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MiniMax lança o H3-Image, IA de geração de imagens com pesos abertos que cria imagens 4K em menos de 10 segundos e aceita até 16 imagens de referência

Em 11 de novembro de 2026, a chinesa MiniMax lançou o MiniMax-H3-Image, um único modelo que gera e edita imagens. Segundo a empresa, ele cria imagens 4K (4096×4096) em menos de 10 segundos. Os pesos foram publicados no Hugging Face, e o modelo também pode ser usado pelo Hailuo AI e pela API da MiniMax.

11 de novembro de 2026Leitura de 3 min
Captura da página oficial de MiniMax — MiniMax H3-Image: Bringing 4K Image Generation into the 10-Second Era
MiniMax — MiniMax H3-Image: Bringing 4K Image Generation into the 10-Second Era · FonteCapturada em: 12 de novembro de 2026

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Em 11 de novembro de 2026, a empresa chinesa de IA MiniMax lançou o MiniMax-H3-Image, uma IA de geração de imagens. Um único modelo consegue gerar imagens a partir de texto, gerar imagens com base em imagens de referência e editar imagens. Os pesos do modelo (os dados resultantes do treinamento) foram publicados como pesos abertos, que qualquer pessoa pode baixar.

Imagens 4K em menos de 10 segundos

Segundo a MiniMax, o H3-Image cria imagens 4K (4096×4096) em menos de 10 segundos. A empresa afirma que ele é até 5 vezes mais rápido que os principais modelos concorrentes, de 1,5 a 2 vezes no modo padrão e de 3 a 4 vezes no modo rápido. Segundo a empresa, a velocidade vem da redução para apenas 6 etapas no processo de criação da imagem, combinada com melhorias nos dados e no método de treinamento e no sistema de distribuição.

As principais características são estas:

  • Cria diretamente imagens de cerca de 16 milhões de pixels, sem precisar ampliá-las depois. Além do formato quadrado, aceita formatos panorâmicos como 21:9
  • Pode usar até 16 imagens de referência
  • A empresa diz que é o modelo com pesos abertos que melhor segue as instruções ao desenhar
  • Nos exemplos divulgados, escreve corretamente textos em chinês e em inglês dentro da imagem

O modelo foi projetado para receber instruções em forma de descrições detalhadas em inglês. Na API, há um sistema que reescreve automaticamente uma instrução curta em qualquer idioma como uma descrição detalhada em inglês.

Publicação dos pesos e licença

A parte central que cria as imagens tem cerca de 33,1 bilhões de parâmetros e, além dela, o modelo usa uma parte separada que entende o texto. Os pesos foram publicados no Hugging Face, no ModelScope e no GitHub. Mas a licença é uma "licença comunitária" própria da MiniMax, e não uma licença com poucas restrições, como Apache ou MIT. A licença também traz regras para os casos em que se obtém uma autorização por escrito à parte da MiniMax. Para rodar o modelo no próprio computador, são necessários cerca de 69 GB de dados só para o modelo principal, mais cerca de 67 GB para a parte que entende o texto, o que exige uma GPU de alto desempenho.

Onde usar e preço

O H3-Image pode ser usado no Hailuo AI, serviço de geração de vídeos e imagens, na API da MiniMax e na ferramenta de desenvolvimento MiniMax Code. A MiniMax diz que o preço fica entre 50% e 70% do cobrado pelos principais serviços concorrentes. Na primeira semana após o lançamento, a geração de imagens em 4K ou mais custa metade do preço normal. Os valores exatos podem ser consultados na página de preços da MiniMax.

Por outro lado, a MiniMax não divulgou em números as pontuações das avaliações.

A visão do CoAI

Na geração de imagens com IA, os serviços pagos de empresas americanas, como a série Nano Banana, do Google, saíram na frente. O que chama a atenção no H3-Image é que ele traz um modelo com alta qualidade em 4K e muita velocidade e ainda publica os pesos. Rodando em servidores próprios, incluindo o modelo auxiliar que reescreve as instruções, é possível gerar e editar imagens sem enviar as imagens nem as instruções para fora.

Mas a licença tem condições próprias, e quem for usar o modelo para fins comerciais precisa conferir o texto. Para testar sem complicação, o mais prático é usá-lo pela tela do Hailuo AI.

Fontes

Ferramentas mencionadas neste artigo

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