MiniMax H3-Image 本地部署：135GB 與 ComfyUI

H3-Image 的權重公開，本地部署是官方支持的正經路徑——但「下載 68.65GB 就能跑」是個誤解。首次部署實際要下載約 135GB，分屬兩個倉庫；框架有五種，官方推薦 SGLang；ComfyUI 在發佈當天就給了原生支持。最大的缺口是：官方至今沒公佈 VRAM 需求。

文件清單：約 135GB，分兩個倉庫

文本編碼器不在 H3-Image 倉庫裏，必須從 MiniMax-H3 倉庫另行下載——這是最容易漏的一步。已經本地部署 H3 的用戶不用重複下載，編碼器完全相同。另注意 techtoheart 稱本地包約 127GB 磁盤佔用，與 135GB 有出入（可能爲壓縮後或不同統計口徑），以官方文件體積爲準。PE 是可選的提示擴展模型（17.9GB NVFP4，由 Qwen3.8-27B 微調），用於本地復現 API 的提示擴展，不用它也能跑模型。

框架選擇：SGLang 是官方推薦

模型卡推薦 SGLang 作爲參考路徑，附 cookbook 與單 GPU 命令，支持 --ulysses-degree 序列並行。vLLM-Omni 提供 H200、RTX PRO 6000 Blackwell、MI350X 三種硬件的配方，但首日配方只練到每請求 9 張參考圖——16 張是模型上限，9 張是該框架配方實測值。此外還有 diffusers 與 LightX2V。GitHub 上有 MiniMax-AI/MiniMax-H3-Image 官方倉庫，ModelScope 也有鏡像。

選框架的實際建議：想最快跑起來、跟着官方 cookbook 走，用 SGLang；已有 vLLM-Omni 環境、用 H200 或 Blackwell 卡，用 vLLM-Omni；想在圖形界面裏拖節點，用 ComfyUI（見下節）。diffusers 適合想自己寫推理代碼的人。

ComfyUI：首日原生支持，兩種用法

ComfyUI 博客在 11 月 10 日 16:05 UTC 宣佈原生支持，v0.45.0 同日上線，含 H3-Image 節點與文生圖、編輯兩套官方工作流模板。文生圖與編輯共用同一張圖：接上參考圖就切換到編輯模式。兩種用法：下載權重在自己 GPU 上跑，或走 Partner Nodes 用 MiniMax API（不下載權重）。與 H3 共享 Qwen3-VL 文本編碼器，已有 H3 者無需重複下載。

Partner Nodes 是個值得注意的中間路線：不用下載 135GB，也不用自己配 GPU，就能在 ComfyUI 界面裏調用官方 API。代價是按 API 計費，且提示擴展等行爲走 API 側——適合想先試效果、再決定是否本地部署的人。

缺失的 VRAM 指引

官方只給文件體積，未給任何顯存指引：單卡能不能跑、要多少顯存、量化方案有沒有，全部沒有說法。文件體積不等於 VRAM 需求——推理時除了權重還要放 KV 緩存、激活與中間結果，6 步採樣雖然步數少，但 4K 生成的潛變量本身就大。不要按 135GB 推算顯卡，也不要按 68.65GB 推算。第三方蒸餾版 P-H3-Image 有 4-bit 約 21GB 的路徑，但那是另一個模型，不適用於官方 H3-Image。本站會在官方或社區給出可信的 VRAM 數據後更新。

部署前先讀許可

權重許可排除美國、歐盟、英國、韓國——這些地區的人用權重須先聯繫 MiniMax 另行取得許可；年收入超 100 萬美元或提供託管服務須書面授權；商用界面須展示模型名；輸出不得用於訓練其它模型。下載前請讀 LICENSE 全文，詳見本站許可證詳解。