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MiniMax H3 开源了，普通人能不能用？ 能，但要分两种情况。 想直接生成视频： 不用安装模型，也不用买显卡，直接用 MiniMax 官方网页或 API，按使用量付费。最省事，但具体价格要看官方平台当前显示。 想免费本地运行： 先从 GitHub 下载 H3，再安装运行工具，比如 ComfyUI 或 SGLang。 需要你的电脑有高性能显卡。官方示例是 4 张 GPU，普通电脑和游戏本基本跑不动。模型文件免费，不代表使用免费，显卡、电费、云服务器都要自己承担 H3 有两个版本： FL2VA：输入文字、首尾画面来生成视频 Ref2VA：输入图片、视频、音频作为参考来生成视频 它能生成 4～15 秒视频，并同步生成声音。 注意： 现在开源的主要是基础模型，本地通常生成 768p 视频。复杂提示词处理和 2K 高清输出，还要调用官方 API。 一句话： 没显卡，直接用网页或 API 有高端显卡，才适合本地部署 想研究模型，下载开源权重 想马上出片，别折腾安装。 下面是MiniMax H3 跟Seedonce 2.0 同样的提示词生成 GitHub：

我们这期视频播客的嘉宾是盛颖，xAI前推理团队负责人、开源推理引擎SGLang发起人及RadixArk联合创始人/CEO。 在开源模型集中爆发之际，盛颖在AI Infra（基础设施）领域的研究和贡献非常核心。她将AI Infra描述为“浪漫的关系”，是产品本身，需要有“美感”。 由此，我们走进盛颖的世界。 她曾经想成为一个数学家，沉浸在一个确定、纯粹、仿佛“与世界无关”的世界里。 但从哥大到斯坦福，从形式化验证到 AI Infra，盛颖一路经历的并不是外界看到的连续发顶刊的高光，背后是不为人知的寻找方向、迷茫、停滞、低谷和重新出发。她逐渐意识到，自己无法勉强去做一件不感兴趣的事；只有真正被一个问题吸引，她才能进入高度专注的状态，并把它做到极致。 SGLang，是这条研究路径的集大成者。它从一个学术项目成长为面向真实生产环境的开源推理引擎，也把盛颖从研究者带进了更复杂的工程、组织与产业世界。 在早期的xAI，她获得了难得同时存在的“support”和“freedom”，参与搭建生产级推理系统。但随着SGLang社区迅速扩张，仅靠开发者在业余时间维护，已经无法支撑项目继续向前。为了让这件事真正走下去，她选择离开xAI，创立RadixArk。 这期节目，我们从盛颖眼中的数学之美、论文和低谷聊到SGLang、xAI与RadixArk，也聊一个人如何逐渐理解自己的天性，并决定不再与之对抗。 盛颖说，她在乎的不是“making impact”，而是那些她认为正确的事情，最终有没有发生。从“世界与我无关”，到“想要构建那个跟强力AI共存、且人类不会输的未来”，这，是盛颖的故事。

花了一晚上，成功让deepseek v4自己部署了自己。从头编译调试了vllm + dspark。90%的时间花在了找国内镜像源和配置下载上...（server上没法配代理）。最终rtx pro 6000跑到了200 tps +的成绩。感谢 @light_foundry 提供的recipes。sglang还是跑不通的状态。

まって明日満枠してる！！！ 難しいと思ってたから嬉しすぎて発狂！ 本当にありがとう🥹 場所は最寄り大久保駅のSTUDIO MOOD4Fです！3Fにもスタジオがあり、お間違えのないようお願いします☺️