MiniMax H3: mig món hi fa eines; Espanya no

MiniMax va obrir els pesos d'H3 i uns altres hi van construir a sobre

MiniMax —laboratori xinès d'intel·ligència artificial, autor de la família H3 i de l'aplicació de vídeo Hailuo— va publicar els pesos de MiniMax-H3 el 3 d'agost de 2026 a Hugging Face, la plataforma nord-americana de models oberts. És un model omnimodal de 33.000 milions de paràmetres que genera clips de fins a 15 segons a 24 fotogrames per segon, amb àudio estèreo natiu. Els pesos que es descarreguen validen 768p; el mòdul H3-Regenerate-2K, que puja la resolució, no està publicat i només es fa servir per l'API de l'Open Platform de MiniMax.

Amb ell va alliberar dos punts de control d'H3-Base, que generen vídeo i àudio estèreo natiu però accepten controls diferents. Un és Ref2VA, reference-to-audio-video: imatges, clips de vídeo i àudio opcional guien parts diferents d'un mateix clip de destinació.

La notícia, però, no és aquell llançament, sinó el que ha vingut després sense mà de MiniMax: cap al 15 de setembre hi conflueixen tres peces de tercers que fan servir H3 com a fonament i no com a producte.

Llegir-ne més: GitHub — MiniMax-AI/MiniMax-H3 ↗

Meridian mou la càmera sobre un vídeo ja gravat

Viggle AI, empresa d'eines creatives de vídeo amb intel·ligència artificial, ha publicat Meridian a Hugging Face com a Viggle/Meridian. És un derivat de MiniMax-H3 que separa dues coses que solen anar enganxades: controla el moviment de càmera amb independència del que passa a l'escena, i ho fa sobre vídeo que ja existeix.

Admet òrbites, camp de visió (FOV) ajustable, congelació de fotograma —l'efecte bullet time—, càmera lenta i punts de vista nous a partir d'una sola imatge. Lliura clips d'uns 3 a 10 segons a 24 fotogrames per segon, reutilitzant el transformador i el VAE d'H3.

La llicència va partida: el codi és Apache 2.0 i els pesos, MiniMax H3 Community License Agreement, amb la mateixa exclusió geogràfica. El model de geometria VGGT-Omega que utilitza exigeix a més llicència a part de Meta —propietària de Facebook, Instagram i WhatsApp—, només per a recerca.

Llegir-ne més: Hugging Face — Viggle/Meridian ↗

LynnReal-Omni fica nou tasques de vídeo en un mateix marc

LynnReal-AI ha publicat LynnReal-Omni, un marc construït sobre un transformador de difusió multimodal compartit de 32.000 milions de paràmetres que segueix l'arquitectura de MiniMax H3. Aplega en un de sol text a vídeo, imatge a vídeo, generació guiada per pose, control estructural, omni-referència, transferència d'estil, edició, restauració i vídeo llarg en streaming, tot en quatre passos. Convé llegir-ho com un anunci i no com una eina acabada: el mateix repositori avisa que els pesos s'aniran pujant i que el port a ComfyUI és experimental i està en obres.

El seu directori comfyui/ porta fluxos de treball per a t2v, i2v, r2v, pose2v i v2v, amb els nodes que necessiten i els pesos que carreguen. ComfyUI —entorn gràfic de fluxos de treball per a models generatius, molt estès a la comunitat de codi obert— té a més nodes natius per a MiniMax H3, aliens a aquest paquet.

Llegir-ne més: GitHub — LynnReal-AI/LynnReal-Omni ↗

FastH3 baixa de quaranta-nou passos a quatre

FastH3 és un projecte de FastVideo, del Hao AI Lab —grup de recerca de la Universitat de Califòrnia a San Diego—, amb Nuva Lab i l'equip FastGen d'NVIDIA, fabricant dels acceleradors Blackwell i B200. Combina DMD2, que baixa de 49 passos d'inferència a 4, amb VSA, que poda el 90 % del còmput de cada pas.

Els quatre passos són l'ajust de mínima latència, no el recomanat sense més: els seus autors apunten que vuit poden donar millor qualitat. Les xifres publicades són de FastH3 v1, del 27 d'agost de 2026: sobre una B200, a 1344×768 i 24 fotogrames per segon amb àudio, un clip de 15 segons surt en 47,2 segons, 14,38 vegades més ràpid que el model base dens.

El 15 de setembre de 2026 es va anunciar al fòrum r/StableDiffusion FastH3 V2, també amb pesos oberts. D'aquesta segona versió no hi ha res més que l'anunci: ni xifres ni entrada de blog, així que les de dalt són de la primera i no se li poden atribuir.

Llegir-ne més: Hao AI Lab — FastH3: destil·lació en quatre passos de MiniMax H3 ↗

La llicència deixa fora el desplegament local a la Unió Europea

Aquí hi ha la dada que decideix si res d'això serveix a un lector espanyol: el MiniMax Community License Agreement exclou expressament els Estats Units, la Unió Europea, el Regne Unit i Corea del Sud, i no només del desplegament local: la seva clàusula IV.4 prohibeix fer servir, reproduir, modificar, distribuir o mostrar el model «o qualsevol de les seves sortides o resultats» fora del territori autoritzat. Els pesos es descarreguen com qualsevol altre, però la llicència no empara qui els munti a Espanya ni, llegida al peu de la lletra, qui publiqui allò que en surti. La mateixa llicència deixa una porta: convida els interessats d'aquests territoris a sol·licitar una llicència específica.

I aquí apareix la contradicció que el mateix ecosistema posa damunt la taula. Els Estats Units són en aquesta llista de territoris exclosos i, tanmateix, la destil·lació més citada de totes les que s'han muntat sobre H3, FastH3, surt del Hao AI Lab de la Universitat de Califòrnia a San Diego i la signa juntament amb l'equip FastGen d'NVIDIA, una empresa nord-americana. És a dir: el laboratori que més ha empès aquest model treballa des d'un territori tan exclòs com Espanya. De Viggle AI i LynnReal-AI no consta públicament on tenen la seu, així que d'elles no se'n pot dir ni el mateix ni el contrari. Queda la pregunta, que ni MiniMax ni els projectes no han respost: si la clàusula es llegeix al peu de la lletra, bona part del que s'està construint a sobre neix ja fora del territori autoritzat.

I l'exclusió viatja amb el model: els pesos de Meridian porten la mateixa clàusula, encara que el seu codi sigui Apache 2.0. Al llistó jurídic s'hi suma el de la màquina: Meridian demana entre 88 i 113 GiB de memòria de GPU sobre una sola B200, el mateix accelerador de les mesures de FastH3.