DeepBeepMeep/MiniMax-H3

קוד פתוח

DeepBeepMeepרישיון לא דווח2026-08-02

diffusion-single-file
onnx
gguf

חבילת משקלים שמיועדת להרצת מודלי תמונה ווידאו כבדים על חומרה ביתית. הפרויקט הזה מנגיש ארכיטקטורות תובעניות גם למי שמחזיק כרטיסי מסך ישנים עם מעט זיכרון.

631 GBמשקל הקבצים
486,322הורדות בחודש
57לייקים

מה זה

מדובר באוסף מודלים ממשפחת MiniMax H3 שנועדו לעבוד ישירות בתוך WanGP, פרויקט קוד פתוח שמתמקד ביצירת וידאו ותמונות בלי צורך בתשתיות ענן יקרות. במקום להיאבק עם דרישות זיכרון בלתי אפשריות, המערכת הזו בנויה לחלק את העומס ולעבוד עם מגוון רחב של ארכיטקטורות גנרטיביות מוכרות, כולל תמיכה במודלים של Hunyuan, Flux וסדרות LTX. ההבדל המרכזי ממה שמסתובב בדרך כלל ברשת הוא ההתאמה המפורשת לחומרה חלשה יותר, כולל מנגנוני הורדה אוטומטיים שמושכים רק את החלקים שמתאימים למבנה הכרטיס שלכם.

בתוך הסביבה הזו יש כלים מובנים שנועדו להקל על העבודה השוטפת, כמו עורך מסכות, משפר פרומפטים, תמיכה בהתאמות LoRA ותור משימות מסודר. זה הופך את המאגר הזה לפתרון מעשי ליוצרים ומפתחים שרוצים לייצר סרטונים ברצף בלי לשבת צמוד למסך ובלי לתחזק סקריפטים מסובכים משלהם. הקהילה סביב הפרויקט פעילה מאוד בדיסקורד, מה שמסייע לפתור בעיות תאימות בהרצה מקומית.

מתאים ל

יצירת וידאו על כרטיס ישן
מאפשר לעבוד עם כרטיסי מסך מוגבלים החל מ־6 ג'יגה זיכרון בלי לקבל שגיאות חוסר זיכרון.
עיבוד תור משימות מקומי
מערכת התור המובנית מתאימה למי שרוצה לתזמן רשימת סרטונים ארוכה ולהשאיר את המחשב לעבוד בלילה.
עבודה משולבת עם LoRA
כולל תמיכה מובנית בהתאמות אישיות של מודלי תמונה ווידאו ישירות מתוך ממשק ה־Web.

איפה זה נופל

הנפח העצום של 631 ג'יגה בייט ב־70 קבצים מחייב דיסק מקומי פנוי וחיבור רשת יציב, ואי אפשר להרים כאן סביבת ייצור מהירה בלי תכנון מראש. מעבר לזה, הכרטיס לא מספק נתוני דיוק, מדדי שגיאה או מבחני ביצועים מספריים, כך שאיכות הווידאו והתאימות לפרומפטים מורכבים דורשות בדיקה עצמאית שלכם לפני שמחליטים להסתמך על זה.

שאלות
נפוצות

אני חייב להוריד את כל ה־631 ג'יגה בייט למחשב?

לא. הקוד של WanGP מושך בעצמו רק את המודלים שמתאימים לחומרה שמותקנת אצלכם, כך שלא צריך לשמור את כל 70 הקבצים על הדיסק.

המודל ירוץ לי על מחשב בלי כרטיס מסך של אנבידיה?

לא מומלץ לבנות על זה. הפרויקט מכוון מפורשות לארכיטקטורות GPU כמו סדרות GTX ו־RTX, וריצה על מעבד רגיל תהיה איטית מדי לסרטונים.

אפשר להכניס את המודל למוצר מסחרי?

כרגע לא. מכיוון שלא צוין שום רישיון שימוש, אין אישור מפורש מהיוצר לשימוש מסחרי וכל שילוב כזה הוא הימור משפטי.

איך מריצים

הריפוזיטורי הזה שוקל 631 ג'יגה בייט ומחולק לעשרות קבצים, אבל לא מורידים את הכל ידנית. מריצים אותו דרך WanGP, שיודע למשוך אוטומטית רק את הקבצים הספציפיים שמתאימים למעבד הגרפי שלכם, עם תמיכה אפילו בכרטיסים ישנים כמו סדרות 10XX ו־20XX של אנבידיה החל מ־6 ג'יגה זיכרון.

אם יש לכם כרטיסים מודרניים יותר הביצועים יהיו מהירים בהרבה, אבל אם אין לכם בכלל גישה ל־GPU פיזי חזק, ניסיון לתחזק ולשמור מקומית מאות ג'יגה בייטים כאלה פשוט יגזול יותר מדי זמן ומשאבים. במקרה כזה, עדיף להשתמש ב־API חיצוני של מודלי וידאו במקום לשלם על אחסון וזמני חישוב ארוכים.

ollama run hf.co/DeepBeepMeep/MiniMax-H3:Q4_K_M

איזו גרסה

אותו מודל בכמה רמות דחיסה. ככל שהמספר נמוך יותר הקובץ קטן יותר ורץ על פחות זיכרון, והתשובות נהיות פחות מדויקות. רוב האנשים רוצים את הגדולה ביותר שנכנסת להם בזיכרון.

safetensors654.6 GB Q4_K_M14.6 GB Q2_K8.5 GB

הקבצים

70 קבצים במאגר, 631 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

היוצר לא דיווח על רישיון שימוש בריפוזיטורי הזה. במצב כזה, מבחינה משפטית אין לכם הרשאה ברורה להפיץ, לשנות או להטמיע את המשקלים האלה בתוך מוצר מסחרי, ושימוש בהם בחברה כרוך בסיכון של הפרת זכויות יוצרים.

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗