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MiniMax H3 오픈 소스 가중치: 슈퍼컴퓨터는 필요 없습니다. 변호사는 필요할지도요.
새벽 3시의 책상, 열린 PC 케이스, 외장 드라이브, 그리고 대용량 다운로드가 진행 중인 화면을 보여주는 모니터
가중치가 공개되었습니다. 그래서 무엇보다 먼저, MiniMax의 출시 게시물 아래에서 가장 많은 답글이 달렸던 두 가지 질문에 답하겠습니다.
아니요, 슈퍼컴퓨터는 필요 없습니다. 올바른 파일을 고르면 다운로드 용량은 123.6GB가 아니라 42.5GB입니다. 이 모델은 33B 파라미터이며, 그중 약 13B는 추론 시 로드할 필요조차 없는 AdaLN modulation 브랜치에 있습니다.
그리고 저는 LICENSE 파일을 열었습니다. 2천만 달러 매출 조항까지 가기도 전에, 10번째 줄에는 국가 목록이 있었습니다. 제 나라도 그 목록에 있었습니다. 아마 여러분의 나라도 그럴 가능성이 큽니다.
핵심 요약
- MiniMax H3 오픈 소스 가중치는 Hugging Face의
MiniMaxAI/MiniMax-H3로 공개되었고, ComfyUI용으로 재패키징된 미러Comfy-Org/MiniMax-H3도 있습니다. ComfyUI는 같은 날 네이티브 지원을 배포했습니다. - 파일 하나가 아닙니다. 작업별 체크포인트가 두 개 있습니다.
fl2va(텍스트 및 이미지 기반)와ref2va(레퍼런스 기반)이며, 가장 작은 형태로 각각 21GB입니다. 필요한 작업에 맞는 것 하나만 다운로드하면 됩니다. - 33B dense single-stream Transformer입니다. 동작 가능한 최소 조합은 42.5GB로, 전체 정밀도 123.6GB 대비 66% 줄었습니다. ComfyUI는 12GB 카드에 오프로딩을 더하면 실행할 수 있다고 말합니다.
- 로컬 생성은 네이티브로 짧은 변 기준 768px이지, 2K가 아닙니다. 2K는 두 번째 in-context 재생성 패스를 통해 나옵니다.
- 상업적 사용은 무료이지만 UI에 "MiniMax H3"를 표시해야 하며, 연매출이 2천만 달러를 넘으면 별도의 서면 승인이 필요합니다. 그리고 라이선스의 Applicable Territory는 EU, 영국, 대한민국, 미국을 제외합니다. 호스팅 API는 법적 관계가 다릅니다.
한 캐릭터, 두 체크포인트, 어느 새벽 3시. 왼쪽은 fl2va가 하는 일입니다. 오른쪽은 ref2va가 하는 일입니다. 같은 사람, 같은 방, 같은 밤이지만 완전히 다른 두 작업이고, 여러분이 듣는 팬 소음은 그림과 같은 패스에서 생성됩니다.
왼쪽: 이미지-투-비디오, fl2va 체크포인트가 수행하는 작업. 오른쪽: 레퍼런스-투-비디오, ref2va가 수행하는 작업. 둘 다 네이티브 스테레오 오디오와 함께 MiniMax H3로 렌더링했습니다. 소리를 켜 보세요.
제가 이 모델에 처음 생성해 달라고 요청한 것은, 이 모델의 다운로드가 끝나기를 기다리는 인간이었습니다. 딱 맞는 느낌이었습니다.
MiniMax H3 오픈 소스 가중치 살펴보기: 두 체크포인트와 42.5GB의 최소선
이번 릴리스가 화제가 된 이유는 이렇습니다. Artificial Analysis는 H3를 Video Editing 1위, text-to-video와 image-to-video 모두 상위 3위에 올렸고, 가중치를 공개하면 "단연 선도적인 open weights 모델이 될 것"이라고 말했습니다(Artificial Analysis, 2026년 7월). 다운로드 버튼이 달린 프런티어급 비디오 모델인 셈입니다.
솔직한 나머지 절반도 있습니다. 같은 벤치마크 실행에서 H3는 text-to-video에서 Google의 Gemini Omni Flash에 뒤처졌고, image-to-video에서는 Seedance 2.0과 Gemini Omni Flash 둘 다보다 뒤에 있었습니다(South China Morning Post, 2026년 7월). 편집에서는 1위지만, 모든 분야에서 1위는 아닙니다.
이제 거의 아무도 git clone을 누르기 전에 확인하지 않았던 부분입니다.
헤드라인에 아무도 넣지 않은 파라미터 수. 모델 카드는 H3-Omni-Transformer를 "약 13B 파라미터가 AdaLN 관련 브랜치에 있는 33B-parameter dense, single-stream Transformer"라고 설명하며, 이 modulation 출력은 사전 계산 및 캐시가 가능하기 때문에 "inference-only deployment에서는 이러한 파라미터를 로드할 필요가 없다"고 덧붙입니다. pruned 체크포인트가 여기서 나옵니다. 추론만 할 때는 모델의 약 40%가 lookup table로 바뀌는 셈입니다.
대부분의 사람들이 아무 이유 없이 80GB를 태우는 지점. 공식 MiniMaxAI/MiniMax-H3 저장소는 전부 받으면 498GB입니다. ComfyUI 미러는 343GB입니다. 둘 다 두 체크포인트의 모든 정밀도 변형을 담고 있습니다. 필요한 것은 파일 400개가 아니라 4개입니다.
| 파일 | 크기 | 정체 | 필요한 경우 |
|---|---|---|---|
| minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensors | 20.97 GB | fl2va 체크포인트, pruned + int8 | Text-to-video, image-to-video |
| minimax_h3_fl2va_int8_convrot.safetensors | 34.04 GB | fl2va, int8, unpruned | 동일, 더 높은 충실도 |
| minimax_h3_fl2va_bf16.safetensors | 66.28 GB | fl2va, 전체 정밀도 | 파인튜닝, 연구 |
| minimax_h3_ref2va_pruned_int8_convrot.safetensors | 20.97 GB | ref2va 체크포인트, pruned + int8 | Reference-to-video 전용 |
| minimax_h3_ref2va_int8_convrot.safetensors | 34.04 GB | ref2va, int8, unpruned | 동일, 더 높은 충실도 |
| minimax_h3_ref2va_bf16.safetensors | 66.28 GB | ref2va, 전체 정밀도 | 파인튜닝, 연구 |
| qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq.safetensors | 15.69 GB | 텍스트 인코더, 4-bit AWQ | 모든 워크플로 |
| qwen3vl_32b_minimax_h3_int8_convrot.safetensors | 27.14 GB | 텍스트 인코더, int8 | 모든 워크플로 |
| qwen3vl_32b_minimax_h3_bf16.safetensors | 51.51 GB | 텍스트 인코더, 전체 정밀도 | 모든 워크플로 |
| minimax_h3_video_vae_fp16.safetensors | 5.21 GB | Video VAE | 모든 워크플로 |
| minimax_h3_audio_vae_fp32.safetensors | 0.61 GB | Audio VAE | 모든 워크플로(이것이 소리입니다) |
| 가장 작은 동작 세트, 작업 하나 | 42.5 GB | pruned fl2va + nvfp4 encoder + both VAEs | 현실적인 다운로드 |
| 두 체크포인트, 최소 구성 | 63.4 GB | pruned ref2va 추가 | 세 가지 모드를 모두 원할 때 |
| 한 작업을 전체 bf16으로 | 123.6 GB | bf16 everything | 연구용 장비 전용 |
파일 크기는 2026년 8월 Comfy-Org/MiniMax-H3 저장소 인덱스에서 직접 확인했습니다.
ComfyUI가 같은 수치를 설명한 방식은 이렇습니다. "전체 메모리 점유량이 전체 정밀도 123.6GB에서 42.5GB로 66% 감소"했고, 이것이 "RTX 3060 같은 GPU에서 차세대 2K 비디오 모델을 로컬로 실행할 수 있게 한다"는 것입니다(ComfyUI, 2026년 8월). 12GB라는 수치는 동적 오프로딩을 전제로 한 그들의 주장으로 받아들이세요. 벤치마크가 아닙니다. 저는 3060에서 실행해 보지 않았고, 오프로딩은 VRAM을 시스템 RAM과 실제 소요 시간으로 사는 방식입니다.
"로컬에서 실행"이 조용히 의미하는 한 가지: 768px. ComfyUI의 H3 튜토리얼에 따르면 H3의 네이티브 캔버스는 짧은 변 768px이며, 최대 768x1344로 제한됩니다. 길이는 24fps에서 17프레임 블록 그리드에 맞춰집니다. 마케팅에 나오는 2K 클립은 H3-Regenerate-2K에서 나오며, 768p 결과와 원래 컨텍스트를 다시 모델에 넣는 두 번째 패스입니다. 모델 카드는 전체 시스템이 H3-Context-IR, H3-Base, H3-Regenerate-2K의 세 모듈로 구성된다고 명확히 밝힙니다. 로컬 ComfyUI가 제공하는 것은 H3-Base입니다.
그리고 여기서 "open"이라는 단어는 서로 다른 세 가지 일을 하고 있습니다. 다운로드 가능하다는 뜻으로는 맞습니다. 상업적으로 사용 가능하다는 뜻으로는 조건부입니다. 여러분이 사는 곳에서 실행 가능하다는 뜻으로는, 사는 곳에 따라 다릅니다. 이를 "사실상 closed source model"이라고 부른 Reddit 스레드는 첫 번째 지점에서는 틀렸지만, 다른 두 지점에서는 실제 문제를 짚고 있습니다. 7절에 조항 문구가 있습니다.
로컬 MiniMax H3 오픈 소스 가중치 vs 호스팅 API: 경로 선택하기
이 아래의 모든 내용, 4단계 데모 전체는 Atlas Cloud에서 브라우저 탭 하나로 실행됩니다. Atlas Cloud는 세 가지 H3 엔드포인트와 제가 기본 프레임에 사용한 이미지 모델을 모두 제공합니다. 이것은 가중치를 직접 실행하는 것과 같지 않으며, 이 모델에서는 그 차이가 평소보다 더 중요합니다.
| 로컬 가중치 | 호스팅 API | |
|---|---|---|
| 초기 비용 | 42.5GB 다운로드, 12GB+ GPU, ComfyUI 설치 | API 키 |
| 첫 클립까지 걸리는 시간 | 낙관적으로 잡아도 저녁 한나절 | 약 2분 |
| 5초 클립당 비용 | GPU 시간과 전기 | $0.14/sec 기준 $0.70 |
| 네이티브 해상도 | 짧은 변 768px, 재생성 패스로 2K | 2K 직접 출력, 유일한 enum 값 |
| 파인튜닝, LoRA, 수술 | 가능, 그것이 핵심 | 불가 |
| 데이터가 네트워크 밖으로 나가지 않음 | 예 | 아니요 |
| 라이선스 노출 | Community License와 그 지역 조항을 수락 | 호스팅 서비스의 고객이 됨 |
| EU, 영국, 한국 또는 미국에 있다면 | 7절 | 가중치 라이선스의 영향을 받지 않음 |
경험칙은 이렇습니다. 월 100클립 미만이거나, 2K를 바로 뽑아야 하거나, Excluded Territory에 있다면 호스팅이 모든 축에서 이깁니다. 그 이상이거나, 체크포인트 위에서 학습할 계획이 있거나, 영상이 건물 밖으로 나가면 안 된다면 42.5GB를 받는 데 저녁을 쓰는 가치가 있습니다.
가격은 2026년 8월 라이브 모델 페이지에서 확인했습니다. 모든 H3 엔드포인트는 출력 초당 과금하며, 활성 할인은 없습니다.
| 모델 | 여기서 하는 일 | 가격 | 할인 |
|---|---|---|---|
| MiniMax H3 image-to-video | Step 2, fl2va 작업 | 2K에서 $0.14 / sec | 없음 |
| MiniMax H3 reference-to-video | Step 3, ref2va 작업 | 2K에서 $0.14 / sec | 없음 |
| MiniMax H3 text-to-video | Step 4, 레퍼런스 없는 기준선 | 2K에서 $0.14 / sec | 없음 |
| GPT Image 2 text-to-image | Step 1, 기본 프레임 | $0.009 / image로 표시됨; 제가 사용한 고품질 16:9 실행은 $0.1745로 견적 | 없음 |
| Seedance 2.0 / Wan 2.7 / Kling v3.0 Turbo | 초당 가격 비교 기준 | $0.112 / $0.10 / $0.095 per sec | Kling 15% 할인 |
코드를 작성하기 전에 알아둘 만한 불일치가 하나 있습니다. H3 readme는 아직도 768p 티어를 $0.10/sec, 길이는 5초 또는 10초로 문서화하고 있습니다. 라이브 스키마는 다릅니다. resolution에는 허용값이 정확히 하나, 2K뿐이고, duration은 5부터 15까지의 임의 정수를 받습니다. 스키마를 기준으로 작성하세요. 그 간극에는 묘한 대칭이 있습니다. 호스팅 쪽에서는 768p 티어가 꺼져 있고, 768p는 바로 여러분이 가중치를 직접 실행할 때 얻는 네이티브 캔버스입니다.
Step 1: GPT Image 2로 기본 프레임 생성하기
이 데모의 모든 것은 하나의 스틸 이미지에서 시작합니다. 장면은 일부러 직설적으로 잡았습니다. 새벽 3시에 21GB 체크포인트 다운로드를 지켜보는 개발자입니다.
Model: openai/gpt-image-2/text-to-image. Settings: quality high, ratio 16:9.
text1A 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. 2
이미지 모델에 실제 safetensors 파일명을 렌더링해 달라고 하지 마세요. 밑줄이 긴 문자열은 뭉개져 돌아옵니다. 파일명은 캡션에 두세요.
Atlas Cloud의 GPT Image 2 playground, 새벽 3시 프롬프트가 입력되어 있고 완성된 기본 프레임이 출력 패널에 표시됨
Atlas Cloud의 GPT Image 2: quality high, 16:9, 오른쪽에 렌더링된 기본 프레임. 고품질 티어는 이 실행에 $0.1745로 견적을 냈고, $0.009의 목록상 최저가보다 훨씬 높으므로 티어별로 예산을 잡으세요.
생성된 기본 프레임: 새벽 3시에 피곤한 개발자가 왼쪽 모니터의 다운로드 바를 지켜보는 장면
Step 1 출력입니다. 이 단일 프레임이 Step 2와 Step 3에 들어갑니다.
Step 2: Image to Video, fl2va 체크포인트가 하는 일
이는 minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensors에 해당하는 엔드포인트입니다. 첫 프레임 하나를 넣으면 모션과 사운드가 나옵니다. 로컬에서는 이 파일을 로드하게 되고, 호스팅에서는 API 호출 한 번입니다.
Model: minimax/h3/image-to-video. Settings: image = Step 1 frame passed as a data URL, resolution: 2K, duration: 5, ratio: 16:9.
text1The 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. 2
이미지는 새로 생성된 스토리지 URL이 아니라 base64 data URL로 전달하세요. 새로 만들어진 object URL은 업스트림 다운로드 체크에서 실패할 수 있습니다. 또한 H3는 실제로 "locked-off camera"를 잘 따릅니다. 이 급의 비디오 모델에서 항상 그런 것은 아닙니다.
Atlas Cloud의 MiniMax H3 image-to-video playground, 기본 프레임이 로드되어 있고 완료된 2K 클립이 출력 패널에 표시됨
MiniMax H3 image-to-video: 기본 프레임 로드, 2K, 실행 완료. 이 캡처는 엔드포인트 기본값인 8초를 사용했기 때문에 견적이 $1.12로 표시됩니다. 아래에 삽입한 클립은 5초 버전으로 $0.70입니다.
fl2va 작업: 프레임 하나를 넣으면 5초의 모션과 스테레오 팬 소음이 함께 나옵니다.
Step 3: Reference to Video, ref2va 체크포인트가 하는 일
다른 체크포인트, 다른 파일, 다른 작업입니다. ref2va는 첫 프레임을 연장하지 않습니다. 레퍼런스 자료를 받아 정체성과 객체 일관성을 유지하는 새로운 샷을 만듭니다. 그래서 저장소가 21GB 파일 하나가 아니라 두 개를 제공하는 것입니다.
저는 두 개의 레퍼런스를 넣었습니다. 인물과 방을 위한 Step 1 프레임, 그리고 하드웨어를 위한 그래픽 카드 매크로 샷입니다.
Model: minimax/h3/reference-to-video. Settings: refers = both images, resolution: 2K, duration: 8, ratio: 16:9.
text1Same 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. 2
refers는 이미지, 비디오, 오디오가 섞인 배열을 받으며, 최소 하나의 이미지 또는 비디오가 필요합니다. 오디오만 넣으면 거부됩니다. 이 엔드포인트 역시 길이를 최대 15초까지 받습니다.
이 엔드포인트에서 특히 주의할 함정이 하나 있습니다. ratio를 명시적으로 설정하세요. adaptive로 두면 400 invalid params, ratio is required for t2va (text-only) and cannot be 'adaptive'가 돌아왔습니다. 레퍼런스 두 개가 분명히 첨부된 playground에서도 네 번 연속 그랬습니다. API 호출에서 ratio: "16:9"를 넣자 첫 시도에 실행되었습니다. 아래 스크린샷이 playground 캡처가 아니라 레퍼런스 이미지인 이유도 이 때문입니다. playground의 Aspect Ratio 컨트롤을 adaptive에서 바꿀 수 없었기 때문에, 여기 보이는 클립은 playground 실행이 아니라 위 설정을 사용한 API 실행에서 나온 것입니다.
두 번째 레퍼런스 이미지: 밤에 열린 PC 케이스 안의 트리플 팬 그래픽 카드를 클로즈업한 매크로 샷
레퍼런스 이미지 2는 기본 프레임과 같은 배치에서 생성했으며, Step 1 프레임과 함께 전달했습니다.
ref2va 작업: 이어지는 장면이 아니라 새로운 테이크입니다. 같은 남자, 같은 후드, 같은 방이며, 레퍼런스 2의 그래픽 카드가 이제 프레임 안에 놓여 팬 속도가 줄어듭니다. "medium close-up"을 느슨하게 해석해 꽤 넓게 유지했다는 점에 주목하세요.
Step 4: Text to Video, MiniMax H3 오픈 소스 가중치 기준선
같은 장면을 말로 설명하고, 레퍼런스는 전혀 쓰지 않습니다. 이 단계는 두 체크포인트가 실제로 왜 존재하는지를 보여주기 위해 있습니다.
Model: minimax/h3/text-to-video. Settings: ratio is required here and cannot be adaptive, so 16:9. resolution: 2K, duration: 5.
text1A 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. 2
Atlas Cloud의 MiniMax H3 text-to-video playground, 프롬프트가 입력되어 있고 완료된 클립이 출력 패널에 표시됨
MiniMax H3 text-to-video: 레퍼런스 자료 없음, 2K, 여기서는 adaptive가 거부되므로 Aspect Ratio를 16:9로 설정, 실행 완료. 같은 프롬프트인데도 Step 2의 인물과 이미 다른 얼굴입니다.
같은 문장, 다른 사람. 방은 멋지지만 사람은 틀렸습니다. 바로 그 차이가 fl2va와 ref2va가 별도 체크포인트로 존재하는 이유 전체입니다.
세 가지를 모두 스크립트로 돌릴 때의 운영상 참고 사항입니다. 업스트림 동시성은 대략 작업 하나 수준입니다. 작업이 겹치면 429 rate limit exceeded (task concurrency)가 돌아옵니다. 순차적으로 실행하세요. 5초 2K 클립은 매번 약 2분 걸렸습니다.
MiniMax H3 오픈 소스 가중치의 비용, 그리고 라이선스가 실제로 말하는 것
비용 문제에는 두 가지 통화가 있습니다. 호스팅에서는 5초 2K 클립이 $0.70, 15초 클립이 $2.10입니다. 초당 과금이고 티어도 할인도 없습니다. 로컬에서는 통화가 기가바이트와 시간입니다. 42.5GB를 내려받고, 이를 담을 수 있는 카드가 필요하며, 재생성 패스를 추가로 돌리지 않는 한 캔버스는 768p입니다. 월 수백 클립 어딘가를 넘어서면 계산이 뒤집힙니다. 그 아래에서는 대체로 그렇지 않습니다.
그리고 세 번째 통화가 있습니다. 법무 검토 시간입니다. 저는 LICENSE 전체를 읽었습니다. 그 안에 있는 내용은 이렇습니다.
촘촘한 텍스트 문서를 띄운 노트북, 형광펜 표시된 출력물, 돋보기안경, 물컵을 비추는 책상 스탠드
출시 스레드에서 아무도 스크린샷으로 올리지 않는 open weights 릴리스의 일부.
| 조항 | 섹션 | 내용 | 여러분에게 의미하는 것 |
|---|---|---|---|
| Applicable Territory | I.3, I.5 | 전 세계, 단 "Excluded Territories" 제외. 이는 "the European Union, the United Kingdom, the Republic of Korea and the United States of America"로 정의됨 | 커뮤니티 라이선스는 이 글 독자 대부분이 사는 지역에서 권리를 부여하지 않음 |
| 지역 외 사용 금지 | V.4 | Applicable Territory 밖에서는 "use, reproduce, modify, distribute, or display the MiniMax H3 Works or any of their Outputs or results"할 수 없음 | 가중치뿐 아니라 Outputs에도 미침 |
| 별도 라이선스 채널 | II | MiniMax는 "continuously evaluate the applicable laws"할 것이며 제외 지역의 당사자에게 라이선스 문의를 요청함 | "영원히 안 됨"이 아니라 "아직 안 됨"입니다. 저장소에는 신청 양식이 포함되어 있음 |
| Attribution | IV.2 | 이를 사용하는 모든 상업 제품의 사용자 인터페이스에 "MiniMax H3"를 "shall prominently display"해야 함 | 각주가 아니라 UI 변경 사항 |
| 매출 기준 | IV.1 | 연매출 2천만 달러를 넘으면 [email protected]에서 사전 서면 승인을 받아야 함 | 무료 상업 사용에는 상한이 있음 |
| 모델 세탁 금지 | V.3 | H3 또는 그 Outputs를 "to improve any other artificial intelligence model"에 사용할 수 없음 | 자체 모델로 증류하는 것을 배제 |
| 재배포 | III.1, III.4 | 계약서를 함께 배포하고, NOTICE 파일을 포함하며, 수정된 파일을 표시해야 함 | 표준적이지만 다운스트림 사용자에게도 구속됨 |
| 텍스트 인코더 | Additional Note | 인코더는 Apache 2.0 하의 Qwen3-VL-32B | 스택의 한 구성요소는 진정으로 OSI-open |
| 준거법 | IX | 홍콩 SAR 법, 홍콩 전속 관할 | 리스크 등록부에 한 줄 들어갈 만한 내용 |
계약의 발효일은 2026년 8월 2일입니다(Hugging Face, 2026년 8월).
대부분의 출시 보도는 "open weights"를 앞세우고 거기서 멈췄습니다. MiniMax를 좋게 평가할 부분도 있습니다. 그들은 이를 숨기지 않았습니다. 저장소에는 자체 docs/QA-about-License.md가 들어 있으며, 비디오 모델이 텍스트 모델보다 더 빠르게 변하는 규제 환경에 놓여 있다고 설명합니다. EU AI Act, 영국 및 한국의 규칙, 생성형 비디오를 둘러싼 미국의 진행 중인 저작권 소송을 직접 언급하고, "the current limitation means 'not yet', not 'not ever'."라고 분명히 말합니다. 같은 문서는 운영상 중요한 구분도 확인해 줍니다. API는 MiniMax가 서빙 인프라를 통제하기 때문에 전 세계에서 계속 이용 가능하지만, open weights는 그 통제 밖으로 나간다는 점입니다.
따라서 여러분이 샌프란시스코, 베를린, 런던, 서울에 있다면 실무적 해석은 "H3를 절대 만질 수 없다"가 아닙니다. "이 특정 라이선스는 여러분이 이 가중치를 자기 장비에서 실행할 수 있게 해 주는 문서가 아니다"입니다. 별도 라이선스를 신청하거나, 가중치의 라이선시가 아니라 서비스의 고객이 되는 호스팅 엔드포인트를 사용하세요.
저는 변호사가 아니며, 이것은 법률 자문이 아닙니다. 위 조항 문구를 인용한 이유는 여러분의 실제 법률 자문가가 원문을 약 10분 만에 읽어볼 수 있게 하기 위해서입니다.
MiniMax H3 오픈 소스 가중치: 자주 묻는 질문
MiniMax H3 오픈 소스 가중치는 실제로 공개되었나요? 어디서 다운로드하나요?
네, 2026년 8월 초 기준으로 공개되었습니다. 두 곳입니다. MiniMaxAI/MiniMax-H3는 공식 저장소로 약 498GB이며, diffusers-format 파이프라인, 두 transformer, 텍스트 인코더, 두 VAE, 문서와 재현 가능한 스크립트를 포함합니다. Comfy-Org/MiniMax-H3는 재패키징된 ComfyUI 빌드로 전체 약 343GB이며, 대부분의 사람이 실제로 원하는 양자화된 단일 파일 체크포인트가 들어 있습니다. ComfyUI를 실행한다면 두 번째 것을 사용하고 파일 4개를 다운로드하세요.
MiniMax H3의 파라미터는 몇 개인가요? 슈퍼컴퓨터가 필요한가요?
Dense single-stream Transformer에서 33B입니다. 그중 약 13B는 출력이 사전 계산 및 캐시될 수 있는 AdaLN 관련 브랜치에 있으므로, 추론 전용 배포에서는 로드할 필요가 없습니다. 이것이 "pruned" 체크포인트입니다. 슈퍼컴퓨터는 필요 없습니다. 42.5GB 다운로드와 강력한 소비자용 GPU가 필요합니다.
MiniMax H3 오픈 소스 가중치를 12GB 또는 16GB VRAM에서 실행할 수 있나요?
ComfyUI 팀은 pruned int8 fl2va 체크포인트와 nvfp4 AWQ 텍스트 인코더를 사용하면 동적 오프로딩으로 12GB 카드에서도 가능하다고 말합니다. 이는 그들의 주장이지, 제가 실행한 벤치마크가 아닙니다. 두 가지 주의점이 있습니다. 오프로딩은 VRAM을 시스템 RAM으로 대체하는 방식이므로 RAM 64GB를 예산에 넣고 긴 렌더링 시간을 예상해야 하며, 로컬 캔버스는 2K가 아니라 짧은 변 768px입니다.
MiniMax H3 오픈 소스 가중치는 정말 오픈 소스인가요, 아니면 open weights일 뿐인가요?
정확히는 open weights입니다. 가중치는 다운로드 및 수정이 가능하며, 이는 1년 전 어떤 프런티어 비디오 모델도 제공하지 않았던 수준입니다. 하지만 라이선스는 OSI 승인 라이선스가 아니고, 학습 레시피와 데이터는 공개되지 않았으며, 상업적 사용에는 attribution 및 매출 조건이 붙고, 지역 조항은 권리 부여가 적용되는 곳을 제한합니다. 진정으로 열린 구성요소는 Apache 2.0 하의 Qwen3-VL-32B 인코더 하나입니다. 세 개의 별도 레이어가 있으며, "open"이라는 말은 첫 번째에만 깔끔하게 들어맞습니다.
MiniMax H3 오픈 소스 가중치를 상업적으로 사용할 수 있나요? 2천만 달러 기준은 무엇을 의미하나요?
네, 두 가지 조건이 있습니다. 상업 제품의 사용자 인터페이스에 "MiniMax H3"를 눈에 잘 띄게 표시해야 합니다(Section IV.2). 그리고 여러분의 상업 제품과 서비스가 연매출 2천만 달러를 넘으면, 사용 전에 MiniMax로부터 별도의 사전 서면 승인을 받아야 하며 [email protected]로 요청해야 합니다(Section IV.1). 기준은 H3 사용량이 아니라 여러분의 매출입니다.
MiniMax H3 라이선스가 미국과 EU를 제외하는 이유는 무엇이며, 제 선택지는 무엇인가요?
MiniMax의 자체 라이선스 Q&A에 따르면, 비디오 생성은 텍스트보다 더 빠르게 변하는 규제 환경에 놓여 있기 때문입니다. 구체적으로 EU AI Act, 변화 중인 영국 및 한국 규칙, 그리고 생성형 비디오에 대한 미국의 진행 중인 저작권 소송을 들고 있습니다. 일단 가중치가 공개되면 다운스트림에서 안전장치를 강제할 수 없으므로, 릴리스를 지연하는 대신 권리 부여 범위를 제한한 것입니다. 제외 지역에서의 선택지는 저장소의 양식을 통해 별도 라이선스를 신청하거나, 법적 관계가 다르며 전 세계에서 계속 이용 가능한 호스팅 API를 사용하는 것입니다. 배포 전에 어떤 방식이 맞는지 법률 자문가에게 확인받으세요.
2026년 8월 3일 확인. 후속 확인 목록에는 세 가지가 있습니다. 커뮤니티 GGUF 및 더 낮은 비트 양자화(H3에는 아직 없음), Excluded Territories 목록 변경 여부, 그리고 readme에는 아직 문서화되어 있는 호스팅 768p 티어가 다시 돌아오는지 여부입니다.
