モデル情報

MiniMax-H3-Qwen3-VL-NVFP4

6block · MiniMax-H3-Qwen3-VL-NVFP4

An **NVFP4 (4-bit) Qwen3-VL-32B text encoder** for MiniMax-H3, made with `convert-to-quant`. It is a drop-in replacement for the H3 conditioning text encoder (ComfyUI `CLIPLoader`, type `minimax`). The H3 video weights are unchanged — only the text encoder is quantized to 4-bit, to bring the full H3 stack onto consumer GPUs. This encoder deliberately keeps more of the network in bf16 than a minimum-size 4-bit encoder does. The `--qwen_vlm` filter protects — at bf16 — the token embeddings, the **first and last language layers**, and the **entire vision tower**, quantizing only the middle language-layer linears to NVFP4. The result is 16.64 GiB, about 2 GiB above the most aggressively quantized community NVFP4 encoders (≈14.6 GiB, e.g. the AWQ-quantized encoder in `Comfy-Org/MiniMax-H3`), in exchange for leaving the precision-sensitive layers (embeddings, boundary layers, vision) untouched. It is a fidelity-first tradeoff: spend ~2 GiB more VRAM to keep the layers that most affect conditioning at full precision. Everything still fits a 24 GB card with offload. Everything is held constant except encoder precision — the bf16 encoder vs this NVFP4 encoder, same prompts, same seeds, same DiT — over a 16-clip paired set.

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情報更新日時2026/11/2 19:16:13
OVERVIEW

モデル紹介

An **NVFP4 (4-bit) Qwen3-VL-32B text encoder** for MiniMax-H3, made with `convert-to-quant`. It is a drop-in replacement for the H3 conditioning text encoder (ComfyUI `CLIPLoader`, type `minimax`). The H3 video weights are unchanged — only the text encoder is quantized to 4-bit, to bring the full H3 stack onto consumer GPUs. This encoder deliberately keeps more of the network in bf16 than a minimum-size 4-bit encoder does. The `--qwen_vlm` filter protects — at bf16 — the token embeddings, the **first and last language layers**, and the **entire vision tower**, quantizing only the middle language-layer linears to NVFP4. The result is 16.64 GiB, about 2 GiB above the most aggressively quantized community NVFP4 encoders (≈14.6 GiB, e.g. the AWQ-quantized encoder in `Comfy-Org/MiniMax-H3`), in exchange for leaving the precision-sensitive layers (embeddings, boundary layers, vision) untouched. It is a fidelity-first tradeoff: spend ~2 GiB more VRAM to keep the layers that most affect conditioning at full precision. Everything still fits a 24 GB card with offload. Everything is held constant except encoder precision — the bf16 encoder vs this NVFP4 encoder, same prompts, same seeds, same DiT — over a 16-clip paired set.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

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よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:other。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。