必要なファイルを、選ぶ
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MiniMax H3モデルの選び方｜量子化・pruned・LoRA・hybrid比較
『軽いモデル』『マージモデル』『Turbo』『成人向けfine-tune』は同じ意味ではありません。量子化、pruned、LoRA、FL2VA／Ref2VA hybrid、完全fine-tuneを分け、対象モードとloaderまで確認します。
- 量子化
- 重みの数値精度を下げる
- pruned
- 不要な重み等を整理した版
- LoRA
- 追加差分を読み込む
- モデル切替
- 工程ごとに別モデルを使う
量子化とTurboは別
INT8やFP8などの量子化は主にメモリと計算形式に関係します。4-step Turboは反復回数を減らす方向です。軽量化という一語でまとめず、どちらを変えたか記録します。
hybridはFL2VAとRef2VAの役割を組み合わせる
公開hybrid例には、FL2VA由来ブロックとRef2VA由来ブロックを一つのcheckpointへspliceし、開始／終了フレームと参照人物を同時に扱うものがあります。b20-49、b25-49などの境界で品質とreference adherenceの比重が変わるという作者説明は、ファイルごとに確認します。
Hugging FaceのMerge分類も中身を読む
2026年8月24日のMiniMaxAI/MiniMax-H3モデルツリーではMergeが2件表示されました。たとえばPruned-Ref-Delta-Fusedは参照差分を融合したsingle-file変換で、text encoderやVAEは含みません。Mergeラベルだけで『全部入り』と判断しません。
成人向けfine-tuneはLoRAと別
10Eros-Maxのようなfine-tune／graft系、AfterMidnightのようなRef2VA LoRA、Heretic系text encoderは別部品です。保存先、必要なbase、sampler、license、出力条件を個別に確認します。
比較表を自分の環境で残す
モデル名、量子化方式、LoRA名、ステップ、解像度、長さ、所要時間、最大VRAMを一組で記録します。画質だけでなく音声の状態も同じ表に残します。
よくある質問
量子化モデルはTurboモデルですか？
違います。量子化は数値精度、Turboは主に少ない生成ステップを狙う仕組みです。
複数のモデル名が表示されたらマージですか？
必ずしもそうではありません。工程別のモデル切り替えや、選択肢として複数を置いている場合があります。
どの形式が一番良いですか？
GPUメモリ、速度、映像と音声の品質で変わります。同じ入力条件で比較してください。
