RunningHub 开源 H3 Lightning，MiniMax H3 提速 12 倍
原标题：吹爆开源！RunningHub让MiniMax H3满血提速12倍，本地部署照样起飞
AI 摘要
RunningHub 针对 MiniMax 开源视频模型 H3 推出 H3 Lightning 加速方案，通过 RH 后训练加速模型（50 步降至 4-9 步）、SageAttention2、Cache-DiT、torch.compile 及 TP2+Ulysses4 多卡并行，在 4 张 RTX 6000D 上把 5 秒视频生成从 348.8 秒压缩到 28.7 秒，约 12 倍提速且保留 BF16 精度。整套方案已开源到 GitHub，面向无 NVLink 的 PCIe 多卡本地部署环境，降低了创作者和中小团队的试错与等待成本。
正文节选
吹爆开源！RunningHub让MiniMax H3满血提速12倍，本地部署照样起飞 15秒视频，50秒出片 闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI MiniMax H3是真强也是真火啊。 开源还能打，在AI视频圈也算是独一份了。 模型底座强成这样，开发者们自然也闲不住，开始琢磨怎么把它玩得更爽。 所以MiniMax前脚刚把H3开源，后脚各种工作流、ComfyUI节点、垂直优化玩法就已经冒了出来。 这不，一站式AIGC创作平台RunningHub就盯上了一个大家都特《急急急》的事儿： 让H3跑快点。 咋说呢，模型越好用人越忍不住多抽几次，结果一抽一个大等待。 灵感一上头，创意改起来只要十几秒，下一版都已经在脑子里剪完了，结果屏幕上的这一版还在转…… 于是乎，RunningHub干脆给H3踩了脚油门，直接朝着等待时间砍了一刀。 同样生成5秒、1344×768的视频，在4张RTX 6000D上，原始BF16 50步方案耗时348.8秒，差不多6分钟。 RunningHub H3 Lightning完整加速之后，只需要28.7秒。 好家伙，前后约12倍提速，生成耗时减少约92%