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MiniMax-H3 로컬 구동을 위한 최적화 스택 벤치마크
로컬 환경에서 H3 모델의 추론 속도와 품질을 결정하는 양자화 및 최적화 기법별 비교 데이터.
요약
MiniMax-H3 모델을 로컬 환경에서 효율적으로 구동하기 위한 벤치마크 실험 결과가 공개되었다. 33B 규모의 MiniMax-H3는 비디오와 32kHz 스테레오 오디오를 한 번의 연산으로 생성하며, 원본 가중치는 385GB에 달한다. 이번 벤치마크는 RTX 5090 환경에서 6개의 최적화 스택을 적용하여 28개 프롬프트와 168개 클립을 대상으로 진행되었다. 실험에는 INT8 + ConvRot 양자화 DiT(42.5GB)를 기반으로 SageAttention2, FBCache, sparse attention, 단계 단축, 4~8단계 증류 LoRA 등의 최적화 기법이 활용되었다. 구체적인 비교 데이터와 블라인드 투표 결과는 공식 웹페이지에서 확인할 수 있다.
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원문 제목 MiniMax-H3 local benchmark: six optimization stacks on the INT8 build, 28 prompts, 168 clips - and an open blind vote
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