ComfyUIでMiniMax H3を試してみた
ついにMiniMax H3がオープンソースでリリースされましたねぇ。
謎の地域によってライセンス制限があったりしますが、日本ではとりあえず問題なく使えそうです。（細かくはライセンスを確認してください。）
課金ノードで試した時は、一貫性が高くていい感じでしたが、どこまでローカルでも実現できるかですね。
ワークフローは以下をベースにしています。
動画でも解説してます。
環境
OS:Windows 11
GPU:GeForce RTX 4090
CPU:i9-13900KF
memory:128G
構築手順
ComfyUIを最新化してください。
また、手元のマシーンスペックだとそのままでは動かないので、以下のComfyUIの起動batに「--reserve-vram 6.0」のオプションを追加しました。
ComfyUI_windows_portable\run_nvidia_gpu.bat変更前
.\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-build変更後
.\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-build --reserve-vram 6.0--reserve-vram 6.0：ComfyUI がモデルを載せるときに「使わずに空けておく」VRAM の量 (GB)。OS や他アプリのために取り置く枠。
※既存のrun_nvidia_gpu.batとは別のrun_nvidia_gpu.batを作成するのがオススメです。
モデル
minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensorsとminimax_h3_ref2va_pruned_int8_convrot.safetensorsをダウンロードして「ComfyUI\models\diffusion_models」に配置
qwen3vl_32b_minimax_h3_int8_convrot.safetensorsをダウンロードして「ComfyUI\models\text_encoders」に配置
（50X0シリーズなら、qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq.safetensorsも可）
minimax_h3_audio_vae_fp32.safetensorsとminimax_h3_video_vae_fp16.safetensorsをダウンロードして「ComfyUI\models\vae」に配置
ワークフロー（I2V）
ワークフローは以下です。
生成結果は以下です。
生成時間は10分。
CPUメモリ：90GB
GPUメモリ：28GB（VRAM21GB+共有メモリ7GB）
MiniMax H3 I2V pic.twitter.com/3BzVU9sSoU
— kongo jun / 混合 順 (@jun_kongo) August 3, 2026
ワークフロー（I2V）
ワークフローは以下です。
生成結果は以下です。
生成時間は11分。
CPUメモリ：90GB
GPUメモリ：29GB（VRAM22GB+共有メモリ7GB）
MiniMax H3 R2V pic.twitter.com/UWKb0qvi3X
— kongo jun / 混合 順 (@jun_kongo) August 3, 2026
感想
生成結果自体はかなり高品質ですね。
ただただ必要なメモリが大きい。
現状だと完全に5090向けですね。
解像度とかフレーム数を増やすと、必要なメモリが純増するので、4090でもかなり苦しいです。
とはいえ、step数は20とかなので、これを削減するための仕組みや、更に量子化したモデルとかもリリースされると思うので、それに期待ですね。
追加検証しましたが、CUDAを13にすると生成速度の向上が期待できます。
興味がある方はご確認ください。