Kann MiniMax H3 Max aus einem Bild ein Video generieren?

Ja. MiniMax H3 Max stellt einen Bild-zu-Video-Endpunkt bereit, der ein Eingabebild verwendet, um die Videogenerierung zu steuern. Die Angabe eines Endbildes kann den Workflow außerdem in eine Generierung vom ersten bis zum letzten Frame verwandeln.

Erzeugt MiniMax H3 Max synchronisiertes Audio?

Ja. H3 Max generiert Videos mit synchronisiertem Audio, sodass kurze Szenen audiovisuelle Elemente enthalten können, ohne eine separate Stufe zur Audiogenerierung zu benötigen.

Worin unterscheidet sich MiniMax H3 Max von MiniMax H3?

MiniMax H3 Max ist eine von fal Research entwickelte, nachtrainierte Variante von MiniMax H3, optimiert für Prompttreue, Ästhetik und Inferenzdurchsatz. Das Standardmodell MiniMax H3 bietet einen breiter dokumentierten Funktionsumfang und eine höhere Auflösungsgrenze, einschließlich Generierung bis 2K.

Wie schnell kann MiniMax H3 Max ein KI-Video generieren?

fal berichtet, dass MiniMax H3 Max auf seiner Inferenzinfrastruktur ein 5-Sekunden-Video in 768p in etwa 2.78 Sekunden generieren kann. Dies ist ein gemeldeter Latenzwert auf Anbieterseite und keine garantierte API-Antwortzeit für jede Arbeitslast.

Welche Auflösungen unterstützt die MiniMax H3 Max API?

Die Kern-API von H3 Max ist für die Videogenerierung in 480p und 768p dokumentiert. Dies unterscheidet sich vom Standardmodell MiniMax H3, dessen dokumentierter Generierungs-Workflow Auflösungen bis 2K unterstützt.

Kann MiniMax H3 Max detaillierte Kamera- und Bewegungsanweisungen verarbeiten?

Ja. H3 Max wurde speziell nachtrainiert, um stärkere Prompttreue zu erreichen, wodurch detaillierte Beschreibungen von Motiven, Aktionen, Kamerabewegungen, Umgebungen und des visuellen Stils für den vorgesehenen Einsatz relevant sind.

Ist MiniMax H3 Max für die Generierung von Kurzform-Social-Videos geeignet?

Ja. Seine Generierungsdauer von 5–15 Sekunden, Hoch- und Querformat-Seitenverhältnisse, synchronisiertes Audio und geringe Generierungslatenz machen es geeignet für Kurzformvideos, Werbekonzepte, Produktclips und schnelle kreative Iteration.

MiniMax

Verfügbar

minimax-h3-max

MiniMax H3 Max API

MiniMax H3 Max ist eine High-End-Variante der H3-Produktfamilie von MiniMax für Videogenerierung. Die dokumentierten H3-Max-Integrationen unterstützen die Text-zu-Video- und Bild-zu-Video-Generierung. Die offiziellen H3-Unterlagen von MiniMax beschreiben das umfassendere H3-System als ein omnimodales Videomodell mit nativem Stereoton.

Startpreis

$0.064 / Sekunde

Nutzungsbasierte Abrechnung

API-Status

Verfügbar

Produktions-Endpunkt

Antwortzeit

Asynchron bereit

Gemessene API-Antwortzeit

Veröffentlicht

Aug 31, 2026

MiniMax

Playground

Testen Sie MiniMax H3 Max mit einer echten Anfrage, prüfen Sie die Parameter und validieren Sie die Ausgabe vor der API-Integration.

Überblick

Ein praktischer Überblick über MiniMax H3 Max, einschließlich wichtigem Verhalten und Hinweisen zur Integration.

Technische Spezifikationen von MiniMax H3 Max

Spezifikation	MiniMax H3 Max
Modell-ID	minimax-h3-max
Modellfamilie	MiniMax H3
Modelltyp	Generatives Videomodell
Modellherkunft	Nachtrainiert aus den offenen Gewichten von MiniMax H3
Post-Training	fal Research
Primäre Optimierung	Prompt-Adhärenz, Ästhetik, Inferenzdurchsatz
Eingabe	Text, Bild; Referenz-zu-Video-Support ist über die H3 Max-Familie verfügbar
Ausgabe	Video mit synchronisiertem/nativem Audio
Dauer	5–15 Sekunden
Auflösung	480p und 768p; Verfügbarkeit der 1080p-Verfeinerung hängt vom aktuellen Endpunkt ab
Bildrate	24 FPS
Audio	Synchronisierter Stereoton
Text-zu-Video	Ja
Bild-zu-Video	Ja
Vom ersten bis zum letzten Frame	Unterstützt über Bild-zu-Video mit einem Endframe
Referenz-zu-Video	Verfügbar über die H3 Max-Familie/API
Seitenverhältnisse	21:9, 16:9, 4:3, 1:1, 3:4, 9:16
Haupt-API-Endpunkte	api.cometapi.com/v1/videos
Basismodell	MiniMax H3

MiniMax H3 Max ist eine nachtrainierte Version von MiniMax H3 und nicht ein separat entwickelter Nachfolger mit höherer Leistungsgrenze. fal Research gibt an, H3s offene Gewichte mit zusätzlichen Daten zu Prompt-Adhärenz und Ästhetik nachtrainiert zu haben, während das Inferenzteam den Bereitstellungs-Stack rund um das resultierende Modell mitentwickelt hat.

Diese Unterscheidung ist wichtig, wenn man H3 Max mit dem Standard-MiniMax H3 vergleicht. H3 selbst ist ein allgemeines, omnimodales Videosystem, das Text-, Bild-, Video- und Audioverstehen sowie Videogenerierung mit nativem Stereoton unterstützt. MiniMaxs Open-Source-H3-Dokumentation spezifiziert Ausgabelängen von 4–15 Sekunden und Auflösungen bis 2K über seine H3-Varianten.

H3 Max fokussiert stattdessen auf einen anderen Betriebspunkt: schnellere Generierung, starke Prompt-Befolgung und visuelle Qualität bei 480p/768p-Ausgabe. fal berichtet, dass ein 5‑Sekunden‑Clip in 768p auf seiner Infrastruktur in unter drei Sekunden generiert werden kann.

Was ist MiniMax H3 Max?

MiniMax H3 Max ist ein KI-Videogenerierungsmodell, das durch Post-Training des Modells MiniMax H3 mit offenen Gewichten entstanden ist. fal Research beschreibt das Modell als speziell auf stärkere Prompt-Adhärenz und Ästhetik abgestimmt, während sein Inferenz-Stack für hohen Durchsatz optimiert ist.

Das Modell unterstützt Text-zu-Video- und Bild-zu-Video-Generierung; der Bild-zu-Video-Endpunkt unterstützt zudem die Erzeugung vom ersten bis zum letzten Frame, wenn ein Endbild bereitgestellt wird. Die H3 Max-API-Familie stellt zusätzlich Referenz-zu-Video-Funktionalität bereit.

Seine markanteste Eigenschaft ist daher weder eine größere Parameterzahl noch ein längeres Kontextfenster. Es ist die Kombination aus Videoqualität, Prompt-Adhärenz und geringer Generationslatenz.

Hauptfunktionen von MiniMax H3 Max

Nachtrainierte MiniMax H3-Basis: H3 Max leitet sich von den offenen Gewichten von MiniMax H3 ab und ist kein unabhängiges Videomodell. fal Research ergänzte Post-Training-Daten mit Fokus auf Prompt-Adhärenz und Ästhetik.
Schnelle Videogenerierung: fal berichtet, einen 5‑Sekunden‑768p‑Clip in etwa 2.78 Sekunden auf seiner Infrastruktur zu generieren, was die Wartezeit bei iterativer Videoproduktion deutlich reduziert.
Starke Prompt-Adhärenz: Der Post-Training-Prozess zielt speziell auf eine bessere Befolgung detaillierter Anweisungen ab, einschließlich Szenenkomposition, Handlungen, Kamerabewegungen und visuellem Stil.
Text-zu-Video und Bild-zu-Video: Entwickler können Videos direkt aus einem Textprompt erstellen oder ein Bild als Startframe verwenden. Der Bild-Endpunkt kann zudem einen Endframe zur Erzeugung vom ersten bis zum letzten Frame akzeptieren.
Natives synchronisiertes Audio: H3 Max generiert Videos mit synchronisiertem Audio und eignet sich für Kurzszenen, die Dialog, Umgebungsgeräusche oder audiovisuelle Koordination erfordern.
Mehrere Seitenverhältnisse: Das Modell unterstützt gängige Quer-, Hochformat-, quadratische und cineastische Formate, darunter 21:9, 16:9, 4:3, 1:1, 3:4 und 9:16.

Benchmark-Leistung von MiniMax H3 Max

Bewertung	Ergebnis MiniMax H3 Max	Bewertungstyp	Stichprobe / Konfidenz	Was gemessen wird
Design Arena – Bild-zu-Video	1.341 Elo	Menschliche Präferenz (Elo)	Arena-basierter Vergleich	Gesamtpräferenz der Nutzer für die Videoqualität
Artificial Analysis – Bild-zu-Video + Audio	1.201 Elo	Menschliche Präferenz (Elo)	2.177 Samples; ±11 bei 95% CI	Präferenz für Bild-zu-Video-Generierung mit Audio
fal Human Preference Evaluation – Gesamtqualität	#1 unter bewerteten Modellen	Direkter Head-to-Head-Vergleich	Verglichen mit 12 führenden Videomodellen	Gesamte visuelle Qualität
fal Human Preference Evaluation – Prompt-Verständnis	#1 unter bewerteten Modellen	Direkter Head-to-Head-Vergleich	Verglichen mit 12 führenden Videomodellen	Genauigkeit der Prompt-Befolgung
fal Human Preference Evaluation – Ästhetik	#1 unter bewerteten Modellen	Direkter Head-to-Head-Vergleich	Verglichen mit 12 führenden Videomodellen	Visuelle Ästhetik und wahrgenommene Qualität
Generationsgeschwindigkeit – 5‑Sekunden‑768p‑Video	<3 Sekunden	Messung der Inferenzgeschwindigkeit	fal-Infrastruktur	End-to-End-Generationsgeschwindigkeit
Generationsgeschwindigkeit vs offizielles MiniMax H3	~35× höherer Durchsatz	Anbieterseitiger Durchsatzvergleich	fal-Infrastruktur	Relativer Inferenzdurchsatz

Die stärksten quantitativen öffentlichen Ergebnisse sind der 1.341‑Elo‑Design‑Arena‑Score und der 1.201‑Elo‑Artificial‑Analysis‑Score. Beide sind jedoch Elo-Messungen basierend auf menschlicher Präferenz und keine konventionellen Genauigkeitsbenchmarks. Das Artificial-Analysis-Ergebnis berichtet ein 95%-Konfidenzintervall von ±11 über 2.177 Samples.

Für CometAPI-Inhalte ist es daher am sichersten, zu unterscheiden:

Fähigkeitsnachweis: Prompt-Adhärenz, Ästhetik, audiovisuelle Generierung und Bild/Video-Konditionierung.

Leistungsnachweis: Anbieterseitig gemeldete Generationslatenz und Drittanbieter-Präferenzbewertungen.

Vermeiden Sie, das „#1“-Ergebnis der menschlichen Präferenzen als objektive Gesamtposition in einer Bestenliste darzustellen.

MiniMax H3 Max vs MiniMax H3

Fähigkeit	MiniMax H3 Max	MiniMax H3
Herkunft	H3 offene Gewichte + fal Post-Training	Originales MiniMax H3
Primärer Fokus	Prompt-Adhärenz + Ästhetik + Geschwindigkeit	Allgemeine omnimodale Videogenerierung
Typische Ausgabelänge	5–15 s	4–15 s
Standardausgabe	480p / 768p	Bis 2K über dokumentierte H3-Varianten
Natives Audio	Ja	Ja
Text-zu-Video	Ja	Ja
Bild-zu-Video	Ja	Ja
Workflow erster/letzter Frame	Unterstützt	Unterstützt
Referenz-Workflows	H3 Max-Referenz-Endpunkt verfügbar	Umfassende Referenz-zu-Video-Funktionen
Generationsgeschwindigkeit	Für hohen Durchsatz optimiert	Standard-H3-Inferenz
Wichtigste dokumentierte Unterscheidung	Schnelle iterative Generierung	Höhere Obergrenze bei Fähigkeiten/Auflösung

Der wichtigste Unterschied betrifft den Betriebspunkt statt die Modellgeneration. Standard-H3 ist als breiteres omnimodales System konzipiert und unterstützt laut MiniMax-Dokumentation Ausgaben bis 2K, während H3 Max auf schnellere Generierung und Prompt-Adhärenz bei den unterstützten Ausgaberenderings ausgerichtet wurde.

Repräsentative Anwendungsfälle von MiniMax H3 Max

Schnelle kreative Iteration

H3 Max eignet sich gut für Workflows, in denen Kreative wiederholt kurze Clips generieren, prüfen und überarbeiten. Geringere Latenz macht es praktikabel, mehrere Prompt-Varianten zu testen, statt jeweils mehrere Minuten zu warten.

Sein Kurzformat, die Unterstützung von Hochformat-Seitenverhältnissen, synchronisiertes Audio und die schnelle Generierung machen H3 Max geeignet für Kurzform-Inhalte in sozialen Medien und Werbekonzepte.

Produktvisualisierung

Bild-zu-Video-Generierung kann Produktfotos in kurze Promotion-Sequenzen animieren, wobei das Ausgangsbild Komposition und Erscheinungsbild steuert.

Cineastische Konzeptentwicklung

Detaillierte Prompts zu Kamerabewegung, Handlungen, Umgebung, Beleuchtung und visuellem Stil können genutzt werden, um cineastische Shots zu prototypisieren, bevor man sich auf teurere Produktions-Workflows festlegt.

Übergänge vom ersten zum letzten Frame

Wenn ein Anfangs- und ein Endbild bereitgestellt werden, kann H3 Max für kontrollierte Übergangssequenzen verwendet werden, statt sich vollständig auf ungezielte Text-zu-Video-Generierung zu verlassen.

So greifen Sie mit CometAPI auf die MiniMax H3 Max API zu

CometAPI kann als einheitliche API-Schicht genutzt werden, um unterstützte KI-Modelle zu integrieren, ohne für jedes Modell separate, anbieterbezogene Integrationen pflegen zu müssen.

Schritt 1: Erstellen Sie einen CometAPI-API-Schlüssel

Melden Sie sich bei CometAPI an und erstellen Sie in der Entwicklerkonsole ein API-Token.

Schritt 2: Wählen Sie `minimax-h3-max`

Verwenden Sie minimax-h3-max als Modellbezeichner, wenn das Modell in Ihrem CometAPI-Konto verfügbar ist.

Schritt 3: Senden Sie eine Anforderung zur Videoerzeugung

Übermitteln Sie Ihren Prompt und die unterstützten Generationsparameter über die Video-API-Schnittstelle von CometAPI. Abhängig vom aktuell bereitgestellten CometAPI-Schema können Parameter Dauer, Auflösung, Seitenverhältnis, Bildeingaben und andere Steuerungen der Videogenerierung umfassen.

Bevor Sie ein Integrationsbeispiel veröffentlichen, prüfen Sie die aktuelle CometAPI-Modellseite und API-Dokumentation auf den exakten Endpunkt, Parameternamen, unterstützte Auflösungen und das asynchrone Aufgabenverhalten. Diese Details können sich unabhängig vom zugrunde liegenden H3 Max-Modell ändern.

FAQ

Preisgestaltung

Nutzen Sie die obige Schnellschätzung für einen einzelnen Durchlauf und prüfen Sie anschließend den vollständigen Vergleich von CometAPI- und offiziellem Preis.

5-Sekunden-Test

$0.32

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

10-Sekunden-Test

$0.64

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

15-Sekunden-Test

$0.96

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Preise für MiniMax H3 Max

Entdecken Sie wettbewerbsfähige Preise für MiniMax H3 Max, die für verschiedene Budgets und Nutzungsanforderungen konzipiert sind. Unsere flexiblen Tarife stellen sicher, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen, und erleichtern die Skalierung entsprechend Ihren wachsenden Anforderungen. Erfahren Sie, wie MiniMax H3 Max Ihre Projekte verbessern kann, während die Kosten überschaubar bleiben.

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
Pro Sekunde:$0.064	Pro Sekunde:$0.08	-20%

API

Kopieren Sie einen funktionierenden Endpunkt und ein Codebeispiel; öffnen Sie bei Bedarf die vollständige API-Referenz für alle Parameter.

Eine API, produktionsreifer Modellzugriff

Einmal authentifizieren, den Modell-Endpunkt aufrufen und denselben Abrechnungs- und Monitoring-Workflow anbieterübergreifend beibehalten.

Beispielcode und API für MiniMax H3 Max

Greifen Sie auf umfassende Beispielcodes und API-Ressourcen für MiniMax H3 Max zu, um Ihren Integrationsprozess zu optimieren. Unsere detaillierte Dokumentation bietet schrittweise Anleitungen und hilft Ihnen dabei, das volle Potenzial von MiniMax H3 Max in Ihren Projekten zu nutzen.

set -euo pipefail

# 1. Create the task.
task=$(curl --fail-with-body --silent --show-error \
  https://api.cometapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --form-string 'model=minimax-h3-max' \
  --form-string 'prompt=A cinematic view of clouds moving over green mountains, locked camera, no text.' \
  --form-string 'seconds=5' \
  --form-string 'size=1344x768')
# Add --form-string 'images=https://example.com/reference.jpg' for image-to-video.

task_id=$(jq -r '.id' <<<"$task")
echo "Task: ${task_id}"

# 2. Poll until the task finishes.
while true; do
  task=$(curl --fail-with-body --silent --show-error \
    --retry 3 --retry-all-errors --retry-delay 2 \
    "https://api.cometapi.com/v1/videos/${task_id}" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")
  status=$(jq -r '.status' <<<"$task")
  echo "Status: $status"
  [[ "$status" == "failed" ]] && { echo "$task" >&2; exit 1; }
  [[ "$status" == "completed" ]] && break
  sleep 10
done

# 3. Download the completed video.
curl --fail-with-body --silent --show-error \
  --retry 3 --retry-all-errors --retry-delay 2 \
  "https://api.cometapi.com/v1/videos/${task_id}/content" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --output "${task_id}.mp4"
echo "Saved: ${task_id}.mp4"

cURL Code Example

set -euo pipefail

# 1. Create the task.
task=$(curl --fail-with-body --silent --show-error \
  https://api.cometapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --form-string 'model=minimax-h3-max' \
  --form-string 'prompt=A cinematic view of clouds moving over green mountains, locked camera, no text.' \
  --form-string 'seconds=5' \
  --form-string 'size=1344x768')
# Add --form-string 'images=https://example.com/reference.jpg' for image-to-video.

task_id=$(jq -r '.id' <<<"$task")
echo "Task: ${task_id}"

# 2. Poll until the task finishes.
while true; do
  task=$(curl --fail-with-body --silent --show-error \
    --retry 3 --retry-all-errors --retry-delay 2 \
    "https://api.cometapi.com/v1/videos/${task_id}" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")
  status=$(jq -r '.status' <<<"$task")
  echo "Status: $status"
  [[ "$status" == "failed" ]] && { echo "$task" >&2; exit 1; }
  [[ "$status" == "completed" ]] && break
  sleep 10
done

# 3. Download the completed video.
curl --fail-with-body --silent --show-error \
  --retry 3 --retry-all-errors --retry-delay 2 \
  "https://api.cometapi.com/v1/videos/${task_id}/content" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --output "${task_id}.mp4"
echo "Saved: ${task_id}.mp4"

Python Code Example

import os
import time
from pathlib import Path

import requests


api_key = os.environ["COMETAPI_KEY"]
base_url = "https://api.cometapi.com"
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}


def get(path: str, timeout: int) -> requests.Response:
    for attempt in range(3):
        try:
            response = requests.get(
                f"{base_url}{path}", headers=headers, timeout=timeout
            )
            response.raise_for_status()
            return response
        except requests.RequestException:
            if attempt == 2:
                raise
            time.sleep(2)
    raise RuntimeError("unreachable")

# 1. Create the task.
form = {
    "model": (None, "minimax-h3-max"),
    "prompt": (
        None,
        "A cinematic view of clouds moving over green mountains, "
        "locked camera, no text.",
    ),
    "seconds": (None, "5"),
    "size": (None, "1344x768"),
}
if image_url := os.getenv("MINIMAX_H3_IMAGE_URL"):
    form["images"] = (None, image_url)

response = requests.post(
    f"{base_url}/v1/videos",
    headers=headers,
    files=form,
    timeout=60,
)
response.raise_for_status()
task_id = response.json()["id"]
print(f"Task: {task_id}")

# 2. Poll until the task finishes.
while True:
    response = get(f"/v1/videos/{task_id}", timeout=30)
    task = response.json()
    status = task["status"]
    print(f"Status: {status}")
    if status == "failed":
        raise RuntimeError(task)
    if status == "completed":
        break
    time.sleep(10)

# 3. Download the completed video.
response = get(f"/v1/videos/{task_id}/content", timeout=300)
output = Path(f"{task_id}.mp4")
output.write_bytes(response.content)
print(f"Saved: {output}")

JavaScript Code Example

import fs from "node:fs";

const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY;
const baseUrl = "https://api.cometapi.com";
const headers = { Authorization: `Bearer ${apiKey}` };
const sleep = (ms) => new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, ms));

async function get(path) {
  for (let attempt = 0; attempt < 3; attempt += 1) {
    try {
      const result = await fetch(`${baseUrl}${path}`, { headers });
      if (!result.ok) throw new Error(`${result.status} ${await result.text()}`);
      return result;
    } catch (error) {
      if (attempt === 2) throw error;
      await sleep(2000);
    }
  }
  throw new Error("unreachable");
}

// 1. Create the task.
const form = new FormData();
form.append("model", "minimax-h3-max");
form.append(
  "prompt",
  "A cinematic view of clouds moving over green mountains, locked camera, no text.",
);
form.append("seconds", "5");
form.append("size", "1344x768");
if (process.env.MINIMAX_H3_IMAGE_URL) {
  form.append("images", process.env.MINIMAX_H3_IMAGE_URL);
}

let response = await fetch(`${baseUrl}/v1/videos`, {
  method: "POST",
  headers,
  body: form,
});
if (!response.ok) throw new Error(`${response.status} ${await response.text()}`);
const taskId = (await response.json()).id;
console.log(`Task: ${taskId}`);

// 2. Poll until the task finishes.
while (true) {
  response = await get(`/v1/videos/${taskId}`);
  const task = await response.json();
  console.log(`Status: ${task.status}`);
  if (task.status === "failed") throw new Error(JSON.stringify(task));
  if (task.status === "completed") break;
  await sleep(10000);
}

// 3. Download the completed video.
response = await get(`/v1/videos/${taskId}/content`);
const output = `${taskId}.mp4`;
fs.writeFileSync(output, Buffer.from(await response.arrayBuffer()));
console.log(`Saved: ${output}`);

Fähigkeiten

Prüfen Sie die wichtigsten Modellfakten, bevor Sie eine Architektur wählen oder die Produktionslast abschätzen.

Unterstützte Funktionen

Von der bestehenden Modell-API zurückgegebene Funktionen.

text-to-video

image-to-video

video-editing

Eingabe und Ausgabe

Eingaben

text

Ausgaben

video

Produktionsprofil

Anbieter: MiniMax
Kontext: Modellabhängig
Kommerzielle Nutzung: Unterstützt

Anwendungsfälle

Nutzen Sie MiniMax H3 Max für Produktions-Workflows entsprechend seiner video-Fähigkeiten und vergleichen Sie Alternativen vor einer langfristigen Integration.

Text-zu-Video-Konzepte und Social-Content

Produktdemos und filmische Storyboards

Bild-zu-Video-Bewegung und kreative Iteration

Weitere Modelle

Vergleichen Sie weitere über CometAPI verfügbare Modelle hinsichtlich Qualität, Latenz, Funktionsumfang und Preis.

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MiniMax

MiniMax H3

minimax-h3 ist ein neues Videogenerierungsmodell, das für hochwertige kreative Produktion entwickelt wurde. Es bietet ein verbessertes Prompt-Verständnis, stärkere visuelle Konsistenz, flüssigere Bewegungen und eine flexiblere Kontrolle über Referenzbilder für filmische Workflows der Videogenerierung.

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MiniMax

minimax_video

minimax_video-API entdecken.

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Aliyun

Wan3.0

Von der schnellen Verifizierung bis zur kinoreifen Ausgabe basiert die Abrechnung auf der Dauer des generierten Videos, der Auswahl der geeigneten Auflösung und darauf, jede Generierung in eine geplante kreative Investition zu verwandeln – Aktivitätsregel

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Flux

Flux 3

FLUX 3 - Modelle der realen Welt: Auf dem Weg zu multimodalen Flow-Modellen als Rückgrat visueller Intelligenz.

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Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1 ist ein multimodales Videogenerationsmodell, das für professionelle Content-Erstellung, Werbung, Kurzfilme, Social-Media-Produktion und Storytelling entwickelt wurde. Es erweitert die Fähigkeiten von HappyHorse 1.0 — das nach hohen Platzierungen in unabhängigen Evaluierungen zur Videogenerierung große Aufmerksamkeit erhielt — um eine stärkere Szenenkohärenz und eine verbesserte visuelle Wiedergabetreue.

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Bytedance

Seedance 2-0

Seedance 2.0 ist das multimodale Video‑Foundation‑Modell der nächsten Generation von ByteDance, das auf filmische, narrative Videogenerierung mit mehreren Einstellungen fokussiert ist. Im Unterschied zu Text‑zu‑Video‑Demos mit nur einer Einstellung betont Seedance 2.0 referenzbasierte Steuerung (Bilder, kurze Clips, Audio), kohärente Figuren‑ und Stilkonsistenz über Einstellungen hinweg sowie native Audio-/Video‑Synchronisation — mit dem Ziel, KI‑Video für professionelle Kreativ- und Previsualisierungs‑Workflows nutzbar zu machen.

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Uptime

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MiniMax

Verfügbar

minimax-h3-max

MiniMax H3 Max API

Startpreis

$0.064 / Sekunde

Nutzungsbasierte Abrechnung

API-Status

Verfügbar

Produktions-Endpunkt

Antwortzeit

Asynchron bereit

Gemessene API-Antwortzeit

Veröffentlicht

Aug 31, 2026

MiniMax

Playground

Testen Sie MiniMax H3 Max mit einer echten Anfrage, prüfen Sie die Parameter und validieren Sie die Ausgabe vor der API-Integration.

Überblick

Ein praktischer Überblick über MiniMax H3 Max, einschließlich wichtigem Verhalten und Hinweisen zur Integration.

Technische Spezifikationen von MiniMax H3 Max

Spezifikation	MiniMax H3 Max
Modell-ID	minimax-h3-max
Modellfamilie	MiniMax H3
Modelltyp	Generatives Videomodell
Modellherkunft	Nachtrainiert aus den offenen Gewichten von MiniMax H3
Post-Training	fal Research
Primäre Optimierung	Prompt-Adhärenz, Ästhetik, Inferenzdurchsatz
Eingabe	Text, Bild; Referenz-zu-Video-Support ist über die H3 Max-Familie verfügbar
Ausgabe	Video mit synchronisiertem/nativem Audio
Dauer	5–15 Sekunden
Auflösung	480p und 768p; Verfügbarkeit der 1080p-Verfeinerung hängt vom aktuellen Endpunkt ab
Bildrate	24 FPS
Audio	Synchronisierter Stereoton
Text-zu-Video	Ja
Bild-zu-Video	Ja
Vom ersten bis zum letzten Frame	Unterstützt über Bild-zu-Video mit einem Endframe
Referenz-zu-Video	Verfügbar über die H3 Max-Familie/API
Seitenverhältnisse	21:9, 16:9, 4:3, 1:1, 3:4, 9:16
Haupt-API-Endpunkte	api.cometapi.com/v1/videos
Basismodell	MiniMax H3

Was ist MiniMax H3 Max?

Hauptfunktionen von MiniMax H3 Max

Nachtrainierte MiniMax H3-Basis: H3 Max leitet sich von den offenen Gewichten von MiniMax H3 ab und ist kein unabhängiges Videomodell. fal Research ergänzte Post-Training-Daten mit Fokus auf Prompt-Adhärenz und Ästhetik.
Schnelle Videogenerierung: fal berichtet, einen 5‑Sekunden‑768p‑Clip in etwa 2.78 Sekunden auf seiner Infrastruktur zu generieren, was die Wartezeit bei iterativer Videoproduktion deutlich reduziert.
Starke Prompt-Adhärenz: Der Post-Training-Prozess zielt speziell auf eine bessere Befolgung detaillierter Anweisungen ab, einschließlich Szenenkomposition, Handlungen, Kamerabewegungen und visuellem Stil.
Text-zu-Video und Bild-zu-Video: Entwickler können Videos direkt aus einem Textprompt erstellen oder ein Bild als Startframe verwenden. Der Bild-Endpunkt kann zudem einen Endframe zur Erzeugung vom ersten bis zum letzten Frame akzeptieren.
Natives synchronisiertes Audio: H3 Max generiert Videos mit synchronisiertem Audio und eignet sich für Kurzszenen, die Dialog, Umgebungsgeräusche oder audiovisuelle Koordination erfordern.
Mehrere Seitenverhältnisse: Das Modell unterstützt gängige Quer-, Hochformat-, quadratische und cineastische Formate, darunter 21:9, 16:9, 4:3, 1:1, 3:4 und 9:16.

Benchmark-Leistung von MiniMax H3 Max

Bewertung	Ergebnis MiniMax H3 Max	Bewertungstyp	Stichprobe / Konfidenz	Was gemessen wird
Design Arena – Bild-zu-Video	1.341 Elo	Menschliche Präferenz (Elo)	Arena-basierter Vergleich	Gesamtpräferenz der Nutzer für die Videoqualität
Artificial Analysis – Bild-zu-Video + Audio	1.201 Elo	Menschliche Präferenz (Elo)	2.177 Samples; ±11 bei 95% CI	Präferenz für Bild-zu-Video-Generierung mit Audio
fal Human Preference Evaluation – Gesamtqualität	#1 unter bewerteten Modellen	Direkter Head-to-Head-Vergleich	Verglichen mit 12 führenden Videomodellen	Gesamte visuelle Qualität
fal Human Preference Evaluation – Prompt-Verständnis	#1 unter bewerteten Modellen	Direkter Head-to-Head-Vergleich	Verglichen mit 12 führenden Videomodellen	Genauigkeit der Prompt-Befolgung
fal Human Preference Evaluation – Ästhetik	#1 unter bewerteten Modellen	Direkter Head-to-Head-Vergleich	Verglichen mit 12 führenden Videomodellen	Visuelle Ästhetik und wahrgenommene Qualität
Generationsgeschwindigkeit – 5‑Sekunden‑768p‑Video	<3 Sekunden	Messung der Inferenzgeschwindigkeit	fal-Infrastruktur	End-to-End-Generationsgeschwindigkeit
Generationsgeschwindigkeit vs offizielles MiniMax H3	~35× höherer Durchsatz	Anbieterseitiger Durchsatzvergleich	fal-Infrastruktur	Relativer Inferenzdurchsatz

Für CometAPI-Inhalte ist es daher am sichersten, zu unterscheiden:

Fähigkeitsnachweis: Prompt-Adhärenz, Ästhetik, audiovisuelle Generierung und Bild/Video-Konditionierung.

Leistungsnachweis: Anbieterseitig gemeldete Generationslatenz und Drittanbieter-Präferenzbewertungen.

Vermeiden Sie, das „#1“-Ergebnis der menschlichen Präferenzen als objektive Gesamtposition in einer Bestenliste darzustellen.

MiniMax H3 Max vs MiniMax H3

Fähigkeit	MiniMax H3 Max	MiniMax H3
Herkunft	H3 offene Gewichte + fal Post-Training	Originales MiniMax H3
Primärer Fokus	Prompt-Adhärenz + Ästhetik + Geschwindigkeit	Allgemeine omnimodale Videogenerierung
Typische Ausgabelänge	5–15 s	4–15 s
Standardausgabe	480p / 768p	Bis 2K über dokumentierte H3-Varianten
Natives Audio	Ja	Ja
Text-zu-Video	Ja	Ja
Bild-zu-Video	Ja	Ja
Workflow erster/letzter Frame	Unterstützt	Unterstützt
Referenz-Workflows	H3 Max-Referenz-Endpunkt verfügbar	Umfassende Referenz-zu-Video-Funktionen
Generationsgeschwindigkeit	Für hohen Durchsatz optimiert	Standard-H3-Inferenz
Wichtigste dokumentierte Unterscheidung	Schnelle iterative Generierung	Höhere Obergrenze bei Fähigkeiten/Auflösung

Repräsentative Anwendungsfälle von MiniMax H3 Max

Schnelle kreative Iteration

Produktvisualisierung

Bild-zu-Video-Generierung kann Produktfotos in kurze Promotion-Sequenzen animieren, wobei das Ausgangsbild Komposition und Erscheinungsbild steuert.

Cineastische Konzeptentwicklung

Übergänge vom ersten zum letzten Frame

So greifen Sie mit CometAPI auf die MiniMax H3 Max API zu

CometAPI kann als einheitliche API-Schicht genutzt werden, um unterstützte KI-Modelle zu integrieren, ohne für jedes Modell separate, anbieterbezogene Integrationen pflegen zu müssen.

Schritt 1: Erstellen Sie einen CometAPI-API-Schlüssel

Melden Sie sich bei CometAPI an und erstellen Sie in der Entwicklerkonsole ein API-Token.

Schritt 2: Wählen Sie `minimax-h3-max`

Verwenden Sie minimax-h3-max als Modellbezeichner, wenn das Modell in Ihrem CometAPI-Konto verfügbar ist.

Schritt 3: Senden Sie eine Anforderung zur Videoerzeugung

FAQ

Preisgestaltung

Nutzen Sie die obige Schnellschätzung für einen einzelnen Durchlauf und prüfen Sie anschließend den vollständigen Vergleich von CometAPI- und offiziellem Preis.

5-Sekunden-Test

$0.32

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

10-Sekunden-Test

$0.64

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

15-Sekunden-Test

$0.96

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Preise für MiniMax H3 Max

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
Pro Sekunde:$0.064	Pro Sekunde:$0.08	-20%

API

Kopieren Sie einen funktionierenden Endpunkt und ein Codebeispiel; öffnen Sie bei Bedarf die vollständige API-Referenz für alle Parameter.

Eine API, produktionsreifer Modellzugriff

Einmal authentifizieren, den Modell-Endpunkt aufrufen und denselben Abrechnungs- und Monitoring-Workflow anbieterübergreifend beibehalten.

Beispielcode und API für MiniMax H3 Max

set -euo pipefail

# 1. Create the task.
task=$(curl --fail-with-body --silent --show-error \
  https://api.cometapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --form-string 'model=minimax-h3-max' \
  --form-string 'prompt=A cinematic view of clouds moving over green mountains, locked camera, no text.' \
  --form-string 'seconds=5' \
  --form-string 'size=1344x768')
# Add --form-string 'images=https://example.com/reference.jpg' for image-to-video.

task_id=$(jq -r '.id' <<<"$task")
echo "Task: ${task_id}"

# 2. Poll until the task finishes.
while true; do
  task=$(curl --fail-with-body --silent --show-error \
    --retry 3 --retry-all-errors --retry-delay 2 \
    "https://api.cometapi.com/v1/videos/${task_id}" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")
  status=$(jq -r '.status' <<<"$task")
  echo "Status: $status"
  [[ "$status" == "failed" ]] && { echo "$task" >&2; exit 1; }
  [[ "$status" == "completed" ]] && break
  sleep 10
done

# 3. Download the completed video.
curl --fail-with-body --silent --show-error \
  --retry 3 --retry-all-errors --retry-delay 2 \
  "https://api.cometapi.com/v1/videos/${task_id}/content" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --output "${task_id}.mp4"
echo "Saved: ${task_id}.mp4"

cURL Code Example

set -euo pipefail

# 1. Create the task.
task=$(curl --fail-with-body --silent --show-error \
  https://api.cometapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --form-string 'model=minimax-h3-max' \
  --form-string 'prompt=A cinematic view of clouds moving over green mountains, locked camera, no text.' \
  --form-string 'seconds=5' \
  --form-string 'size=1344x768')
# Add --form-string 'images=https://example.com/reference.jpg' for image-to-video.

task_id=$(jq -r '.id' <<<"$task")
echo "Task: ${task_id}"

# 2. Poll until the task finishes.
while true; do
  task=$(curl --fail-with-body --silent --show-error \
    --retry 3 --retry-all-errors --retry-delay 2 \
    "https://api.cometapi.com/v1/videos/${task_id}" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")
  status=$(jq -r '.status' <<<"$task")
  echo "Status: $status"
  [[ "$status" == "failed" ]] && { echo "$task" >&2; exit 1; }
  [[ "$status" == "completed" ]] && break
  sleep 10
done

# 3. Download the completed video.
curl --fail-with-body --silent --show-error \
  --retry 3 --retry-all-errors --retry-delay 2 \
  "https://api.cometapi.com/v1/videos/${task_id}/content" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --output "${task_id}.mp4"
echo "Saved: ${task_id}.mp4"

Python Code Example

import os
import time
from pathlib import Path

import requests


api_key = os.environ["COMETAPI_KEY"]
base_url = "https://api.cometapi.com"
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}


def get(path: str, timeout: int) -> requests.Response:
    for attempt in range(3):
        try:
            response = requests.get(
                f"{base_url}{path}", headers=headers, timeout=timeout
            )
            response.raise_for_status()
            return response
        except requests.RequestException:
            if attempt == 2:
                raise
            time.sleep(2)
    raise RuntimeError("unreachable")

# 1. Create the task.
form = {
    "model": (None, "minimax-h3-max"),
    "prompt": (
        None,
        "A cinematic view of clouds moving over green mountains, "
        "locked camera, no text.",
    ),
    "seconds": (None, "5"),
    "size": (None, "1344x768"),
}
if image_url := os.getenv("MINIMAX_H3_IMAGE_URL"):
    form["images"] = (None, image_url)

response = requests.post(
    f"{base_url}/v1/videos",
    headers=headers,
    files=form,
    timeout=60,
)
response.raise_for_status()
task_id = response.json()["id"]
print(f"Task: {task_id}")

# 2. Poll until the task finishes.
while True:
    response = get(f"/v1/videos/{task_id}", timeout=30)
    task = response.json()
    status = task["status"]
    print(f"Status: {status}")
    if status == "failed":
        raise RuntimeError(task)
    if status == "completed":
        break
    time.sleep(10)

# 3. Download the completed video.
response = get(f"/v1/videos/{task_id}/content", timeout=300)
output = Path(f"{task_id}.mp4")
output.write_bytes(response.content)
print(f"Saved: {output}")

JavaScript Code Example

import fs from "node:fs";

const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY;
const baseUrl = "https://api.cometapi.com";
const headers = { Authorization: `Bearer ${apiKey}` };
const sleep = (ms) => new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, ms));

async function get(path) {
  for (let attempt = 0; attempt < 3; attempt += 1) {
    try {
      const result = await fetch(`${baseUrl}${path}`, { headers });
      if (!result.ok) throw new Error(`${result.status} ${await result.text()}`);
      return result;
    } catch (error) {
      if (attempt === 2) throw error;
      await sleep(2000);
    }
  }
  throw new Error("unreachable");
}

// 1. Create the task.
const form = new FormData();
form.append("model", "minimax-h3-max");
form.append(
  "prompt",
  "A cinematic view of clouds moving over green mountains, locked camera, no text.",
);
form.append("seconds", "5");
form.append("size", "1344x768");
if (process.env.MINIMAX_H3_IMAGE_URL) {
  form.append("images", process.env.MINIMAX_H3_IMAGE_URL);
}

let response = await fetch(`${baseUrl}/v1/videos`, {
  method: "POST",
  headers,
  body: form,
});
if (!response.ok) throw new Error(`${response.status} ${await response.text()}`);
const taskId = (await response.json()).id;
console.log(`Task: ${taskId}`);

// 2. Poll until the task finishes.
while (true) {
  response = await get(`/v1/videos/${taskId}`);
  const task = await response.json();
  console.log(`Status: ${task.status}`);
  if (task.status === "failed") throw new Error(JSON.stringify(task));
  if (task.status === "completed") break;
  await sleep(10000);
}

// 3. Download the completed video.
response = await get(`/v1/videos/${taskId}/content`);
const output = `${taskId}.mp4`;
fs.writeFileSync(output, Buffer.from(await response.arrayBuffer()));
console.log(`Saved: ${output}`);

Fähigkeiten

Prüfen Sie die wichtigsten Modellfakten, bevor Sie eine Architektur wählen oder die Produktionslast abschätzen.

Unterstützte Funktionen

Von der bestehenden Modell-API zurückgegebene Funktionen.

text-to-video

image-to-video

video-editing

Eingabe und Ausgabe

Eingaben

text

Ausgaben

video

Produktionsprofil

Anbieter: MiniMax
Kontext: Modellabhängig
Kommerzielle Nutzung: Unterstützt

Anwendungsfälle

Nutzen Sie MiniMax H3 Max für Produktions-Workflows entsprechend seiner video-Fähigkeiten und vergleichen Sie Alternativen vor einer langfristigen Integration.

Text-zu-Video-Konzepte und Social-Content

Produktdemos und filmische Storyboards

Bild-zu-Video-Bewegung und kreative Iteration