MiniMax H3 Max は画像から動画を生成できますか？

はい。MiniMax H3 Max は、入力画像を用いて動画生成を誘導する image-to-video エンドポイントを提供しています。終端画像を指定することで、ワークフローを最初から最後のフレームまでの生成に切り替えることもできます。

MiniMax H3 Max は同期された音声を生成しますか？

はい。H3 Max は同期された音声付きの動画を生成し、短いシーンにおいて別途の音声生成工程を必要とせず、視聴覚要素を含めることができます。

MiniMax H3 Max は MiniMax H3 とどう違いますか？

MiniMax H3 Max は、fal Research によって開発された MiniMax H3 の追加学習済みバリアントで、プロンプト遵守性、審美性、推論スループットに最適化されています。標準の MiniMax H3 は、2K までの生成を含む、より幅広い機能と解像度上限が文書化されています。

MiniMax H3 Max は AI 動画をどれくらいの速さで生成できますか？

fal は、同社の推論インフラ上で MiniMax H3 Max が 5 秒の 768p 動画を約 2.78 秒で生成できると報告しています。これは提供側のレイテンシ結果であり、すべてのワークロードに対する API 応答時間を保証するものではありません。

MiniMax H3 Max API はどの解像度をサポートしていますか？

H3 Max のコア API では、480p と 768p の動画生成が文書化されています。これは、生成ワークフローが 2K までの解像度をサポートすると文書化されている標準の MiniMax H3 とは異なります。

MiniMax H3 Max は詳細なカメラや動きの指示に対応できますか？

はい。H3 Max はプロンプト遵守性を強化するために特別に追加学習されており、被写体、動作、カメラの動き、環境、ビジュアルスタイルの詳細な記述が意図された用途に適しています。

MiniMax H3 Max はショートフォームのソーシャル動画生成に適していますか？

はい。5–15 秒の生成レンジ、縦横のアスペクト比、同期音声、低い生成レイテンシにより、ショートフォーム動画、広告コンセプト、製品クリップ、迅速なクリエイティブの反復に適しています。

MiniMax

利用可能

minimax-h3-max

MiniMax H3 Max API

MiniMax H3 Maxは、MiniMaxのH3動画生成ファミリーのハイエンド版です。公式に文書化されているH3 Maxの連携は、テキストから動画および画像から動画の生成をサポートしています。MiniMaxの公式H3資料では、より広範なH3システムを、ネイティブなステレオ音声を備えたオムニモーダルな動画モデルとして説明しています。

最低料金

$0.064 / 秒

従量課金

APIの稼働状況

利用可能

本番エンドポイント

応答速度

非同期対応

実測APIレスポンス

公開日

Sep 1, 2026

MiniMax

料金プラン

上記の簡易見積もりを1回分の目安にし、CometAPIと公式価格の詳細な比較もご確認ください。

5秒テスト

$0.3200

CometAPIの推定利用料金

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最低料金の透明性このプロトタイプでは、リクエストごとの非公開の最低料金は想定していません。本番環境で請求の最低金額または最低チャージ額が適用される場合は、購入前に表示し、すべての予算見積もりに含める必要があります。

モデル概要

検索や評価に使える安定したモデル識別情報と、ページの中核となるSEO構造を書き換えることなく更新できる最新のカタログデータを組み合わせています。

安定した識別情報

MiniMax H3 Maxとは？

正式なモデル識別情報は、料金や制限が変更されても変わりません。

最新のモデルデータ

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カタログ更新日

Sep 1, 2026

概要

MiniMax H3 Maxの実用的な概要と、重要な挙動・統合時の注意点。

MiniMax H3 Max の技術仕様

仕様	MiniMax H3 Max
モデルID	minimax-h3-max
モデルファミリー	MiniMax H3
モデルタイプ	生成型動画モデル
モデルの由来	MiniMax H3 のオープンウェイトを用いてポストトレーニング
ポストトレーニング	fal Research
主な最適化	プロンプト忠実度、審美性、推論スループット
入力	テキスト、画像；reference-to-video サポートは H3 Max ファミリーで利用可能
出力	同期/ネイティブ音声付きの動画
長さ	5–15秒
解像度	480p および 768p；1080p リファインメントの可用性は現在のエンドポイントに依存
フレームレート	24 FPS
音声	同期ステレオ音声
テキストからビデオ	はい
画像からビデオ	はい
始端から終端までのフレーム	終端フレームを伴う画像からビデオで対応
reference-to-video	H3 Max ファミリー/API を通じて利用可能
アスペクト比	21:9, 16:9, 4:3, 1:1, 3:4, 9:16
主なAPIエンドポイント	api.cometapi.com/v1/videos
ベースモデル	MiniMax H3

MiniMax H3 Max は、MiniMax H3 の別個の後継として大幅な能力上限を拡張したモデルではなく、MiniMax H3 のポストトレーニング版です。fal Research は、H3 のオープンウェイトに対してプロンプト忠実度と審美性に焦点を当てた追加データでポストトレーニングを行い、その推論チームが結果モデルに合わせてサービングスタックを共同設計したと述べています。

この区別は、標準の MiniMax H3 と H3 Max を比較する際に重要です。H3 自体は汎用のオムニモーダル動画システムであり、テキスト、画像、動画、音声の理解と、ネイティブなステレオ音声付きの動画生成をサポートします。MiniMax のオープンソース H3 ドキュメントでは、H3 の各種バリアントにより出力の長さは 4–15 秒、解像度は最大 2K とされています。

一方で H3 Max は、別の動作点に焦点を当てています。より高速な生成、強いプロンプト追従、そして 480p/768p 出力における視覚品質です。fal は、自社インフラ上で 5 秒・768p のクリップを 3 秒未満で生成できると報告しています。

MiniMax H3 Max とは？

MiniMax H3 Max は、オープンウェイトの MiniMax H3 をポストトレーニングして作られた AI 動画生成モデルです。fal Research は、本モデルがプロンプト忠実度と審美性を強化するよう特に調整され、推論スタックは高スループット向けに最適化されていると説明しています。

本モデルはテキストからビデオと画像からビデオの生成をサポートしており、画像エンドポイントは終端画像を与えた場合の始端から終端までのフレーム生成にも対応します。さらに、H3 Max の API ファミリーでは reference-to-video 機能も公開されています。

したがって、最も際立った特性はパラメータ数の増加やコンテキスト長の拡張ではありません。それは、映像品質、プロンプト忠実度、低遅延生成の組み合わせです。

MiniMax H3 Max の主な特長

ポストトレーニングされた MiniMax H3 を基盤に： H3 Max は MiniMax H3 のオープンウェイトに由来し、無関係な動画モデルではありません。fal Research はプロンプト忠実度と審美性を狙ったポストトレーニングデータを追加しました。
高速な動画生成： fal は、自社インフラで 5 秒・768p のクリップを約 2.78 秒で生成したと報告しており、反復的な動画生成に伴う待機時間を大幅に短縮します。
高いプロンプト忠実度： ポストトレーニングは、シーン構図、アクション、カメラワーク、ビジュアルスタイルを含む詳細な指示への追従を具体的に高めることを目標としています。
テキストからビデオと画像からビデオ： 開発者はテキストプロンプトから直接動画を生成したり、画像を開始フレームとして利用できます。画像エンドポイントは、終端フレームを受け付けることで始端から終端までのフレーム生成にも対応します。
ネイティブな同期音声： H3 Max は同期音声付きの動画を生成でき、会話、環境音、映像と音声の同期が求められる短尺シーンに適しています。
複数のアスペクト比： 21:9、16:9、4:3、1:1、3:4、9:16 など、横長・縦長・スクエア・シネマティックといった一般的な形式に対応します。

MiniMax H3 Max のベンチマーク結果

評価	MiniMax H3 Max の結果	評価種類	サンプル数 / 信頼度	測定内容
Design Arena – Image-to-Video	1,341 Elo	人間の選好に基づく Elo	アリーナ形式の比較	生成動画の品質に対する全体的なユーザー選好
Artificial Analysis – Image-to-Video + Audio	1,201 Elo	人間の選好に基づく Elo	2,177サンプル；95% CI で ±11	音声付きの画像からビデオ生成に対する選好
fal Human Preference Evaluation – Overall Quality	#1 among evaluated models	一対一の人手評価	主要な動画モデル12種との比較	全体的な視覚品質
fal Human Preference Evaluation – Prompt Understanding	#1 among evaluated models	一対一の人手評価	主要な動画モデル12種との比較	生成動画がプロンプトにどれだけ正確に従っているか
fal Human Preference Evaluation – Aesthetics	#1 among evaluated models	一対一の人手評価	主要な動画モデル12種との比較	視覚的な審美性と知覚品質
生成速度 – 5秒・768p動画	<3秒	推論速度の測定	fal のインフラ	エンドツーエンドの生成速度
生成速度（公式 MiniMax H3 比）	~35× higher throughput	プロバイダー報告のスループット比較	fal のインフラ	相対的な推論スループット

公開されている定量的な結果で最も強力なのは、1,341 Elo の Design Arena スコアと1,201 Elo の Artificial Analysis スコアです。ただし、いずれも従来型の精度ベンチマークではなく、いわゆる人間の選好に基づく Elo 測定です。Artificial Analysis の結果は、2,177 サンプルに対して 95% 信頼区間で ±11 を報告しています。

したがって、CometAPI のコンテンツでは次を区別して記述するのが最も安全です。

能力の根拠： プロンプト忠実度、審美性、音声・映像の同時生成、画像/動画の条件付け。

性能の根拠： 生成レイテンシに関するプロバイダー報告、および第三者の選好評価。

人間の選好に基づく「#1」の結果を、客観的な総合リーダーボードの順位として提示しないでください。

MiniMax H3 Max と MiniMax H3 の比較

能力	MiniMax H3 Max	MiniMax H3
由来	H3 オープンウェイト + fal のポストトレーニング	オリジナルの MiniMax H3
主眼	プロンプト忠実度 + 審美性 + 速度	汎用オムニモーダル動画生成
標準的な出力時間	5–15秒	4–15秒
標準出力	480p / 768p	ドキュメント記載の H3 バリアントで最大 2K
ネイティブ音声	はい	はい
テキストからビデオ	はい	はい
画像からビデオ	はい	はい
始端/終端フレームのワークフロー	対応	対応
リファレンス系ワークフロー	H3 Max reference エンドポイントあり	幅広い reference-to-video 機能
生成速度	高スループット向けに最適化	標準的な H3 の推論
最も明確な相違点（ドキュメント上）	高速な反復生成	より広範な能力/解像度上限

最も重要な違いは、モデルの世代そのものではなく「動作点」です。標準の H3 はより広範なオムニモーダルシステムとして設計され、MiniMax のドキュメントでは最大 2K 出力をサポートしています。一方で H3 Max は、対応する出力解像度において高速生成とプロンプト忠実度を重視して開発されています。

MiniMax H3 Max の代表的なユースケース

高速なクリエイティブ反復

H3 Max は、短尺クリップを繰り返し生成・確認・修正するワークフローに適しています。低レイテンシにより、各反復で数分待つのではなく、複数のプロンプト案を実用的な時間で試せます。

ソーシャルメディア動画

短時間フォーマット、縦長のアスペクト比サポート、同期音声、高速生成により、短尺のソーシャルコンテンツや広告コンセプトに適しています。

プロダクトビジュアライゼーション

画像からビデオ生成により、製品の静止画を短いプロモーションシーケンスとしてアニメーション化できます。元画像で構図や外観を誘導可能です。

シネマティックなコンセプト開発

カメラワーク、被写体の動作、環境、照明、ビジュアルスタイルを詳細に記述したプロンプトを用いて、本格的な制作工程に移る前にシネマティックなショットを試作できます。

始端から終端までの遷移

開始画像と終端画像を与えることで、完全にテキストからの生成に頼らずに制御されたトランジションシーケンスを作成できます。

CometAPI で MiniMax H3 Max API にアクセスする方法

CometAPI は、各モデルごとにプロバイダー固有の実装を維持せずとも、対応する AI モデルを統合できる統一 API レイヤーとして利用できます。

手順 1：CometAPI の API キーを作成

CometAPI にサインインし、開発者コンソールで API トークンを作成します。

手順 2：`minimax-h3-max` を選択

CometAPI アカウントで当該モデルが利用可能な場合、モデル識別子として minimax-h3-max を使用します。

手順 3：ビデオ生成リクエストを送信

CometAPI の動画 API インターフェースを通じて、プロンプトと対応する生成パラメータを送信します。現在公開されている CometAPI のスキーマに応じて、パラメータには長さ、解像度、アスペクト比、画像入力、その他の動画生成コントロールが含まれる場合があります。

統合例を公開する前に、現在の CometAPI のモデルページと API ドキュメントで、正確なエンドポイント、パラメータ名、対応解像度、非同期タスク処理の挙動を必ず確認してください。これらの詳細は、基盤となる H3 Max モデルとは独立して変更される可能性があります。

よくある質問

API

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

MiniMax H3 MaxのサンプルコードとAPI

MiniMax H3 Maxの包括的なサンプルコードとAPIリソースにアクセスして、統合プロセスを効率化しましょう。詳細なドキュメントでは段階的なガイダンスを提供し、プロジェクトでMiniMax H3 Maxの潜在能力を最大限に活用できるよう支援します。

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}`);

機能

アーキテクチャの選定や本番負荷の見積もり前に、重要なモデル情報を確認できます。

対応機能

既存のモデルAPIが返す機能。

text-to-video

image-to-video

video-editing

入力と出力

入力

text

出力

video

本番環境プロファイル

プロバイダー: MiniMax
文脈: モデルによる
商用利用: 対応

ユースケース

videoの機能に合った本番ワークフローにMiniMax H3 Maxを活用し、長期的な統合前に他の選択肢とも比較してください。

テキストから動画のコンセプトとSNS向けコンテンツ

商品デモと映画的な絵コンテ

画像から動画へのモーションと創作の反復

他のモデル

品質・レイテンシ・機能・料金のトレードオフに応じて、CometAPIで利用できる他のモデルと比較できます。

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FLUX 3 - 実世界モデル: 視覚インテリジェンスのバックボーンとなるマルチモーダル・フロー型モデルに向けて

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HappyHorse 1.1は、プロフェッショナルなコンテンツ制作、広告、短編映画、ソーシャルメディア制作、ストーリーテリングのために設計されたマルチモーダルな動画生成モデルです。独立した動画生成評価で上位にランクインして大きな注目を集めたHappyHorse 1.0の能力を拡張し、シーンの一貫性を強化し、視覚的な忠実度を高めています。

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Wan2.7

Wan2.7は、高品質な映像合成とモーションの一貫性の向上を目的として設計された映像生成モデルです。シネマティックなコンテンツ制作やプロフェッショナルな映像制作ワークフローに適しています。

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稼働時間

本番投入前に、リアルタイムのハートビートデータ、エンドポイントの可用性、実測レスポンスタイムを確認できます。

稼働時間

過去 30 日間のリクエスト成功率。各モデルプロバイダーの信頼性を反映しています。CometAPI はすべての接続プロバイダーをリアルタイムで 24 時間 365 日監視しています。

Respond

56400msAvg. Response

Uptime

72.9%Avg. Uptime

更新情報

MiniMax H3 Maxの安定したモデルページを維持したまま、提供状況、料金、機能に関する重要な変更を追跡できます。

モデル変更履歴

時間とともに価値が高まる1つのページ。

リリースノート、料金変更、ベンチマークの更新、移行ガイダンスがここに蓄積され、正規URLは変わりません。

Sep 1, 2026

APIの利用可能性を確認済み

MiniMax H3 MaxはCometAPIのモデルカタログおよびAPIドキュメントを通じて利用できます。

現在

料金と制限をカタログと同期済み

料金、コンテキスト、利用可能性、制限は、ページタイトルやモデルの識別情報に埋め込むのではなく、動的なプロパティとして扱われます。

Sep 1, 2026

永続的なモデルエンティティを作成済み

プロバイダーとモデルのスラッグによって永続的な正規URLが形成されます。今後のコンテンツやデータの更新はこのページに反映されます。

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正式なモデル識別情報は、料金や制限が変更されても変わりません。

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Sep 1, 2026

概要

MiniMax H3 Maxの実用的な概要と、重要な挙動・統合時の注意点。

MiniMax H3 Max の技術仕様

仕様	MiniMax H3 Max
モデルID	minimax-h3-max
モデルファミリー	MiniMax H3
モデルタイプ	生成型動画モデル
モデルの由来	MiniMax H3 のオープンウェイトを用いてポストトレーニング
ポストトレーニング	fal Research
主な最適化	プロンプト忠実度、審美性、推論スループット
入力	テキスト、画像；reference-to-video サポートは H3 Max ファミリーで利用可能
出力	同期/ネイティブ音声付きの動画
長さ	5–15秒
解像度	480p および 768p；1080p リファインメントの可用性は現在のエンドポイントに依存
フレームレート	24 FPS
音声	同期ステレオ音声
テキストからビデオ	はい
画像からビデオ	はい
始端から終端までのフレーム	終端フレームを伴う画像からビデオで対応
reference-to-video	H3 Max ファミリー/API を通じて利用可能
アスペクト比	21:9, 16:9, 4:3, 1:1, 3:4, 9:16
主なAPIエンドポイント	api.cometapi.com/v1/videos
ベースモデル	MiniMax H3

MiniMax H3 Max とは？

MiniMax H3 Max の主な特長

ポストトレーニングされた MiniMax H3 を基盤に： H3 Max は MiniMax H3 のオープンウェイトに由来し、無関係な動画モデルではありません。fal Research はプロンプト忠実度と審美性を狙ったポストトレーニングデータを追加しました。
高速な動画生成： fal は、自社インフラで 5 秒・768p のクリップを約 2.78 秒で生成したと報告しており、反復的な動画生成に伴う待機時間を大幅に短縮します。
高いプロンプト忠実度： ポストトレーニングは、シーン構図、アクション、カメラワーク、ビジュアルスタイルを含む詳細な指示への追従を具体的に高めることを目標としています。
テキストからビデオと画像からビデオ： 開発者はテキストプロンプトから直接動画を生成したり、画像を開始フレームとして利用できます。画像エンドポイントは、終端フレームを受け付けることで始端から終端までのフレーム生成にも対応します。
ネイティブな同期音声： H3 Max は同期音声付きの動画を生成でき、会話、環境音、映像と音声の同期が求められる短尺シーンに適しています。
複数のアスペクト比： 21:9、16:9、4:3、1:1、3:4、9:16 など、横長・縦長・スクエア・シネマティックといった一般的な形式に対応します。

MiniMax H3 Max のベンチマーク結果

評価	MiniMax H3 Max の結果	評価種類	サンプル数 / 信頼度	測定内容
Design Arena – Image-to-Video	1,341 Elo	人間の選好に基づく Elo	アリーナ形式の比較	生成動画の品質に対する全体的なユーザー選好
Artificial Analysis – Image-to-Video + Audio	1,201 Elo	人間の選好に基づく Elo	2,177サンプル；95% CI で ±11	音声付きの画像からビデオ生成に対する選好
fal Human Preference Evaluation – Overall Quality	#1 among evaluated models	一対一の人手評価	主要な動画モデル12種との比較	全体的な視覚品質
fal Human Preference Evaluation – Prompt Understanding	#1 among evaluated models	一対一の人手評価	主要な動画モデル12種との比較	生成動画がプロンプトにどれだけ正確に従っているか
fal Human Preference Evaluation – Aesthetics	#1 among evaluated models	一対一の人手評価	主要な動画モデル12種との比較	視覚的な審美性と知覚品質
生成速度 – 5秒・768p動画	<3秒	推論速度の測定	fal のインフラ	エンドツーエンドの生成速度
生成速度（公式 MiniMax H3 比）	~35× higher throughput	プロバイダー報告のスループット比較	fal のインフラ	相対的な推論スループット

したがって、CometAPI のコンテンツでは次を区別して記述するのが最も安全です。

能力の根拠： プロンプト忠実度、審美性、音声・映像の同時生成、画像/動画の条件付け。

性能の根拠： 生成レイテンシに関するプロバイダー報告、および第三者の選好評価。

人間の選好に基づく「#1」の結果を、客観的な総合リーダーボードの順位として提示しないでください。

MiniMax H3 Max と MiniMax H3 の比較

能力	MiniMax H3 Max	MiniMax H3
由来	H3 オープンウェイト + fal のポストトレーニング	オリジナルの MiniMax H3
主眼	プロンプト忠実度 + 審美性 + 速度	汎用オムニモーダル動画生成
標準的な出力時間	5–15秒	4–15秒
標準出力	480p / 768p	ドキュメント記載の H3 バリアントで最大 2K
ネイティブ音声	はい	はい
テキストからビデオ	はい	はい
画像からビデオ	はい	はい
始端/終端フレームのワークフロー	対応	対応
リファレンス系ワークフロー	H3 Max reference エンドポイントあり	幅広い reference-to-video 機能
生成速度	高スループット向けに最適化	標準的な H3 の推論
最も明確な相違点（ドキュメント上）	高速な反復生成	より広範な能力/解像度上限

MiniMax H3 Max の代表的なユースケース

高速なクリエイティブ反復

ソーシャルメディア動画

短時間フォーマット、縦長のアスペクト比サポート、同期音声、高速生成により、短尺のソーシャルコンテンツや広告コンセプトに適しています。

プロダクトビジュアライゼーション

シネマティックなコンセプト開発

始端から終端までの遷移

開始画像と終端画像を与えることで、完全にテキストからの生成に頼らずに制御されたトランジションシーケンスを作成できます。

CometAPI で MiniMax H3 Max API にアクセスする方法

CometAPI は、各モデルごとにプロバイダー固有の実装を維持せずとも、対応する AI モデルを統合できる統一 API レイヤーとして利用できます。

手順 1：CometAPI の API キーを作成

CometAPI にサインインし、開発者コンソールで API トークンを作成します。

手順 2：`minimax-h3-max` を選択

CometAPI アカウントで当該モデルが利用可能な場合、モデル識別子として minimax-h3-max を使用します。

手順 3：ビデオ生成リクエストを送信

よくある質問

API

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

MiniMax H3 MaxのサンプルコードとAPI

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}`);

機能

アーキテクチャの選定や本番負荷の見積もり前に、重要なモデル情報を確認できます。

対応機能

既存のモデルAPIが返す機能。

text-to-video

image-to-video

video-editing

入力と出力

入力

text

出力

video

本番環境プロファイル

プロバイダー: MiniMax
文脈: モデルによる
商用利用: 対応

ユースケース

videoの機能に合った本番ワークフローにMiniMax H3 Maxを活用し、長期的な統合前に他の選択肢とも比較してください。

テキストから動画のコンセプトとSNS向けコンテンツ

商品デモと映画的な絵コンテ

画像から動画へのモーションと創作の反復

他のモデル

品質・レイテンシ・機能・料金のトレードオフに応じて、CometAPIで利用できる他のモデルと比較できます。

モデル比較を開く →

Aliyun

Wan 3.0 Prime

Wan 3.0 Prime は、Alibaba Cloud Model Studio における Wan 3.0 動画生成モデルの速度最適化版です。

FLUX 3 - 実世界モデル: 視覚インテリジェンスのバックボーンとなるマルチモーダル・フロー型モデルに向けて

稼働時間

本番投入前に、リアルタイムのハートビートデータ、エンドポイントの可用性、実測レスポンスタイムを確認できます。

稼働時間

Respond

56400msAvg. Response

Uptime

72.9%Avg. Uptime

更新情報

MiniMax H3 Maxの安定したモデルページを維持したまま、提供状況、料金、機能に関する重要な変更を追跡できます。

モデル変更履歴

時間とともに価値が高まる1つのページ。

リリースノート、料金変更、ベンチマークの更新、移行ガイダンスがここに蓄積され、正規URLは変わりません。

Sep 1, 2026

APIの利用可能性を確認済み

MiniMax H3 MaxはCometAPIのモデルカタログおよびAPIドキュメントを通じて利用できます。

現在

料金と制限をカタログと同期済み

料金、コンテキスト、利用可能性、制限は、ページタイトルやモデルの識別情報に埋め込むのではなく、動的なプロパティとして扱われます。

Sep 1, 2026

永続的なモデルエンティティを作成済み

プロバイダーとモデルのスラッグによって永続的な正規URLが形成されます。今後のコンテンツやデータの更新はこのページに反映されます。

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手順 1：CometAPI の API キーを作成

手順 2：minimax-h3-max を選択

手順 3：ビデオ生成リクエストを送信

よくある質問

MiniMax H3 Max は画像から動画を生成できますか？

MiniMax H3 Max は同期された音声を生成しますか？

MiniMax H3 Max は MiniMax H3 とどう違いますか？

MiniMax H3 Max は AI 動画をどれくらいの速さで生成できますか？

MiniMax H3 Max API はどの解像度をサポートしていますか？

MiniMax H3 Max は詳細なカメラや動きの指示に対応できますか？

MiniMax H3 Max はショートフォームのソーシャル動画生成に適していますか？

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Python Code Example

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機能

ユースケース

他のモデル

稼働時間

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更新情報

時間とともに価値が高まる1つのページ。

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料金と制限をカタログと同期済み

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CometAPI で MiniMax H3 Max API にアクセスする方法

手順 1：CometAPI の API キーを作成

手順 2：minimax-h3-max を選択

手順 3：ビデオ生成リクエストを送信

よくある質問

MiniMax H3 Max は画像から動画を生成できますか？

MiniMax H3 Max は同期された音声を生成しますか？

MiniMax H3 Max は MiniMax H3 とどう違いますか？

MiniMax H3 Max は AI 動画をどれくらいの速さで生成できますか？

MiniMax H3 Max API はどの解像度をサポートしていますか？

MiniMax H3 Max は詳細なカメラや動きの指示に対応できますか？

MiniMax H3 Max はショートフォームのソーシャル動画生成に適していますか？

API

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MiniMax H3 MaxのサンプルコードとAPI

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手順 2：`minimax-h3-max` を選択

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