MiniMax kompaniyasi HuggingFace platformasida ochiq kodli H3-Base modelining vaznlarini taqdim etdi. Ushbu model 33 milliard parametrli zich, bitta yo'nalishli Omni-Transformer bo'lib, u 16 barobar makoniy va 4 barobar vaqtinchalik siqishga ega VAE bilan jihozlangan. Shu bilan birga, API orqali foydalanish xarajatlari Seedance 2.0 narxining uchdan biri miqdorida.
H3 modelining afzalligi shundaki, u faqat matndan videoga yoki tasvirdan videoga aylantirish uchun mo'ljallangan modellardan farqli o'laroq, barcha modalitetlarni yaratuvchi universal tizimdir. U matn, tasvir, video va audio kontekstlarini tushunishi va keyin tabiiy stereosound bilan video yaratishi mumkin. Arxitektura jihatidan, H3 video va audio modellarining ketma-ket bog'lanishi emas.
Asosiy tarmoq, H3-Omni-Transformer, 33 milliard parametrli zich, bitta yo'nalishli Transformer sifatida amalga oshirilgan, bunda taxminan 13 milliard parametr AdaLN shoxchasida joylashgan va uning modulatsiya natijalari yanada yengil inferens uchun oldindan hisoblab saqlanishi mumkin. Matnni kodlash H3-Encoder tomonidan, vizual ma'lumotlar H3-Encoder va H3-VisualVAE tomonidan, audio esa H3-AudioVAE tomonidan bajariladi; bularning barchasi video va audio latentlari uchun birgalikda bashorat qilinadigan yagona ketma-likka integratsiya qilingan.
MiniMax H3-VisualVAE ni 16 barobar makoniy siqish va 4 barobar vaqtinchalik siqishni joriy etish orqali takomillashtirdi. Qo'shimcha patchlashdan so'ng, Transformerga kiruvchi video tokenlarining samarali makoniy aniqligini pasaytirish 32 baravar darajaga yetadi, bu yuqori aniqlikdagi video yaratishdagi hisoblash xarajatlarini kamaytiradi. MiniMax H3 ning to'liq tarkibi uchta komponentdan iborat: H3-Context-IR, H3-Base va H3-Regenerate-2K. H3-Context-IR foydalanuvchi tomonidan taqdim etilgan matn, tasvirlar, videolar va audioni talqin qiladi, murakkab multimodal ko'rsatmalarni generativ modellar uchun mos keladigan vositachilar bayonotlariga tuzadi. H3-Base haqiqiy video va audio yaratish uchun javobgar bo'lib, dastlabki chiqish 768P aniqligida amalga oshiriladi. H3-Regenerate-2K komponenti asl kontekstni saqlagan holda 768P natijasidan 2K versiyasini olish uchun kontekstda qayta tiklashdan foydalanadi. Hozirda H3-Base komponenti ochiq vaznlarga ega.
Narx siyosati H3 ni bozorni o'zgartiruvchi muhim omilga aylantiradi: 2K aniqligida yaratish sekundiga 0,8 yuan, 768P aniqligida esa arzonroq, shu bilan birga audio kiritish bepul va besh tagacha tasvir bepul beriladi. Ishlash nuqtai nazaridan, H3 ByteDance ning Seedance 2.0 ga nisbatan uchdan bir qismi narxda raqobatbardoshlikni namoyish etadi, va ikki dona RTX 5090 yoki bitta RTX 6000 kartalarda mahalliy joylashtirish xarajatlarni nolga tushiradi. Flagman imkoniyatlari, maqbul narx va ochiq vaznlari tufayli, video yaratish tashabbusi har bir ishlab chiquvchiga mavjud bo'ladi.
Ushbu modelni chiqarish sun'iy intellekt yordamida video yaratish bozoridagi raqobatni kuchaytiradi. Seedance 2.0 avval audio va video birlashtirilgan yaratilishi tufayli ustunlik qilgan edi, va MiniMax H3 bevosita shu o'rinni egallashni maqsad qilgan, sezilarli darajada kamroq xarajatlar bilan teng funksionallikni taklif qiladi. Kontent yaratuvchilar va ishlab chiquvchilar uchun H3 yopiq platformalarda mavjud bo'lmagan moslashuvchanlikni taqdim etadi, jumladan, ma'lumotlarga sezgir ish jarayonlari uchun mahalliy joylashtirish, foydalanuvchi maxsus sozlamalar va mavjud ishlab chiqarish liniyalari bilan integratsiya qilish imkoniyati. Ochiq vaznlar strategiyasi Xitoy AI kompaniyalari yopiq ekotizimlarga qarshi kurash uchun ochiq kod va agressiv narxlashdan foydalanishi kabi global tendentsiyaga mos keladi. Shunday qilib, H3 AI yordamida video yaratish iqtisodiyotini qayta ko'rib chiqadi, ilg'or video modellarining qimmat bulutli xizmatlar bo'lishi kerak degan farazga qarshi turadi va reklama, elektron tijorat, kino ishlab chiqarish va kontent yaratishda qo'llanilishni potentsial ravishda tezlashtiradi, bu yerda avval foydalanish narxga sezgirlik bilan cheklangan edi.
XPower Technology kompaniyasi WAIC tadbirida RPP AE7100E arxitektura chiplarini taqdim etdi. Bu mikrokremlar tirnoq kabi o'lchamli bo'lib, tarqatilgan hisoblashlardan foydalanish orqali 400 milliarddan 1,6 trilliongacha parametrli modellarini qo'llab-quvvatlash imkonini beradi va shu bilan birga token narxini minimal darajada ushlab turadi.
XPower Technology WAIC 2026 da AI hisoblashlari ichki bozorida muhim o'yinchiga aylandi. Kompaniya o'zining qayta konfiguratsiya qilinadigan parallel protsessor RPP arxitekturasi asosidagi sun'iy intellekt tezlatgichlar matritsasini namoyish etdi. Ushbu arxitektura bulutli, chekka va yakuniy hisoblash ssenariylarini qamrab oladi. Kompaniyaning asosiy g'oyasi to'g'ridan-to'g'ri sanoatning katta chiplardan foydalanish kerakligi haqidagi umumiy doktrinasiga qarshi chiqadi.
Tirnoq kabi kichik o'lchamdagi AE7100E chiplari bitta tezlatgich kartasiga 12 dona joylashtirilishi mumkin. Bunday konfiguratsiya tarqatilgan hisoblashlar yordamida 400 milliarddan 1,6 trilliongacha parametrli katta til modellarini ishga tushirishga imkon beradi va bu sanoat uchun optimal token xarajat samaradorligiga erishishga yordam beradi. XPower bosh ijrochi direktori Li Yuan ta'limga yo'naltirilgan hisob-kitoblardan inferensga yo'naltirilgan hisob-kitoblarga o'tish muhim tendensiya ekanligini ta'kidladi. U AI dasturlash inferens uchun tanqidiy ahamiyatga ega foydalanish holati bo'lganini ta'kidladi, chunki kompaniyaning tajribasi shuni ko'rsatadiki, AI endi avval professional jamoa tomonidan yillar davomida talab qilingan protsessor kompilyatorlarini ishlab chiqishni amalga oshira oladi va bu qobiliyat turli vazifalarda tezkor qo'llash uchun kengaytirilishi mumkin.
Global ma'lumotlar bazasi markazlaridagi modellarga beriladigan so'rovlarning 55% ochiq kodli modellar bozoriga tegishli bo'lganligi sababli, inferens bozori faqat bir nechta gigantlarga emas, balki har qanday korxonaga ham mavjud bo'lib, bu inferens uchun iqtisodiy jihatdan samarali infratuzilma uchun katta talabni yaratadi. Asosiy kuzatuv katta chiplarning inferensda samarasizligi: dekodlash 1:1 hisoblash-ma'lumot nisbatini talab qiladi, ammo grafik protsessorlar (GPU) 1000:1 nisbatini ta'minlaydi, bu esa quvvat yetkazib berish yo'qotilishiga olib keladi. XPower ning RPP arxitekturasi tarqatilgan kichik chiplardan foydalanib, bitta server ichida nozik ixtisoslashuvni ta'minlaydi. Bundan tashqari, XPower yondashuvi qimmatbaho HBM texnologiyasini yanada yetukroq LPDDR bilan almashtiradi, deb da'vo qiladi, chunki AI inferens uchun fundamental ravishda uchta element zarur: katta sig'im, yetarli quvvat yetkazib berish va past narx. LPDDR texnologiyasi HBM ga qaraganda sezilarli darajada kamroq narxda barcha bu talablarni qondiradi. Kartaga 12 ta chiplar konfiguratsiyasi bitta server formatida chiplar orasida xotirani batafsil ajratish va ma'lumotlarni parallel qayta ishlashni amalga oshirish imkonini beradi. Ushbu tarqatilgan server arxitekturasi XPower ni NVIDIA Groq yondashuvidan ajratib turadi, chunki u ham tarqatilgan ko'pchipli konstruksiyalardan foydalanadi, lekin ancha katta klaster miqyosida. RPP arxitekturasining o'rnatilgan moslashuvchanligi, umumiy va mavzuga xos hisoblashlar o'rtasida muvozanatni saqlashi, bitta chipni bulut, chekka va yakuniy qurilmadagi joylashtirish ssenariylari uchun ishlatish imkonini beradi.
WAIC davrida kompaniya AE7100E chiplaridan tortib 8 karta bo'lgan yuqori zichlikdagi server kabinatlari gacha bo'lgan mahsulot liniyasini namoyish etdi. Kompaniyaning chekka hisoblashlardan bulutli hisoblashlarga o'tishi, XPower inferens bozorini umumiy manzilga ko'ra o'quv bozoridan 10 marta yuqori baholayotgani sababli, eng katta bitta chip quvvati bilan emas, balki eng iqtisodiy jihatdan samarali tarqatilgan tizimlar bilan zabt etilishi kerak degan strategik qadamdir. Garchi bu gipotezani tasdiqlash real joriy etish natijalariga bog'liq bo'lsa-da, RPP arxitekturasi hisoblashlarga nisbatan eng noyob mahalliy yondashuvlardan biri bo'lib, katta chiplar haqidagi konsensusga chorlovchi bo'lib, AI inferensning kelajagi yagona monolit protsessorlarda emas, balki muvofiqlashtirilgan kichik chiplar to'plamida ekanligini da'vo qiladi.
