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Moar ThreadがMiniMax H3マルチモーダル大規模モデルに適応し、国内のコンピューティングパワーエコシステムを強化

Moar ThreadがMiniMax H3マルチモーダル大規模モデルに適応し、国内のコンピューティングパワーエコシステムを強化

2026年9月24日
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Moar ThreadがMiniMax H3マルチモーダル大規模モデルに適応し、国内のコンピューティングパワーエコシステムを強化

MiniMaxは8月3日、初のマルチモーダル生成モデル「MiniMax H3」を正式にリリースした。AIのトレーニングと推論を統合したスマートコンピューティングカード「MTT S5000」と、MUSAソフトウェアスタックを活用し、MoLeThreadは発表当日にモデルの分析と最適化を迅速に行い、効率的な運用を実現した。

MiniMaxのフラッグシップマルチモーダル製品であるH3は、従来の単一タスクの制限を超越している。H3は多様なコンテキストにおいて創造的な意図を正確に解釈し、テキスト、画像、音声、動画の包括的な入力に完全にサポートしている。公式仕様によると、このモデルは最大15秒間のネイティブ2K解像度の音声動画コンテンツを生成し、複数のシナリオにおいて商業グレードのパフォーマンスと多様性を実現する。

特筆すべきは、H3がArtificial Analysisの動画モデルリーダーボードにおいて「動画編集能力」で世界最高位を獲得したことである。2K解像度の動画生成コストは1秒あたりわずか0.8元であり、極めて高い商業的価値を提供する。さらに、オープンソースであるため、企業向けに柔軟なローカルデプロイメントとカスタムデータ統合をサポートし、採用の障壁を低減している。これにより、セキュリティとコンプライアンスを確保しつつ、マルチモーダル生産性ツールの普及を加速している。

モデルのリリースに対し、MoLeThreadチームは卓越した俊敏性を見せた。オープンソース発表からわずか3時間以内に、研究開発チームはモデルアーキテクチャの分析、中核技術の調査、代表的な演算子の整理を行った。この迅速な取り組みにより、SGLang-MUSA推論フレームワークからMATEおよびmuDNN高性能演算ライブラリへの完全な適応パスが完了し、MTT S5000上でのH3の高速デプロイメントと安定した運用を可能にした。

MoLeThreadは、MiniMaxとのパートナーシップを深化させる方針を示している。この協力は、マルチモーダル分野における高度なコンテキスト理解能力の探求とモデルのスケールアップに焦点を当て、AGI技術の革新と産業化を全面的に加速させる。

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