MiniMax-H3-Image int8+w4a8 hybrid

Это смешанный по точности репак diffusion-модели MiniMax-H3-Image от Comfy-Org для ComfyUI. Файл занимает 14,8 ГиБ и задуман как drop-in замена в официальном text-to-image workflow (ComfyUI 0.45.0 или новее). Тензоры скопированы из двух файлов Comfy-Org без повторного квантования.

🔥 Ключевые особенности

• 🦾 Блоки 0–29 (`qkv_proj`, `out_proj`, `fc1`, `fc2`) взяты в формате asym_w4a8_int8 из minimax_h3_image_pruned_w4a8.
• ✅ Блоки 30–49 и все остальные тензоры остались в int8_tensorwise (ConvRot) — последние 20 блоков сильнее страдают от 4-битных весов.
• ⬇ Размер — 14,8 ГиБ против 19,5 ГиБ у официального int8 ConvRot и 11,7 ГиБ у w4a8.
• 🔥 Работает на 16 ГБ GPU и использует только int8-ядра ComfyUI, поэтому FP4-железо не требуется.
• 🤫 NVFP4 в сборку не включён: на реальных входах слой NVFP4 теряет 8–12% выхода против примерно 1% у int8 ConvRot.

😎 Пример

Сценарий из карточки: положите minimax_h3_image_pruned_int8_w4a8_hybrid.safetensors в ComfyUI/models/diffusion_models, затем выберите файл в diffusion model loader официального text-to-image workflow. Отдельный код запуска не нужен.

Подробнее

Ошибка выхода на 2048×2048 при 6 шагах: 5,2% и SSIM 0,844 к bf16; у int8 — 3,5% и 0,888, у w4a8 — 9,1% и 0,767.
Скорость на RTX 4060 Ti 16 ГБ: 2,33 с/шаг и 20–21 с всего; на RTX 5060 Ti — 1,85 с/шаг и 16–17 с.
Нужен ComfyUI 0.45.0+; лицензия — MiniMax H3 Image community license.