模型介绍
**Veda** is a learned sparse-attention method for video diffusion models. This checkpoint brings Veda to MiniMax-H3 reference-to-audio-video generation. It selects visual reference and generated video tiles independently; text, VLM conditioning, and audio attention remain dense. The predictor is not a LoRA and leaves the backbone weights unchanged. This preview was fine-tuned for 600 updates from the T2VA predictor on 5.17-second R2VA clips. It uses the MiniMax-H3 Turbo LoRA for eight-step generation, with up to 32 visual-reference tiles and 32 current-video tiles per query tile and head. The predictor is stored in FP8 and dequantized to BF16 when loaded. - **Learned sparse attention.** Visual reference and generated-video attention are selected independently; text, VLM conditioning, and audio stay dense. - **Fixed visual budgets.** The released preview uses 32 reference tiles and 32 current-video tiles per query tile and head. - **Plug-and-play predictor.** The FP8 predictor is separate from the H3 backbone and Turbo LoRA weights.
主要特点
特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。
局限与注意事项
暂无足够来源支持具体缺点结论。请重点验证实际任务表现、时延、数据政策、许可与版本生命周期。
来源报价与费用分析
同一模型在不同渠道、地区和配置下可能采用不同价格。下表独立保留各渠道报价，不将渠道价格视为厂商官方统一价格。
| 来源 / 渠道 | 输入 | 输出 | 计费单位 | 采集时间 |
|---|---|---|---|---|
| 暂未取得可核验报价，请查阅来源渠道。 | ||||
按月估算基础 Token 费用
预估不包含缓存优惠、阶梯定价、多模态附加费用、网络检索、税费及推理额外输出。
公开评测与运行配置
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。
查看完整已收录榜单 →常见问题
开放权重是否代表可以免费商用？
不一定。应核对具体版本许可证、商用门槛和使用政策。自部署还会产生算力和维护成本。
这些价格是实时结算价格吗？
不是实时结算价格，而是带采集时间的来源报价快照。请到对应渠道核对当前版本、区域、折扣和计费方式。
资料来源与可追溯记录
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。