# MiniMax H3는 어디까지 고속화가 가능한가? Colab 환경, A100으로 18가지 조건을 철저하게 검증해 보았다.

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> 작성자: admin
> 작성일: 2026-08-12T05:25:43.632Z

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![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/302638967/rectangle_large_type_2_5c0047806e1945fbb1ac56f563d45f2c.png?width=1280)

AI 영상 생성의 통념이 또 하나 바뀌고 있다.

씨덱스를 비롯해, 이제는 텍스트나 이미지로부터 놀라울 정도로 고품질의 영상을 만들 수 있는 시대가 되었다.

하지만 고성능 클라우드 AI의 경우 생성 비용이 매번 부과되는 것이 가장 큰 문제입니다. 여러 번 수정 작업을 반복하면 그만큼 비용이 발생합니다.

그러한 시점에서 영상 생성 AI 업계에서 주목받고 있는 것이 “MiniMax H3”이다.

영상뿐만 아니라 음성, 효과음, BGM까지 동시에 생성할 수 있습니다. 또한 모델이 공개되어 있어 자신의 PC나 Google Colab에서도 실행할 수 있습니다.

이 정도만 들으면 꿈 같지만, 큰 약점이 있습니다.

정말 무겁다.

그러면 화질과 음성을 최대한 손실 없이, MiniMax H3를 얼마나 더 빠르게 만들 수 있을지.

이번에는 Google Colab의 A100 환경을 사용하여 양자화 방식, 여러 가지 고속화 기법, 터보 LoRA 등 총 18가지 조건을 비교했다.

단지 영상 생성 방법을 사용하지 않는 분들에게는 거의 관심 없는 이야기일 거라고 생각하여 여기서 페이지를 닫고 가셔도 괜찮습니다.

그 전에 괜찮으시다면 다음 영상만 시청해 주시면 좋겠습니다.

MiniMax H3에서는 이런 영상이 제작될 수 있습니다. (화질이 좋지 않은 경우, 제목을 클릭하여 유튜브에서 시청해 주세요.)

원래 내용은 지난번【크리에이터 도감】에서 만든 이 카드였다. 필살기인【교향곡 파열 하늘】을 표현해 보았다. 북소리와 함께 구성 전체를 찢고 통과하는 일격일 듯하다 (웃음).

![画像](https://assets.st-note.com/img/1786474770-ti4wYcXGlaeZRTEAzb9vVKkS.png?width=1200)

또한, 이러한 영상을 제작해 보았다.

LTX 2.3에서는 이전에는 어려웠던 능동적인 움직임뿐만 아니라 목소리까지 표현할 수 있게 되었다.

이 정도 움직임과 소리를 하나로 만들어낼 수 있게 된 것을 개인적으로는 상당히 기뻤다.

자, 이제 핵심 문제에 들어가겠습니다.

이제 MiniMax H3를 사용해보고 싶지만, 고성능 게이밍 PC를 준비하는 것은 어렵고, 구글 Colaboratory에서 ComfyUI 경험은 있지만 속도 향상 설정이 잘 이해되지 않는 중급자를 위한 내용이다.

Google Colab의 A100 환경을 활용하여 MiniMax H3를 실제로 실행하고, 얼마나 더 고속화할 수 있는지 검증한다.

## 이번 검증 환경

Google Colab에서 사용한 GPU는 VRAM 용량이 큰 NVIDIA A100-SXM4-80GB이다.

다른 검증 조건은 아래 표와 같습니다. 관심 있는 분들만 확인하시면 됩니다. 다만, CUDA 13.0을 권장하지만, Colab 환경의 표준 버전이 12.8이므로 매번 업데이트 시 ComfyUI 실행이 지연되므로 이번에는 채택을 보류했습니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1786468839-SJvDR2wWgLBAQ5Znu9eqdmTk.png?width=1200)

## 먼저 18가지 조건의 결과를 살펴보겠습니다.

이번 결과물을 정리한 내용은 아래 표에 담겨 있습니다.

초기 생성 시에는 모델 로딩 등의 시간이 추가적으로 소요되므로, 비교에는 2회차 이후 영상 생성 시간을 사용했다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1786478794-T8YSsg9yuOlDvZ1Aqkotc4mw.png?width=1200)

결국, 가장 강력한 “FP8 + Sol + Spectrum” 기술이 “FP8 + Sol + EasyCache”로 발전했다.

여기부터 결론에 이르기까지를 간략하게 살펴보겠습니다.

## 처음에는 INT8과 FP8을 비교했습니다.

우선 결정해야 할 것이 INT8와 FP8 중 어떤 모델을 기반 모델로 사용할지였다.

실제로 A100으로 실행해 보았다.

INT8: 348.25초 FP8: 211.36초

그녀는 그렇게 되었다.

FP8 방식은 약 137초 더 빠릅니다. 반면, 화질과 음성에는 큰 차이를 느끼지 못했습니다. 따라서 이후 검증에서는 FP8을 기준으로 했습니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1786471778-WG6eFPisl54cZrEYjVJzwKbR.png?width=1200)

이제부터 FP8의 211.36초를 얼마나 줄일 수 있을지 실험해 볼 것이다.

## 먼저 “1회 계산”을 간략하게 수행한다: 솔/세이지

처음 시도했던 것은 솔과 사제였다. 둘 다 MiniMax H3 내부에서 발생하는 무거운 어텐션 계산을 효율화하는 고속화 기법이었다.

세부적인 메커니즘은 다르지만, 겉으로 말해서 “한 번의 계산을 단순화하는” 방법이라고 생각하면 된다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1786472185-2H068SemXYnvywhFMdrL4a7I.png)

![画像](https://assets.st-note.com/img/1786472200-s4xoUBVSEhcGYT0jDKprqRXv.png)

결과적으로 FP8은 211.36초, FP8+Sol은 153.73초, FP8+Sage는 150.10초가 소요되었다.

솔, 세이지를 사용하든 그렇지 않든 약 1분 정도 단축될 수 있다. 단독으로 도입하는 것만으로도 충분히 큰 효과를 얻을 수 있다.

## 다음으로 “복잡한 계산을 줄인다” : Spectrum / EasyCache

스펙트럼과 이지캐시는 솔이나 세이지와는 다소 다른 관점을 가지고 있다.

솔(Sol)이나 세이지(Sage)가 한 번의 계산을 효율화하는 것과는 달리, 스펙트럼(Spectrum)과 이지캐시(EasyCache)는 무거운 계산 자체를 일부 생략하여 속도를 향상시킨다.

차이점을 상당히 쉽게 말하자면,

스펙트럼: 이전 상태를 예측하여 일부 계산을 줄이는 EasyCache: 과거 계산 결과를 재활용하여 일부 계산을 줄이는

그런 느낌이라고 할 수 있습니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1786472455-b4ke8YDEc629Ol1wsFUqvrxL.png)

![画像](https://assets.st-note.com/img/1786503166-GDbl0anBLFNYIEWcpg2ey6Vx.png)

이번에는 앞서 비교했던 솔과 각각 묶어서 비교했다.

솔 플러스 스펙트럼: 97.12초
솔 플러스 이지캐시: 103.96초

속도에서는 스펙트럼이 약 7초 더 빨랐다. 반면, 이번에 생성한 영상에서는 EasyCache가 음질이 약간 더 좋게 느껴졌다.

그러므로,

솔 + 스펙트럼 음질도 중시 → 솔 + Easy캐시

그렇게 평가했다.

참고로 EasyCache는 설정을 지나치게 강하게 설정하면 영상이 마치 지문처럼 깨지고, 음성까지 엉망이 되었다.

## 마지막은 터보 로라다.

이번에 시도해 본 터보 LoRA는 Larry 계열과 Kijai 계열의 2종류였다.

ラリー 스타일은 제 환경에서는 화질과 영상 모두 엉망이어서 공식 비교에서 제외했으며, 최종적으로 Kijai 스타일로 검증했다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1786474179-sT83tZID21jFHgwKYAkRMLba.png?width=1200)

터보 LoRA는 일반적으로 20단계로 생성하는 것을 4단계 또는 8단계로 줄일 수 있다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1786474213-QHAW2qsTfxbgI3ZwRcej6nLp.png)

결국,

솔 / 세이지: 1회의 계산을 가볍게 하는 스펙트럼 / 이지캐시: 무거운 계산을 일부 줄이는 터보 로라: 계산 횟수를 근본적으로 줄이는

그 차이점이다.

또한, 터보 LoRA는 다른 고속화 기법과 함께 사용할 수 있습니다.

4단계로 시도한 결과는

터보 LoRA: 44.52초 / 터보 LoRA + 솔: 38.31초 / 터보 LoRA + 스펙트럼: 42.55초

그녀는 그 일에 연루되었다.

가장 빠른 기록은 38.31초였다.

압도적이다.

하지만 실제 영상을 보면 화질과 음성의 노화가 뚜렷하게 나타났다.

더욱이 이번에는

- 카메라 움직임이 빨라진다
- 인물의 움직임도 빨라진다.
- 지정되지 않은 피아노와 유사한 음악이 흘러 들어옴

등등, 프롬프트에 대한 충실도도 낮아졌다는 느낌이었다.

4단계에서 8단계로 늘려보았지만, 음질이 약간 개선될 뿐, 화질이나 생성 경향은 크게 달라지지 않았다.

그러므로 터보 LoRA는, 일반적으로 정상 버전을 그대로 고속화하는 방식이라기보다는, 이를 가속화하는 기술을 적용한 것으로 이해할 수 있습니다.

“물질의 품질을 어느 정도 희생하면서도,어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든어쨌든

그렇게 생각하기로 했다.

38초는 매력적이지만, 이번 목적이었던 품질과 프롬프트 충실도를 유지한 채로 한 고속화는 조금 달라서 불합격 처리했다.

## 0.8MP까지 해상도를 높이면 어떤 결과가 나타날까요?

지금까지의 0.5MP 검증에서는

솔 플러스 스펙트럼: 97.12초

하지만 속도와 품질의 균형이 가장 좋았습니다.

마지막으로, 화질을 더욱 우선시하는 경우를 고려하여 0.8MP로도 시도해 보았다.

결과는,

솔 플러스 스펙트럼 179.33초
솔 플러스 이지캐시 210.97초

그녀는 그 일에 연루된 것이다.

물론 해상도를 높일수록 시간이 오래 걸립니다.

하지만 그만큼 화질도 명확하게 향상되었습니다.

그리고 0.8MP로도 괜찮습니다.

가장 강력: 솔 + 스펙트럼 다음 정류장: 솔 + 이지캐시

그 순위는 변하지 않았다.

## 그녀는 마치 텅 빈 셔츠처럼, 텅 빈 듯한 느낌을 풍겼다. 그녀의 발걸음은 무겁고, 몸은 무거웠다. 그녀는 마치 텅 빈 셔츠처럼, 텅 빈 듯한 느낌을 풍겼다.

18가지 조건을 비교한 결과, 제가 사용한다면 FP8 + Sol + Spectrum이 적합합니다.

처음에 시도했던 INT8에서는 348.25초였다.

FP8로 변경하면 211.36초입니다.

솔(Sol)과 스펙트럼(Spectrum)의 시너지 효과를 극대화한다.

211.36초 → 97.12초

마지막까지 축소된 부분이다.

FP8을 기준으로 계산해도 생성 시간은 절반 이하이다.

음성 품질을 더 중요하게 생각한다면, 약간 늦어지지만 Sol + EasyCache도 충분히 좋은 선택이다.

한편, 터보 로라는 38.31초라는 압도적으로 빠른 속도를 보였다.

다만, 화질, 음성, 프롬프트 충실도까지 포함하면 이번 용도에는 사용하기 버거울 것 같았다.

고속화를 검증한 결과,

가장 빠른 구성이 가장 편리한 구성과 다를 수 있습니다.

그것이 의미하는 바입니다.

제가 원하는 건, 조금 다른 영상을 가장 빠르게 내는 것이 아니에요.

원하는 영상을 최대한 짧은 대기 시간으로 제작하는 것.

그 의미에서, 이번 답은 FP8, 솔, 스펙트럼으로 결정되었다.

## 덧붙임: 화질을 더욱 향상시키려면 FlashVSR

고속화가 가능해지면 같은 대기 시간에도 해상도를 높이기 쉬워져 최종 영상 품질 향상으로 이어진다.

하지만 H3 본체의 해상도를 계속 높이면 처리 시간과 VRAM 소비도 증가한다.

그러므로 선택지가 FlashVSR이라는 고해상도 변환 프로그램입니다.

H3 본체의 고속화와는 별도의 처리이므로, 이번에는 공식 비교에서 제외했지만, 참고가 될 수 있을 것 같아서 마지막으로 제가 사용한 연결 방법과 설정을 첨부한다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1786474382-3wzUeDrVu1oZK5pdfs2nbGWa.png?width=1200)

MiniMax H3는 아직 무겁다.

하지만 설정을 다듬어 나가면 처음 만났을 때보다 훨씬 현실적인 속도까지 끌어올릴 수 있습니다.

지역이나 Colab에서 비용에 구애받지 않고 여러 번 시도하고 수정할 수 있는 환경이 갖춰진다면, AI 영상 생성의 방법도 조금 달라질 것이다.

이 글이 MiniMax H3를 직접 사용해보고 싶어 하는 분이나 “너무 무겁게 들어 올려 포기하려던” 분들에게 도움이 된다면 좋겠습니다.

저 또한 아직 시도해 볼 일들이 남아 있습니다.

생각보다 자유롭게 움직일 수 있는 모델인 만큼, 조금 더 한계까지 즐겨보려고 생각 중이다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1786476529-awtcYxBdk5J4PZynGUmNjbKO.png?width=1200)

**출처:** [note 원문](https://note.com/howrass_note/n/nb6adf1bce83e)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 72청크*

[원문 보기](https://note.com/howrass_note/n/nb6adf1bce83e) | 출처: note.com