MiniMax H3 (Hailuo 3.0)のGPU要件：VRAMと最安GPU
MiniMax H3 (Hailuo 3.0)のパラメータ数は331.2億で、BF16で公開されています。 ライセンス（minimax-h3-community-license-agreement）には独自の条件があります。商用利用の前に確認してください。
- パラメータ数
- 331.2億
- 最小メモリ（INT4）
- 約20 GB
- 最安GPUの1時間料金（FP16）
- $0.50
- 種類
- 動画
MiniMaxAI/MiniMax-H3
- パラメータ数 331.2億
- 種類 動画
- タスク image-text-to-video
- ライセンス minimax-h3-community-license-agreement
- ダウンロード数 653.6万
- いいね 6876
MiniMax H3 (Hailuo 3.0)の計算結果
詳細設定
MiniMax H3 (Hailuo 3.0)に必要なGPUメモリは約74 GB
推論（vLLM）、FP16 / BF16、コンテキスト8Kトークン、同時リクエスト1件。 モデル設定の一部が欠けていたため、KVキャッシュは推定値です。
メモリの内訳
- 重み 66 GB
- ランタイムのオーバーヘッド 7.6 GB
- 合計 74 GB
GPUの台数は、急な負荷に備えて各カードの10%を空けて計算しています。長いプロンプトや多数の同時利用が見込まれる場合は余裕を持たせてください。
| 順位 | 構成 | GPU 1台 / 時間 | 必要な台数 | 合計 / 時間 | 合計 / 月（24時間稼働） | プロバイダー |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 × RTX PRO 6000 96GB最安Blackwell · GDDR7 | $0.50 | 1 | $0.50 | $365 | RunPod （新しいタブで開きます）1x RTX PRO 6000 MaxQ |
| 2 | 4 × RTX 3090 24GBAmpere · GDDR6X | $0.26 | 4 | $1.06 | $772 | Vast.ai （新しいタブで開きます）4x RTX 3090 (median of 5 offers) |
| 3 | 2 × A40 48GBAmpere · GDDR6 | $0.59 | 2 | $1.18 | $861 | RunPod （新しいタブで開きます）2x A40 |
| 4 | 2 × RTX A6000 48GBAmpere · GDDR6 | $0.69 | 2 | $1.38 | $1,007 | RunPod （新しいタブで開きます）2x RTX A6000 |
| 5 | 2 × L40S 48GBAda Lovelace · GDDR6 | $0.79 | 2 | $1.57 | $1,150 | Vast.ai （新しいタブで開きます）2x L40S (median of 4 offers) |
| 6 | 1 × GH200 96GBHopper · HBM3 | $1.99 | 1 | $1.99 | $1,453 | Vultr （新しいタブで開きます）vbm-72c-480gb-gh200-gpu (bare metal) |
| 7 | 4 × RTX 4090 24GBAda Lovelace · GDDR6X | $0.53 | 4 | $2.14 | $1,561 | Vast.ai （新しいタブで開きます）4x RTX 4090 (median of 14 offers) |
| 8 | 2 × RTX 6000 Ada 48GBAda Lovelace · GDDR6 | $1.09 | 2 | $2.18 | $1,591 | RunPod （新しいタブで開きます）2x RTX 6000 Ada |
| 9 | 1 × MI300X 192GBCDNA 3 · HBM3 | $2.39 | 1 | $2.39 | $1,745 | RunPod （新しいタブで開きます）1x MI300X |
| 10 | 4 × L4 24GBAda Lovelace · GDDR6 | $0.69 | 4 | $2.76 | $2,015 | RunPod （新しいタブで開きます）4x L4 |
| 11 | 3 × RTX 5090 32GBBlackwell · GDDR7 | $0.73 | 34台単位での提供。必要なのは3台 | $2.94 | $2,143 | Vast.ai （新しいタブで開きます）4x RTX 5090 (median of 35 offers) |
| 12 | 1 × H100 NVL 94GBHopper · HBM3 | $3.19 | 1 | $3.19 | $2,329 | RunPod （新しいタブで開きます）1x H100 NVL |
| 13 | 1 × H200 141GBHopper · HBM3e | $3.79 | 1 | $3.79 | $2,767 | RunPod （新しいタブで開きます）1x H200 NVL |
| 14 | 2 × A100 80GBAmpere · HBM2e | $2.09 | 2 | $4.18 | $3,051 | RunPod （新しいタブで開きます）2x A100 PCIe |
| 15 | 4 × A10 24GBAmpere · GDDR6 | $1.42 | 4 | $5.67 | $4,141 | AWS （新しいタブで開きます）g5.12xlarge |
| 16 | 2 × H100 80GBHopper · HBM3 | $2.89 | 2 | $5.78 | $4,219 | RunPod （新しいタブで開きます）2x H100 PCIe |
| 17 | 6 × V100 16GBVolta · HBM2 | $0.79 | 68台単位での提供。必要なのは6台 | $6.32 | $4,614 | Lambda （新しいタブで開きます）8x Tesla V100 |
| 18 | 6 × T4 16GBTuring · GDDR6 | $0.98 | 68台単位での提供。必要なのは6台 | $7.82 | $5,712 | AWS （新しいタブで開きます）g4dn.metal |
| 19 | 3 × A100 40GBAmpere · HBM2 | $1.99 | 34台単位での提供。必要なのは3台 | $7.96 | $5,811 | Lambda （新しいタブで開きます）4x A100 PCIe |
| 20 | 1 × B200 180GBBlackwell · HBM3e | $7.99 | 1 | $7.99 | $5,833 | RunPod （新しいタブで開きます）1x B200 |
| 21 | 1 × B300 288GBBlackwell Ultra · HBM3e | $8.99 | 1 | $8.99 | $6,563 | RunPod （新しいタブで開きます）1x B300 |
| 22 | 1 × GB200 186GBBlackwell · HBM3e | $10.50 | 14台単位での提供。必要なのは1台 | $42.00 | $30,660 | CoreWeave （新しいタブで開きます）GB200 NVL72 |
| プロバイダー | イ ンスタンス | GPU 1台 / 時間 | 必要な台数 | 合計 / 時間 | 合計 / 月（24時間稼働） |
|---|---|---|---|---|---|
| RunPod （新しいタブで開きます）最安 | 1x RTX PRO 6000 MaxQus | $0.50 | 1 × RTX PRO 6000 96GB | 約$0.50 | 約$365 |
| Vast.ai （新しいタブで開きます） | 4x RTX 3090 (median of 5 offers)世界中のマーケットプレイス | $0.26 | 4 × RTX 3090 24GB | 約$1.06 | 約$772 |
| Nebius （新しいタブで開きます） | 1x RTX PRO 6000 96GBeu/us | $1.80 | 1 × RTX PRO 6000 96GB | 約$1.80 | 約$1,314 |
| Vultr （新しいタブで開きます） | vbm-72c-480gb-gh200-gpu (bare metal)us | $1.99 | 1 × GH200 96GB | 約$1.99 | 約$1,453 |
| Lambda （新しいタブで開きます） | 2x A6000us | $1.09 | 2 × RTX A6000 48GB | 約$2.18 | 約$1,591 |
| AWS （新しいタブで開きます） | g7e.2xlargeus-east-1 | $3.36 | 1 × RTX PRO 6000 96GB | 約$3.36 | 約$2,455 |
| Google Cloud （新しいタブで開きます） | g2-standard-48us-central1 | $1.00 | 4 × L4 24GB | 約$4.00 | 約$2,921 |
| CoreWeave （新しいタブで開きます） | GH200us | $6.50 | 1 × GH200 96GB | 約$6.50 | 約$4,745 |
| Azure （新しいタブで開きます） | NC40ads_H100_v5eastus | $6.98 | 1 × H100 NVL 94GB | 約$6.98 | 約$5,095 |
価格は2026年11月13日時点。費用はすべて概算です（オンデマンド、米ドル、主に米国リージョン。Vast.aiなどのマーケットプレイスは世界全体）。
精度と用途ごとのメモリ
| 精度 | 推論 | LoRAファインチューニング | QLoRAファインチューニング | フルファインチューニング |
|---|---|---|---|---|
| FP16 / BF16 | 74 GB | 95 GB | – | 593 GB |
| INT8 | 39 GB | – | – | – |
| INT4 | 20 GB | – | 41 GB | – |
精度別の最安GPU
8Kコンテキスト、同時リクエスト1件での推論。
FP16 / BF16
約74 GB · 8Kトークン
公開されたままの重み。劣化はありませんが、メモリは最も多く使います。
1 × RTX PRO 6000 96GB
RunPod （新しいタブで開きます） · 1x RTX PRO 6000 MaxQ
- GPU 1台 / 時間
- $0.50
- 必要な台数
- 1
- 合計 / 時間
- 約$0.50
- 月額（24時間稼働、概算）
- $365
INT8
約39 GB · 8Kトークン
重みは半分の大きさ。チャットやRAGではほとんど差が出ません。
1 × RTX PRO 6000 96GB
RunPod （新しいタブで開きます） · 1x RTX PRO 6000 MaxQ
- GPU 1台 / 時間
- $0.50
- 必要な台数
- 1
- 合計 / 時間
- 約$0.50
- 月額（24時間稼働、概算）
- $365
INT4
約20 GB · 8Kトークン
重みは4分の1の大きさ。小さな劣化はまず数学やコードに表れます。
1 × RTX 3090 24GB
Vast.ai （新しいタブで開きます） · 1x RTX 3090 (median of 29 offers)
- GPU 1台 / 時間
- $0.25
- 必要な台数
- 1
- 合計 / 時間
- 約$0.25
- 月額（24時間稼働、概算）
- $183
推論とファインチューニング
推論 (FP16)
1×
（推論時のメモリ比）
74 GB
1 × RTX PRO 6000 96GB · 約$0.50
LoRAファインチューニング
1.3×
（推論時のメモリ比）
95 GB
3 × A40 48GB · 約$2.36
QLoRAファインチューニング
0.6×
（推論時のメモリ比）
41 GB
1 × RTX PRO 6000 96GB · 約$0.50
フルファインチューニング
8×
（推論時のメモリ比）
593 GB
4 × MI300X 192GB · 約$9.56
FP16での推論は1 × RTX PRO 6000 96GB (RunPod)で足ります。LoRAは3 × A40 48GB (RunPod)、QLoRAは1 × RTX PRO 6000 96GB (RunPod)、フルファインチューニングは4 × MI300X 192GB (RunPod)が必要です。学習では重みに加えてアクティベーションとオプティマイザーの状態もメモリに置くため、同じモデルの推論より多くのGPUが要ることがよくあります。
MacやRTX 4090 1枚で動くか
RTX 4090（24GB）
はい。INT4、8Kコンテキストなら約20 GBで、カードの24GBに収まります。
Appleシリコン搭載Mac
はい、メモリが十分にあれば動きます。INT4で約20 GB必要なので、ユニファイドメモリ32GB以上のMacが目安です（macOSはその約4分の3をGPUに割り当てます）。生成速度はデータセンター向けGPUより遅くなります。
自分で動かすか、トークン課金のAPIを使うか
自分で動かす
FP16で見つかった最安の構成はRunPodの1 × RTX PRO 6000 96GBで、常時稼働なら月約$365です。トラフィックが安定している場合や、データを自社の環境から出せない場合に向いています。
ホスト型APIを使う
MiniMax H3 (Hailuo 3.0)のレビューで、APIで使える場所とその費用をまとめています。利用が少ない、または波がある場合は、トークン課金のほうが安くなることが多いです。
私たちのレビューを読む似たモデル
規模が近いオープンモデル。
MiniMax H3 (Hailuo 3.0)：よくある質問
MiniMax H3 (Hailuo 3.0)に必要なVRAMは？
8Kコンテキスト、同時リクエスト1件で、FP16は約74 GB、INT8は約39 GB、INT4は約20 GBです。コンテキスト を長くしたり同時リクエストを増やしたりすると、その分KVキャッシュが増えます。
MiniMax H3 (Hailuo 3.0)を動かす最安のGPUは？
RunPodの1 × RTX PRO 6000 96GB (約$0.50 GPU 1台・1時間あたり)で、FP16 / BF16・8Kコンテキストの推論なら1時間あたり約$0.50です。価格は2026年11月13日時点で、頻繁に変わります。
MiniMax H3 (Hailuo 3.0)はGPU 1枚でファインチューニングできる？
はい、QLoRAなら可能です。約41 GBで、80GBのGPU 1枚に収まります。LoRAは約95 GB、フルファインチューニングは約593 GB必要です。
この数値はどう計算している？
重みはパラメータ数×1パラメータあたりのバイト数（FP16は2、INT8は1、INT4は0.5）です。KVキャッシュはモデルの層数、KVヘッド数、ヘッドサイズ、コンテキスト長から求めます。ランタイム用に約10%と1GBを加え、各GPUのメモリの90%まで使う前提です。価格は各プロバイダーの公開価格ページから集めた、米国リージョンのオンデマンド定価です。
MiniMax H3 (Hailuo 3.0)はRTX 4090のような一般向けGPUで動く？
はい。INT4、8Kコンテキストなら約20 GBで、カードの24GBに収まります。
MiniMax H3 (Hailuo 3.0)はH100 80GB 1枚に収まる？
はい、8KコンテキストならINT8, INT4で収まります。
MiniMax H3 (Hailuo 3.0)にはGPUが何台必要？
FP16、8Kコンテキストの場合、80GBなら2台、48GBなら2台、24GBなら4台です。INT4なら重みのメモリはおよそ4分の1になります。
INT8のMiniMax H3 (Hailuo 3.0)に必要なVRAMは？
約39 GBで、重みとランタイムのオーバーヘッドだけです。このモデルは入力を一度に処理するため、KVキャッシュを持ちません。
MiniMax H3 (Hailuo 3.0)を1か月24時間動かすといくら？
私たちが見つけた最安の構成（1 × RTX PRO 6000 96GB (約$0.50 GPU 1台・1時間あたり)、1時間$0.50×730時間）で約$365です。AWS、Google Cloud、Azureの最安は月約$2,455です。
FP16、INT8、INT4のどれを使うべき？
FP16は品質を保ったまま使えますが、メモリは最も多く必要です（ここでは約74 GB）。INT8は重みが半分になり、多くのチャット用途では品質の低下はわずかです。INT4（AWQ、GPTQ、GGUF Q4）は重みが4分の1になり、合計約20 GBですが、数学やコードで目立つ程度の小さな品質低下があります。
MiniMax H3 (Hailuo 3.0)はMacで動く？
はい、メモリが十分にあれば動きます。INT4で約20 GB必要なので、ユニファイドメモリ32GB以上のMacが目安です（macOSはその約4分の3をGPUに割り当てます）。生成速度はデータセンター向けGPUより遅くなります。
vLLMとllama.cppのどちら？
vLLMはNVIDIAやAMDのGPU で多数のリクエストを同時に処理するためのもので、GPUメモリの大半をKVキャッシュに確保します。llama.cppはGGUFファイルをMacやCPUを含むほぼあらゆる環境で動かせ、個人や小さなチームに向いています。同じ精度なら必要なメモリはほぼ同じです。
価格は2026年11月13日時点。費用はすべて概算です（オンデマンド、米ドル、主に米国リージョン。Vast.aiなどのマーケットプレイスは世界全体）。
計算方法
- 重み： パラメータ数×1パラメータあたりのバイト数。FP16は2、INT8は1、INT4は0.5で、INT8とINT4には量子化スケール分として約5%を加えます。
- KVキャッシュ： 2×層数×KVヘッド数×ヘッドサイズ×コンテキスト長×リクエスト数×2バイト。値はモデルのconfig.jsonから取ります。欠けている値は推定し、その旨を表示します。
- オーバーヘッド： 約10%に加えてランタイム用に1GB。vLLMが確保する量とほぼ同じです。
- ファインチューニング： LoRAは16ビットの重みに小さなアダプター、そのオプティマイザー、アクティベーションを加えます。QLoRAは4ビットの重みで同じことをします。フルファインチューニングは混合精度のAdamで1パラメータあたり約16バイト（重み、勾配、オプティマイザーの状態）にアクティベーションが加わります。
- GPU： 各GPUのメモリの90%まで使う前提で、1ノード8台までとします。費用は米国リージョンのオンデマンド定価で、 マーケットプレイス型のクラウドは中央値です。