MiniMax H3本地部署和API接入，一篇讲透2种方法

MiniMax H3发布后，不少朋友开始研究如何在自己的电脑上运行这款AI视频生成模型。有人卡在环境配置，有人搞不清本地部署和API调用到底选哪个。今天这篇就把两条路都讲清楚，照着做就行。

MiniMax H3是MiniMax推出的多模态AI视频生成模型，能够根据文字、图片、视频和音频等输入生成带有原生音频的视频。

它支持4～15秒的视频生成，具备24FPS帧率、32kHz立体声音频输出能力，完整系统最高支持2K分辨率。

先说明一点：H3是一个三模块系统，本地能跑的只是中间那块“H3-Base”，输出768p。想要2K直出，必须走官方API。所以别信“本地跑 2K”的说法，那是把本地生成和云端超分混在一起讲了。

路径一：API 接入，最省事的选择

如果你不想折腾显卡，只想快速出片，直接调 API 就是最优解。

第1步：安装OpenClaw部署助手

首先，在电脑上安装“OpenClaw部署助手”。

OpenClaw部署助手（官方版）

一键本地部署OpenClaw，真正能干活的AI Agent

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打开软件后，根据提示检测电脑运行环境。如果缺少Node.js、Git等组件，可以使用软件提供的环境安装功能完成配置。

接着按照界面指引安装OpenClaw，完成初始化设置。

第2步：获取MiniMax API Key

部署完成后，点击“AI模型”，选择MiniMax，根据软件提供的链接，去到MiniMax开放平台，注册并登录账号，进入API密钥管理页面，创建API Key。

创建完成后，复制并妥善保存密钥。

注意检查账户是否具有H3视频生成接口的调用权限，以及是否具备足够的调用额度。

第3步：打开OpenClaw聊天页面

模型配置完成以后，返回OpenClaw部署助手主页面，确认服务状态已经正常运行，再点击“打开聊天”。发送一条测试消息，如果模型能够正常回复，就说明已经成功接入。

路径二：本地部署H3-Base，数据不出内网

如果你对数据隐私有要求，或者就是想自己掌控推理过程，那就走SGLang这条路。

官方SGLang参考配置用的是8张B200，普通用户不用看这个。社区实测中，ComfyUI配合 INT8量化版在16GB显存下可以稳定运行，显存占用约14GB。8GB显存也能跑INT8量化版，但速度会明显下降。

第1步，装 ComfyUI

要求版本0.30.0以上。如果你用的是Windows整合包，直接解压就能用，自带PyTorch和CUDA环境。手动安装的话，确保Python版本和CUDA驱动匹配。

第2步，下模型

国内用户建议走ModelScope镜像，比Hugging Face稳定。需要下载的文件包括：INT8量化版的DiT主模型、文本编码器、VAE。总共大约40GB。下载完检查文件大小，解压中断导致权重残缺是新手最常见的报错来源。

第3步，配加速

SageAttention是必装的，启动时加 --use-sage-attention 参数。TE-Speed补丁能进一步提速，按项目说明跑一下patch_model.py。实测在16GB显存机器上，480p五秒视频大约两分钟出片，768p成片大约六分钟。

第4步，跑工作流

ComfyUI模板库里搜“MiniMax H3”，选T2V或I2V模板。分辨率参数保持32的倍数，这是模型的硬性要求，填错了直接报错。第一次跑建议用480p试手，确认流程通了再上768p。

以上就是MiniMax H3的使用方法了，有生成视频需求的朋友，可以操作试试。