MiniMax H3 Max는 어디서 왔나
MiniMax의 공식 출시가 아닙니다. 오픈 웨이트로 공개된 MiniMax H3 위에 fal이 후속 학습을 얹었고, 실행되는 곳은 fal뿐입니다.
MiniMax는 H3를 오픈 웨이트로 공개했습니다. fal은 그 가중치 위에 학습을 더 얹었고 결과물은 공개하지 않았습니다. 다른 경로로는 모두 기본 H3만 만나게 되고 Max는 fal에만 있는 이유입니다. 추가 학습의 효과는 공개 순위표에 드러납니다. H3 Max는 Design Arena의 이미지 투 비디오 부문에서 1341 Elo로 1위이며, 토대가 된 기본 H3보다 8점 높습니다. 오디오가 포함된 이미지 투 비디오의 Artificial Analysis 순위표에서도 1위이고, 그곳에는 fal의 내부 이름인 MiniMax H3 Turbo (768p)로 올라 있습니다.
체감되는 것은 속도입니다. 5초 768P 클립의 추론 시간은 텍스트 투 비디오 2.87초, 이미지 투 비디오 1.87초이고, 대기열과 다운로드를 포함한 왕복도 9초 안팎입니다. 그 대가는 해상도입니다. H3 Max는 768P가 상한이고 기본 MiniMax H3에는 2K 단계가 남아 있습니다. 탐색은 여기서 하고, 2K 납품은 기본 H3에서 마무리하는 구도입니다.
01지시 이행과 미감을 겨냥한 새 데이터
fal의 설명에 따르면 후속 학습에는 두 가지를 겨냥한 대량의 새 데이터가 들어갔습니다. prompt대로 움직이는 것, 그리고 그 결과가 보기 좋은 것. 연산의 큰 몫은 정답을 확인할 수 있는 과제에서의 강화학습에 쓰였고, 분위기가 아니라 답을 맞춰볼 수 있는 기준으로 채점됐습니다.
02fal 자체 추론 엔진에 맞춘 설계
아키텍처는 실행될 스택을 전제로 설계됐습니다. fal이 확산 모델을 위해 4년 동안 다듬어 온 엔진입니다. 가중치와 런타임은 한쪽을 다른 쪽에 이식한 것이 아니라 함께 만들어졌습니다.
03품질이 먼저, 속도는 그다음
fal은 작업 순서를 분명히 밝힙니다. 품질을 먼저 확정하고, 그다음 시간을 줄인다. 여기서 얻는 속도는 그 다음 단계의 결과이지, 품질을 낮춘 설정을 고른 결과가 아닙니다.