768pティアが$0.10/秒、動画の長さは5秒または10秒と記載されている。だが実際のスキーマはそれと異なる。resolutionの許可値は正確に1つ、2Kだけで、durationは5から15までの任意の整数を受け付ける。スキーマに合わせて書くこと。このギャップには見事な対称性がある:ホステッド側では768pティアがオフになっており、768pはまさに自分でウェイトを実行したときに得られるネイティブキャンバスなのだ。
ステップ1:GPT Image 2でベースフレームを生成
このデモのすべては1枚の静止画から始まる。シーンは意図的にストレートだ:午前3時、21GBのチェックポイントのダウンロードを見つめる開発者。
モデル:openai/gpt-image-2/text-to-image。設定:quality high、ratio 16:9。
plaintext1A photorealistic wide shot of a cluttered home office at 3 a.m., lit only by two monitors and the RGB glow from an open PC case on the desk. A tired developer in a gray hoodie sits slouched in a mesh chair, chin on hand, staring at the left monitor. The left monitor shows a dark terminal with a single visible download progress bar at about 78 percent. The right monitor shows a file browser. A cold half-full mug of coffee, a mechanical keyboard, and a small desk fan sit on the desk. Rain streaks the window behind him. Shallow depth of field, 35mm, warm monitor key light against cool blue window light, visible sensor grain. No text overlays, no watermarks.
画像モデルに実際のsafetensorsファイル名をレンダリングさせないこと。長いアンダースコア付きの文字列はぐちゃぐちゃになって返ってくる。ファイル名はキャプションに含めること。
Atlas CloudのGPT Image 2プレイグラウンド:午前3時のプロンプトを入力し、出力パネルに完成したベースフレーム
Atlas Cloud上のGPT Image 2:quality high、16:9、右側にベースフレームをレンダリング。high qualityティアではこの実行が$0.1745と見積もられ、$0.009の記載下限を大幅に上回るので、ティアごとに予算を組むこと。
生成されたベースフレーム:午前3時、左のモニターでダウンロードバーを見つめる疲れた開発者
ステップ1の出力。この1枚のフレームがステップ2と3に供給される。
ステップ2:画像からビデオへ - fl2vaチェックポイントの仕事
これはminimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensorsに対応するエンドポイント。最初のフレームを1枚入れると、動きと音が出てくる。ローカルならロードするファイルがこれで、ホステッドなら1回のAPIコールだ。
モデル:minimax/h3/image-to-video。設定:image = ステップ1のフレームをデータURLとして渡す、resolution: 2K、duration: 5、ratio: 16:9。
plaintext1The developer stays still, only breathing and blinking, eyes fixed on the left monitor. The progress bar on the left monitor creeps forward. The case fans spool up and their RGB glow pulses brighter. A moment before the end he exhales and his shoulders drop. Locked-off camera, no camera movement, no zoom, no cuts. Audio: a low case-fan whine that rises in pitch, faint rain against the window, one soft two-note completion chime near the end.
画像は生成直後のストレージURLではなく、base64データURLとして渡すこと。新しいオブジェクトURLはアップストリームのダウンロードチェックに失敗することがある。また、H3は「固定カメラ」という指示を実際に守る点にも注目。このクラスのビデオモデルでは、それは普遍的に当たり前のことではない。
Atlas CloudのMiniMax H3画像からビデオ・プレイグラウンド:ベースフレームを読み込み、出力パネルに完成した2Kクリップ
MiniMax H3画像からビデオ:ベースフレーム読み込み、2K、実行完了。このキャプチャはエンドポイントのデフォルトである8秒を使用したため、見積もりは$1.12となっている。下の埋め込みクリップは5秒バージョンの$0.70。
fl2vaの仕事:1枚のフレームを入れて、5秒の動きとステレオのファン音が出てくる。
ステップ3:リファレンスからビデオへ - ref2vaチェックポイントの仕事
別のチェックポイント、別のファイル、別のタスク。ref2vaは最初のフレームを延長するわけではない。参照素材を取り込み、アイデンティティとオブジェクトの一貫性を保った新しいショットを構築する。だからこそ、リポジトリには21GBのファイルが1つではなく2つ含まれている。
私は2つのリファレンスを与えた:人物と部屋用にステップ1のフレーム、ハードウェア用にグラフィックスカードのマクロショット。
モデル:minimax/h3/reference-to-video。設定:refers = 両方の画像、resolution: 2K、duration: 8、ratio: 16:9。
plaintext1Same man, same gray hoodie, same face, in the same dark home office. New shot: a medium close-up from the side as he leans back in the chair and lets out a long breath, the corner of his mouth lifting slightly. The graphics card in the second reference image is visible over his shoulder, its fans slowing down, RGB settling to a steady color. Keep his identity, hoodie, hair and the room's lighting consistent with the reference images. Locked-off camera. Audio: fan whine winding down, one keyboard keypress, rain continuing.
refersは画像、ビデオ、オーディオの混合配列を受け取り、少なくとも1つの画像またはビデオが必要。オーディオのみは拒否される。このエンドポイントは最大15秒までの動画時間を受け付ける。
このエンドポイントに特有の落とし穴が1つ:ratioを明示的に設定すること。adaptiveのままにすると、400 invalid params, ratio is required for t2va (text-only) and cannot be 'adaptive'というエラーが、両方のリファレンスを明らかに添付したプレイグラウンドからの実行も含めて、4回連続で返ってきた。APIコールにratio: "16:9"を入れたところ、初回で成功した。下のスクリーンショットがプレイグラウンドのキャプチャではなくリファレンス画像なのもこのためだ。プレイグラウンドのAspect Ratioコントロールをadaptiveから変更できなかったので、ここにあるクリップはプレイグラウンド実行ではなく、上記の設定によるAPIからのものだ。
PCケース内に縦置きされた3連ファンのグラフィックスカード
リファレンス画像2、ベースフレームと同じバッチで生成。ステップ1のフレームと一緒に渡される。
ref2vaの仕事:継続ではなく新しい解釈。同じ男性、同じパーカー、同じ部屋。そしてリファレンス2のグラフィックスカードがフレーム内に収まり、ファンが回転を落としている。「ミディアムクローズアップ」という指示を緩く解釈し、かなり引きの画になっている点に注目。
ステップ4:テキストからビデオへ - MiniMax H3オープンソースウェイトのベースライン
同じシーンを言葉で説明し、リファレンスは一切使わない。このステップは、2つのチェックポイントが実際に何のためにあるのかを示すために存在する。
モデル:minimax/h3/text-to-video。設定:ratioはここでは必須でadaptiveは使えないため16:9。resolution: 2K、duration: 5。
plaintext1A tired developer in a gray hoodie at 3 a.m. in a cluttered home office, lit by two monitors and the RGB glow of an open PC case, watching a download progress bar crawl across the left screen. Rain on the window behind him. Locked-off 35mm shot, shallow depth of field, warm monitor light against cool window light, film grain. Audio: rising case-fan whine, faint rain, a soft completion chime at the end.
Atlas CloudのMiniMax H3テキストからビデオ・プレイグラウンド:プロンプトを入力し、出力パネルに完成したクリップ
MiniMax H3テキストからビデオ:リファレンス素材なし、2K、adaptiveはここでは拒否されるためAspect Ratioは16:9に設定、実行完了。同じプロンプトなのに、すでにステップ2とは別の顔になっている。
同じ言葉、別の人間。部屋はいい感じだが、人物が違う。このギャップこそが、fl2vaとref2vaが別々のチェックポイントとして存在する理由そのものだ。
3つすべてをスクリプト化する場合の運用上の注意:アップストリームの並行処理はおおよそ1タスク。ジョブを重ねると429 rate limit exceeded (task concurrency)が返ってくる。直列で実行すること。5秒の2Kクリップは毎回約2分かかった。
MiniMax H3オープンソースウェイトのコスト、そしてライセンスが実際に言っていること
コストの問題には2つの通貨がある。ホステッドの場合、5秒の2Kクリップは$0.70、15秒は$2.10。秒単位、ティアなし、割引なし。ローカルの場合、通貨はギガバイトと時間だ:42.5GBのダウンロード、それを保持できるグラフィックスカード、そして再生成パスも実行しない限り768pのキャンバス。月に数百クリップを超えるあたりで計算が逆転する。それ以下なら、ほぼ逆転しない。
そして3つ目の通貨がある。それは法務レビュー時間だ。私はLICENSE全体を読んだ。ここにその内容を示す。
デスクランプがノートパソコンを照らしている。画面には密度の高いテキスト文書が表示され、そばにはマーカーを引いたプリントアウト、老眼鏡、コップの水
オープンウェイトのリリースで、発表スレッドのために誰もスクリーンショットを撮らない部分。
| 条項 | セクション | 内容 | 意味合い |
|---|---|---|---|
| 適用地域 | I.3、I.5 | 全世界、「除外地域」を除く。「除外地域」とは「欧州連合、英国、大韓民国、およびアメリカ合衆国」と定義 | コミュニティライセンスは、この記事の読者の大半が住む地域では権利を付与しない |
| 地域別利用禁止 | V.4 | 適用地域外で「MiniMax H3 WorksまたはそのOutputsや結果を、使用、複製、改変、配布、または表示」してはならない | ウェイトだけでなく出力にも及ぶ |
| 個別ライセンスの窓口 | II | MiniMaxは「適用される法律を継続的に評価」し、除外地域の事業者にはライセンスについて連絡するよう案内 | 「永遠にダメ」ではなく「まだダメ」。リポジトリには申請フォームが同梱されている |
| 帰属表示 | IV.2 | 使用する商用製品の「ユーザーインターフェースに「MiniMax H3」を目立つように表示」しなければならない | 脚注ではなくUIの変更 |
| 収益のしきい値 | IV.1 | 年間収益が2000万ドルを超える場合、[email protected]からの事前の書面による承認が必要 | 商用利用無料には上限がある |
| モデルの流用禁止 | V.3 | H3またはその出力を「他の人工知能モデルを改善するために」使用してはならない | 自社モデルへの蒸留を排除 |
| 再配布 | III.1、III.4 | 契約書を同梱し、NOTICEファイルを含め、変更したファイルにマークを付ける | 標準的だが、下流のユーザーにも拘束力がある |
| テキストエンコーダー | 追加注記 | エンコーダーはApache 2.0のQwen3-VL-32B | スタックの1つのコンポーネントは真にOSIオープン |
| 準拠法 | IX | 香港特別行政区の法律、香港の専属管轄 | リスクレジスターに1行書く価値がある |
この契約の発効日は2026年8月2日(Hugging Face、2026年8月)。
ほとんどの発表記事は「オープンウェイト」で始めてそこで終わっていた。MiniMaxの功績として、彼らはそれを隠さなかった。リポジトリには独自のdocs/QA-about-License.mdが含まれており、ビデオモデルはテキストモデルよりも規制の動きが速いと説明し、EU AI法、英国と韓国の規制、生成ビデオをめぐる米国の進行中の著作権訴訟に言及し、「現在の制限は『永遠にダメ』ではなく『まだダメ』を意味する」と率直に述べている。同じ文書は、運用上重要な分岐を確認している:APIはMiniMaxがサービングインフラを管理しているためグローバルに利用可能であり続ける一方、オープンウェイトはその管理の外に出る。
つまり、サンフランシスコ、ベルリン、ロンドン、ソウルにいる場合、実際的な解釈は「H3には決して触れられない」ではない。「この特定のライセンスは、自分のマシンでこれらのウェイトを実行することを許可する手段ではない」のだ。個別ライセンスを申請するか、ホステッドエンドポイントを使うこと。そこではあなたはウェイトのライセンシーではなく、サービスの顧客となる。
私は弁護士ではなく、これは法的助言ではない。上記の条項は引用であり、実際の顧問弁護士が10分ほどで原本を読めるようにするためのものだ。
MiniMax H3オープンソースウェイト:よくある質問
MiniMax H3オープンソースウェイトは実際に公開されたのか?どこからダウンロードできる?
はい、2026年8月初旬時点で公開されている。場所は2つ。MiniMaxAI/MiniMax-H3は公式リポジトリで、約498GB。diffusers形式のパイプライン、両方のトランスフォーマー、テキストエンコーダー、両方のVAE、ドキュメント、再現可能なスクリプトが含まれている。Comfy-Org/MiniMax-H3は再パッケージされたComfyUIビルドで、合計約343GB。ほとんどの人が実際に欲しい量子化済みシングルファイルチェックポイントが含まれている。ComfyUIを使っているなら、2番目を使い、4つのファイルをダウンロードしよう。
MiniMax H3のパラメータ数は?スーパーコンピュータは必要?
33Bで、高密度シングルストリームTransformer。そのうち約13BはAdaLN関連ブランチにあり、出力は事前計算してキャッシュできるため、推論のみのデプロイではロードする必要がない。それが「プルーニング済み」チェックポイントの正体だ。スーパーコンピュータは不要。42.5GBのダウンロードと、まともなコンシューマー向けGPUがあればいい。
12GBまたは16GBのVRAMでMiniMax H3オープンソースウェイトを実行できる?
ComfyUIチームは、ダイナミックオフロードを使えば12GBのカードで実行できるとしている。プルーニング済みint8のfl2vaチェックポイントとnvfp4 AWQテキストエンコーダーを使う場合だ。これは彼らの主張であり、私が実行したベンチマークではない。2つの注意点:オフロードはVRAMをシステムRAMと引き換えにするため、64GBのRAMを確保し、レンダリング時間が長くなることを見込むこと。そしてローカルのキャンバスは短辺768pxであり、2Kではない。
MiniMax H3オープンソースウェイトは本当にオープンソースなのか、それとも単なるオープンウェイトか?
正確にはオープンウェイトだ。ウェイトはダウンロード可能で改変もできる。これは1年前にどのフロンティアビデオモデルも提供していなかった水準だ。だが、ライセンスはOSI承認ではなく、トレーニングのレシピとデータは公開されておらず、商用利用には帰属表示と収益に関する条件が付き、地域条項が権利の適用範囲を制限している。真にオープンなコンポーネントはApache 2.0のQwen3-VL-32Bエンコーダーだけだ。3つの異なるレイヤーがあり、「オープン」がきれいに当てはまるのは最初の1つだけ。
MiniMax H3オープンソースウェイトを商用利用できる?2000万ドルのラインは何を意味する?
はい、ただし2つの条件がある。商用製品のユーザーインターフェースに「MiniMax H3」を目立つように表示しなければならない(セクションIV.2)。そして、商用製品とサービスが年間収益2000万ドルを超える場合、使用前にMiniMaxからの別途の事前書面承認が必要で、[email protected]にリクエストする(セクションIV.1)。しきい値はH3の使用量ではなく、あなたの収益に基づく。
なぜMiniMax H3ライセンスは米国とEUを除外しているのか?選択肢は?
MiniMax自身のライセンスQ&Aによると、ビデオ生成はテキストよりも規制環境の変化が速いためだ。具体的にはEU AI法、進化する英国と韓国の規制、生成ビデオをめぐる米国の進行中の著作権訴訟。ウェイトが公開されれば、下流で安全策を強制することはできない。そのため、リリースを遅らせるのではなく、権利付与の範囲を限定した。除外地域での選択肢:リポジトリのフォームから個別ライセンスを申請するか、ホステッドAPIを使うこと。ホステッドAPIは別の法的関係であり、グローバルに利用可能であり続ける。デプロイ前に顧問弁護士にどちらが適合するか確認してもらおう。
2026年8月3日検証。フォローアップリストの3項目:コミュニティのGGUFと低ビット量子化(H3にはまだ存在しない)、除外地域リストの変更、readmeが今も記載しているホステッド768pティアが復活するかどうか。
