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*The showcase above was rendered entirely at home on two RTX 3090s with the files in this repo: OpenAI's Sora launch "Tokyo walk" prompt, then two made-up characters, picture and sound from the model, about 6 minutes per 5-second 1280×736 clip. All characters are fictional.* Quantizations of TenStrip/10Eros-Max `10Eros_Max_h3_8stepTURBO_beta6_pruned.safetensors` (MiniMax H3, 50 blocks + 2 token-refiner blocks), plus the MiniMax H3 text encoder (Qwen3-VL 32B) in a form that runs natively on Ampere. The diffusion files go in `models/diffusion_models`, the text encoder in `models/text_encoders`. The VAEs are the official ones from Comfy-Org/MiniMax-H3: `minimax_h3_video_vae_fp16` and `minimax_h3_audio_vae_fp32`. Every tensor outside the quantized Linears is the source's, byte for byte.

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COST EXPLORER

好模型，也要算好成本。

费用分析

调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。

1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价

使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。

MODEL HANDBOOK

读懂模型，再做选择

选型与常见问题
API 价格应该怎么比较？+

先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。

开放权重，就代表可以免费商用吗？+

不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。

排行榜第一，就是最适合我的模型吗？+

榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。

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