Requisitos de GPU de MiniMax H3 (Hailuo 3.0): VRAM y GPU más barata
MiniMax H3 (Hailuo 3.0) tiene 33,1 mil M parámetros, publicados en BF16. Su licencia (minimax-h3-community-license-agreement) añade condiciones propias; léela antes de usar el modelo con fines comerciales.
- Parámetros
- 33,1 mil M
- Mínimo de memoria (INT4)
- unos 20 GB
- GPU más barata por hora (FP16)
- 0,50 US$
- Tipo
- Vídeo
MiniMaxAI/MiniMax-H3
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- Parámetros 33,1 mil M
- Tipo Vídeo
- Tarea image-text-to-video
- Licencia minimax-h3-community-license-agreement
- Descargas 6,5 M
- Me gusta 6,9 mil
Cálculo para MiniMax H3 (Hailuo 3.0)
Más ajustes
MiniMax H3 (Hailuo 3.0) necesita unos 74 GB de memoria de GPU
Inferencia (vLLM), FP16 / BF16, contexto de 8K tokens, una petición a la vez. Faltaban algunos datos del modelo, así que la caché KV es una estimación.
En qué se va la memoria
- Pesos 66 GB
- Sobrecarga del motor 7,6 GB
- Total 74 GB
El número de GPU deja libre un 10 % de cada tarjeta para picos. Prevé más si esperas prompts largos o muchos usuarios a la vez.
| Puesto | Configuración | Por GPU / h | GPU necesarias | Total / h | Total / mes (24/7) | Proveedor |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 × RTX PRO 6000 96GBMás barataBlackwell · GDDR7 | 0,50 US$ | 1 | 0,50 US$ | 365 US$ | RunPod (se abre en una pestaña nueva)1x RTX PRO 6000 MaxQ |
| 2 | 4 × RTX 3090 24GBAmpere · GDDR6X | 0,26 US$ | 4 | 1,06 US$ | 772 US$ | Vast.ai (se abre en una pestaña nueva)4x RTX 3090 (median of 5 offers) |
| 3 | 2 × A40 48GBAmpere · GDDR6 | 0,59 US$ | 2 | 1,18 US$ | 861 US$ | RunPod (se abre en una pestaña nueva)2x A40 |
| 4 | 2 × RTX A6000 48GBAmpere · GDDR6 | 0,69 US$ | 2 | 1,38 US$ | 1007 US$ | RunPod (se abre en una pestaña nueva)2x RTX A6000 |
| 5 | 2 × L40S 48GBAda Lovelace · GDDR6 | 0,79 US$ | 2 | 1,57 US$ | 1150 US$ | Vast.ai (se abre en una pestaña nueva)2x L40S (median of 4 offers) |
| 6 | 1 × GH200 96GBHopper · HBM3 | 1,99 US$ | 1 | 1,99 US$ | 1453 US$ | Vultr (se abre en una pestaña nueva)vbm-72c-480gb-gh200-gpu (bare metal) |
| 7 | 4 × RTX 4090 24GBAda Lovelace · GDDR6X | 0,53 US$ | 4 | 2,14 US$ | 1561 US$ | Vast.ai (se abre en una pestaña nueva)4x RTX 4090 (median of 14 offers) |
| 8 | 2 × RTX 6000 Ada 48GBAda Lovelace · GDDR6 | 1,09 US$ | 2 | 2,18 US$ | 1591 US$ | RunPod (se abre en una pestaña nueva)2x RTX 6000 Ada |
| 9 | 1 × MI300X 192GBCDNA 3 · HBM3 | 2,39 US$ | 1 | 2,39 US$ | 1745 US$ | RunPod (se abre en una pestaña nueva)1x MI300X |
| 10 | 4 × L4 24GBAda Lovelace · GDDR6 | 0,69 US$ | 4 | 2,76 US$ | 2015 US$ | RunPod (se abre en una pestaña nueva)4x L4 |
| 11 | 3 × RTX 5090 32GBBlackwell · GDDR7 | 0,73 US$ | 3se vende con 4 GPU; necesitas 3 | 2,94 US$ | 2143 US$ | Vast.ai (se abre en una pestaña nueva)4x RTX 5090 (median of 35 offers) |
| 12 | 1 × H100 NVL 94GBHopper · HBM3 | 3,19 US$ | 1 | 3,19 US$ | 2329 US$ | RunPod (se abre en una pestaña nueva)1x H100 NVL |
| 13 | 1 × H200 141GBHopper · HBM3e | 3,79 US$ | 1 | 3,79 US$ | 2767 US$ | RunPod (se abre en una pestaña nueva)1x H200 NVL |
| 14 | 2 × A100 80GBAmpere · HBM2e | 2,09 US$ | 2 | 4,18 US$ | 3051 US$ | RunPod (se abre en una pestaña nueva)2x A100 PCIe |
| 15 | 4 × A10 24GBAmpere · GDDR6 | 1,42 US$ | 4 | 5,67 US$ | 4141 US$ | AWS (se abre en una pestaña nueva)g5.12xlarge |
| 16 | 2 × H100 80GBHopper · HBM3 | 2,89 US$ | 2 | 5,78 US$ | 4219 US$ | RunPod (se abre en una pestaña nueva)2x H100 PCIe |
| 17 | 6 × V100 16GBVolta · HBM2 | 0,79 US$ | 6se vende con 8 GPU; necesitas 6 | 6,32 US$ | 4614 US$ | Lambda (se abre en una pestaña nueva)8x Tesla V100 |
| 18 | 6 × T4 16GBTuring · GDDR6 | 0,98 US$ | 6se vende con 8 GPU; necesitas 6 | 7,82 US$ | 5712 US$ | AWS (se abre en una pestaña nueva)g4dn.metal |
| 19 | 3 × A100 40GBAmpere · HBM2 | 1,99 US$ | 3se vende con 4 GPU; necesitas 3 | 7,96 US$ | 5811 US$ | Lambda (se abre en una pestaña nueva)4x A100 PCIe |
| 20 | 1 × B200 180GBBlackwell · HBM3e | 7,99 US$ | 1 | 7,99 US$ | 5833 US$ | RunPod (se abre en una pestaña nueva)1x B200 |
| 21 | 1 × B300 288GBBlackwell Ultra · HBM3e | 8,99 US$ | 1 | 8,99 US$ | 6563 US$ | RunPod (se abre en una pestaña nueva)1x B300 |
| 22 | 1 × GB200 186GBBlackwell · HBM3e | 10,50 US$ | 1se vende con 4 GPU; necesitas 1 | 42,00 US$ | 30.660 US$ | CoreWeave (se abre en una pestaña nueva)GB200 NVL72 |
| Proveedor | Instancia | Por GPU / h | GPU necesarias | Total / h | Total / mes (24/7) |
|---|---|---|---|---|---|
| RunPod (se abre en una pestaña nueva)Más barata | 1x RTX PRO 6000 MaxQus | 0,50 US$ | 1 × RTX PRO 6000 96GB | unos 0,50 US$ | unos 365 US$ |
| Vast.ai (se abre en una pestaña nueva) | 4x RTX 3090 (median of 5 offers)mercado mundial | 0,26 US$ | 4 × RTX 3090 24GB | unos 1,06 US$ | unos 772 US$ |
| Nebius (se abre en una pestaña nueva) | 1x RTX PRO 6000 96GBeu/us | 1,80 US$ | 1 × RTX PRO 6000 96GB | unos 1,80 US$ | unos 1314 US$ |
| Vultr (se abre en una pestaña nueva) | vbm-72c-480gb-gh200-gpu (bare metal)us | 1,99 US$ | 1 × GH200 96GB | unos 1,99 US$ | unos 1453 US$ |
| Lambda (se abre en una pestaña nueva) | 2x A6000us | 1,09 US$ | 2 × RTX A6000 48GB | unos 2,18 US$ | unos 1591 US$ |
| AWS (se abre en una pestaña nueva) | g7e.2xlargeus-east-1 | 3,36 US$ | 1 × RTX PRO 6000 96GB | unos 3,36 US$ | unos 2455 US$ |
| Google Cloud (se abre en una pestaña nueva) | g2-standard-48us-central1 | 1,00 US$ | 4 × L4 24GB | unos 4,00 US$ | unos 2921 US$ |
| CoreWeave (se abre en una pestaña nueva) | GH200us | 6,50 US$ | 1 × GH200 96GB | unos 6,50 US$ | unos 4745 US$ |
| Azure (se abre en una pestaña nueva) | NC40ads_H100_v5eastus | 6,98 US$ | 1 × H100 NVL 94GB | unos 6,98 US$ | unos 5095 US$ |
Precios recogidos el 13 nov 2026. Todos los costes son aproximados: bajo demanda, en dólares, sobre todo regiones de EE. UU. (los mercados como Vast.ai son mundiales).
Memoria por precisión y uso
| Precisión | Inferencia | Ajuste LoRA | Ajuste QLoRA | Ajuste completo |
|---|---|---|---|---|
| FP16 / BF16 | 74 GB | 95 GB | – | 593 GB |
| INT8 | 39 GB | – | – | – |
| INT4 | 20 GB | – | 41 GB | – |
La GPU más barata por precisión
Inferencia con contexto de 8K y una petición a la vez.
FP16 / BF16
unos 74 GB · 8K tokens
Los pesos tal como se publican. Sin pérdidas, pero ocupa más.
1 × RTX PRO 6000 96GB
RunPod (se abre en una pestaña nueva) · 1x RTX PRO 6000 MaxQ
- Por GPU / h
- 0,50 US$
- GPU necesarias
- 1
- Total / h
- unos 0,50 US$
- al mes, 24/7, aprox.
- 365 US$
INT8
unos 39 GB · 8K tokens
Pesos a la mitad de tamaño. En chat y RAG apenas se nota.
1 × RTX PRO 6000 96GB
RunPod (se abre en una pestaña nueva) · 1x RTX PRO 6000 MaxQ
- Por GPU / h
- 0,50 US$
- GPU necesarias
- 1
- Total / h
- unos 0,50 US$
- al mes, 24/7, aprox.
- 365 US$
INT4
unos 20 GB · 8K tokens
Pesos a una cuarta parte. Las pequeñas pérdidas aparecen antes en matemáticas y código.
1 × RTX 3090 24GB
Vast.ai (se abre en una pestaña nueva) · 1x RTX 3090 (median of 29 offers)
- Por GPU / h
- 0,25 US$
- GPU necesarias
- 1
- Total / h
- unos 0,25 US$
- al mes, 24/7, aprox.
- 183 US$
Inferencia frente a ajuste fino
Inferencia (FP16)
1×
de la memoria que pide la inferencia
74 GB
1 × RTX PRO 6000 96GB · unos 0,50 US$
Ajuste LoRA
1,3×
de la memoria que pide la inferencia
95 GB
3 × A40 48GB · unos 2,36 US$
Ajuste QLoRA
0,6×
de la memoria que pide la inferencia
41 GB
1 × RTX PRO 6000 96GB · unos 0,50 US$
Ajuste completo
8×
de la memoria que pide la inferencia
593 GB
4 × MI300X 192GB · unos 9,56 US$
Para servirlo en FP16 basta con 1 × RTX PRO 6000 96GB (RunPod). LoRA necesita 3 × A40 48GB (RunPod), QLoRA 1 × RTX PRO 6000 96GB (RunPod) y un ajuste completo 4 × MI300X 192GB (RunPod). Entrenar guarda en memoria las activaciones y el estado del optimizador además de los pesos; por eso suele pedir más GPU que servir el mismo modelo.
¿Funciona en un Mac o en una sola RTX 4090?
RTX 4090 (24 GB)
Sí, en INT4 con contexto de 8K: unos 20 GB caben en los 24 GB de la tarjeta.
Mac con Apple silicon
Sí, con memoria suficiente. En INT4 necesita unos 20 GB, así que un Mac con 32 GB o más de memoria unificada (macOS deja a la GPU usar unas tres cuartas partes). La generación será más lenta que en una GPU de centro de datos.
¿Ejecutarlo tú o pagar por token?
Ejecutarlo tú
La configuración más barata que encontramos en FP16 es 1 × RTX PRO 6000 96GB en RunPod, unos 365 US$ al mes si funciona sin parar. Compensa con tráfico constante o si los datos deben quedarse en tus máquinas.
Usar una API alojada
Nuestra reseña de MiniMax H3 (Hailuo 3.0) explica dónde usarlo mediante una API y cuánto cuesta. Pagar por token suele salir más barato con tráfico ligero o irregular.
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MiniMax H3 (Hailuo 3.0): preguntas frecuentes
¿Cuánta VRAM necesita MiniMax H3 (Hailuo 3.0)?
Unos 74 GB en FP16, 39 GB en INT8 y 20 GB en INT4, con contexto de 8K y una petición a la vez. Los contextos más largos y más peticiones en paralelo añaden caché KV.
¿Cuál es la GPU más barata para ejecutar MiniMax H3 (Hailuo 3.0)?
1 × RTX PRO 6000 96GB (unos 0,50 US$ por GPU / hora) en RunPod, por unos 0,50 US$ la hora para inferencia en FP16 / BF16 con contexto de 8K. Precios recogidos el 13 nov 2026; cambian a menudo.
¿Puedo hacer ajuste fino de MiniMax H3 (Hailuo 3.0) en una sola GPU?
Sí, con QLoRA: necesita unos 41 GB, que caben en una GPU de 80 GB. LoRA necesita unos 95 GB y un ajuste completo unos 593 GB.
¿Cómo se calculan estas cifras?
Los pesos son los parámetros por los bytes por parámetro (2 en FP16, 1 en INT8, 0,5 en INT4). La caché KV sale de las capas, las cabezas KV, el tamaño de cabeza y la longitud de contexto del modelo. Añadimos un 10 % más 1 GB para el motor y llenamos cada GPU hasta el 90 %. Los precios son de lista bajo demanda en regiones de EE. UU., tomados de la página pública de cada proveedor.
¿Funciona MiniMax H3 (Hailuo 3.0) en una GPU de consumo como la RTX 4090?
Sí, en INT4 con contexto de 8K: unos 20 GB caben en los 24 GB de la tarjeta.
¿Cabe MiniMax H3 (Hailuo 3.0) en una sola H100 de 80 GB?
Sí, en INT8, INT4 con contexto de 8K.
¿Cuántas GPU necesito para MiniMax H3 (Hailuo 3.0)?
En FP16 con contexto de 8K: 2 × 80 GB, 2 × 48 GB o 4 × 24 GB. En INT4 los pesos ocupan más o menos la cuarta parte.
¿Cuánta VRAM necesita MiniMax H3 (Hailuo 3.0) en INT8?
Unos 39 GB, solo pesos y sobrecarga del motor: este modelo procesa la entrada de una vez, así que no guarda caché KV.
¿Cuánto cuesta tener MiniMax H3 (Hailuo 3.0) funcionando 24/7 durante un mes?
Unos 365 US$ con la configuración más barata que encontramos (1 × RTX PRO 6000 96GB (unos 0,50 US$ por GPU / hora), 0,50 US$ la hora durante 730 horas). Lo más barato en AWS, Google Cloud o Azure ronda los 2455 US$ al mes.
FP16, INT8 o INT4: ¿cuál uso?
FP16 conserva toda la calidad y necesita más memoria (unos 74 GB aquí). INT8 reduce los pesos a la mitad con poca pérdida para la mayoría de usos de chat. INT4 (AWQ, GPTQ o GGUF Q4) los deja en una cuarta parte, unos 20 GB en total, con una pequeña pérdida de calidad que se nota sobre todo en matemáticas y código.
¿Funciona MiniMax H3 (Hailuo 3.0) en un Mac?
Sí, con memoria suficiente. En INT4 necesita unos 20 GB, así que un Mac con 32 GB o más de memoria unificada (macOS deja a la GPU usar unas tres cuartas partes). La generación será más lenta que en una GPU de centro de datos.
¿vLLM o llama.cpp?
vLLM está pensado para servir muchas peticiones a la vez en GPU de NVIDIA y AMD y reserva casi toda la memoria de la GPU para la caché KV. llama.cpp ejecuta archivos GGUF casi en cualquier equipo, incluidos Mac y CPU, y va bien para una persona o un equipo pequeño. Con la misma precisión, la memoria necesaria es parecida.
Precios recogidos el 13 nov 2026. Todos los costes son aproximados: bajo demanda, en dólares, sobre todo regiones de EE. UU. (los mercados como Vast.ai son mundiales).
Cómo calculamos
- Pesos. Parámetros por bytes por parámetro: 2 en FP16, 1 en INT8, 0,5 en INT4, más un 5 % aproximado para las escalas de cuantización en INT8 e INT4.
- Caché KV. 2 × capas × cabezas KV × tamaño de cabeza × contexto × peticiones × 2 bytes, según el config.json del modelo. Si falta un dato, lo estimamos y lo indicamos.
- Sobrecarga. Alrededor de un 10 % más 1 GB para el motor, en línea con lo que reserva vLLM.
- Ajuste fino. LoRA mantiene los pesos en 16 bits y añade un adaptador pequeño, su optimizador y las activaciones. QLoRA hace lo mismo sobre pesos de 4 bits. Un ajuste completo necesita unos 16 bytes por parámetro con Adam en precisión mixta (pesos, gradientes y estados del optimizador), más las activaciones.
- GPU. Llenamos cada GPU hasta el 90 % de su memoria y paramos en 8 por nodo. Los costes son precios de lista bajo demanda en regiones de EE. UU.; en las nubes tipo mercado mostramos la oferta mediana.