MiniMax H3-Image完全ガイド:料金・4K画質・ライセンス・実測比較
16MPネイティブ出力、参照画像16枚、オープンウェイトのMiniMax H3-Image。発売日に170枚以上試した料金・得意不得意・ライセンスをまとめました。
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MiniMax H3-Imageは、Hailuo AIや動画モデルH3を手がけるMiniMaxの画像生成・編集モデルです。2026年11月10日に公開され、約16メガピクセルのネイティブ出力、最大16枚の参照画像、Hugging Faceでのオープンウェイト公開が特長です。私は発売日にAPIで170枚以上を生成し、費用は4.98 USDでした。このガイドでは、事実、料金、私のテスト結果を1ページにまとめます。
先に結論を書きます。商品写真、イラスト、カバー画像、多数の参照画像から組み立てるシーンにはとても良いモデルで、発売週は4Kがかなり安く使えます。一方、ダイアクリティカルマーク付きの文字ではNano Banana 2.1やGPT-Image-2.6のほうが上でした。透過背景も作れず、ウェイトのライセンスでは複数の地域が対象外です。
MiniMax H3-Imageとは
Hugging Faceのモデルカードによると、仕様は次のとおりです。
- Diffusion Transformerのパラメータ数は331億(50層)で、テキストエンコーダーはMiniMax H3のQwen3-VLエンコーダーをそのまま使っています。
- 生成と編集は1つのチェックポイントを共有し、編集では1〜16枚の画像を受け付けます。
- アップスケーラーなしで、任意のアスペクト比の約16 MPを出力できます(4096×4096から6272×2688まで)。動作範囲は4-20 MPです。
- 6ステップに蒸留されており、CFGもネガティブプロンプトも使いません。
- Highspeed版があり、任意のプロンプト拡張モデル(MiniMax-H3-Image-PE、17.9 GB)も用意されています。どの言語の短いプロンプトでも、長い英語の説明文に変換してくれます。
料金と使えるサービス(2026年11月10日夜時点)
| 提供元 | 1K / 2K | 4K (16 MP) | 編集 | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| MiniMax API (platform.minimax.io) | 0.02179 / 0.02333 USD | 0.06879 USD、キャンペーン適用で0.03439 USD | 4Kで参照1枚、キャンペーン価格0.03656 USD | トークン課金。キャンペーンは2026年11月17日16:00 UTCまで、1660万ピクセル以上の画像が対象 |
| MiniMax API Highspeed | 0.03529 / 0.03622 USD | トークン課金(出力画像 7.60 USD/M) | 対応 | 私のテストでは2Kで速くなりませんでした |
| fal.ai | MiniMaxと同じトークン料金 | 対応 | StandardとHighspeedの両方が11月10日から利用可能 | |
| WaveSpeedAI | 0.03 USD | 0.09 USD | 0.038 USDから | 定額で、発売割引なし |
| Hailuo AI (アプリ) | 1K、2K、4Kいずれも1枚3クレジット | 最大16枚 | 無料の初期クレジットあり、プロンプトは最大7,500文字 | |
| OpenRouter、Replicate | 非対応 | - | 11月10日夜に確認 | |
円換算の目安も書いておきます。2026年11月10日の欧州中央銀行(ECB)参考レート(1 USD = 約158円)では、0.034 USDの4K画像が約5.4円、0.023 USDの2K画像が約3.6円です(税抜)。
キャンペーンの対象条件には注意してください。私が生成した4:5のポートレート(3648×4544、16.58 MP)は通常料金の0.067-0.070 USDが請求され、5472×3072と4096×4096は0.033-0.036 USDでした。
私のテスト結果(他モデルとの比較)
| テスト | MiniMax H3-Image | Seedream 5.5 | Nano Banana 2.1 | GPT-Image-2.6 |
|---|---|---|---|---|
| ポーランド語テキスト、7プロンプト、1回あたりの誤り数(約550文字) | 26(25、24、29)、問題なしの画像は21枚中0枚 | 8(6-10) | 0(5プロンプト、2回) | 2回で1(5プロンプト) |
| 短いスローガン10本 x 3回 | 453文字中22エラー、30枚中17枚が問題なし | 453文字中6エラー、27/30 | 0、30/30 | 151文字中0、10/10 |
| 透過背景 | 0/5(APIでは非対応) | 10/10 RGBA | - | - |
| 3枚の写真からの顔の再現、ArcFace(10枚) | 0.573 | 0.632(5枚) | 0.508 | 0.729 |
| 8回連続の編集 | すべての編集は完了、2-3回目からテクスチャが蓄積 | 8回、アーティファクトなし | - | - |
| 所要時間 2K / 4K(APIの応答) | 13-17秒 / 22-24秒 | 約21-28秒(2K) | 13-19秒 | 24-43秒 |
他モデルの結果は、11月9日から10日に、まったく同じプロンプトで私自身が行ったテストによるものです。顔のテストには、チュートリアルでの肖像利用に同意してくれた方の写真を使いました。ArcFaceはどのモデルでも同じ方法で計算しています。
得意なこと・苦手なこと
- 向いている用途:商品・ECの写真、英語テキスト入りのカバーやポスター、ストーリーボード、さまざまなスタイルのイラスト、多数のアイテムから組み立てるインテリア、大判印刷(最初から16 MP)。
- あまり向かない用途:ダイアクリティカルマーク付きの文字を含むグラフィック、透過背景の切り抜き、1枚の画像に対する長い段階的な編集、特定の人物にそっくりに描くこと(これはGPT-Image-2.6のほうが上手に保てます)。
オープンウェイトとライセンス(ローカル実行)
ウェイトはMiniMaxAI/MiniMax-H3-Imageリポジトリで公開されています。初日のうちにコミュニティがComfyUI用のファイル(int8 21 GB、w4a8 12.6 GB)とGGUFファイル(6.9 GBから)を公開しました。ただしMiniMax-H3-Image Community Licenseでは、ウェイトとその生成物を使える地域から、欧州連合、英国、韓国、米国が除外されています。日本は除外地域に含まれていないため、日本の読者はライセンス条件のもとで重みを利用できます。年間売上100万ドル超の企業やホスティングサービスには別途許可が必要です。
テストの詳細記事
発売日のニュースと最初の結果はこちらです:MiniMax H3-Image公開。ギャラリー24点のプロンプトを、画像・所要時間・費用つきで載せた記事はこちらです:MiniMax H3-Imageで試した24のプロンプト。
よくある質問
MiniMax H3-Imageは無料で使えますか?
Hailuo AIでは新規ユーザーに無料クレジットがあり、H3-Imageは解像度を問わず1枚3クレジットです。APIでは最初の1枚から課金され、11月17日までは2Kで約0.023 USD、4Kで0.034 USDです。
画像内の文字はきれいに描けますか?
プロンプトはどの言語でも書けます。プロンプト拡張モデルが英語に書き換えてくれるからです。ただし画像の中に描かれる文字は別の話で、私のテストでは英語はきれいでしたが、ダイアクリティカルマーク付きのポーランド語は550文字あたり平均26エラーでした。
透過背景は使えますか?
使えません。APIドキュメントで透過背景は非対応とされており、私が生成した5枚もすべて背景つきでした。
4K画像の生成にはどのくらいかかりますか?
APIで22-24秒、2Kは13-17秒でした。MiniMaxは約10秒としていますが、おそらく待ち行列のない自社インフラでの数字でしょう。
MiniMax H3との違いは何ですか?
MiniMax H3は音声つきの動画モデルです。H3-Imageは同じアーキテクチャから音声の枝を除いたもので、画像だけを生成します。
出典
- Hugging Face: MiniMaxAI/MiniMax-H3-Image(モデルカード、2026年11月10日)
- MiniMax-H3-Image Community License Agreement
- MiniMax: 画像生成ガイド
- MiniMax: API料金と4Kキャンペーン(2026年11月10日)
- WaveSpeedAI: MiniMax H3 Image(2026年11月10日)
- fal.ai: MiniMax H3 Image(2026年11月10日)
- Comfy-Org: ComfyUI用ファイル
- Hailuo AI
- 2026年11月10日にAPI経由で行った私自身のテスト:170枚以上、費用はAPIのcostフィールドの値(4.98 USD)、文字は等倍拡大で確認、ArcFace(insightface buffalo_l)。他モデルは、2026年11月9日から10日に同じプロンプトで行った私のテストです。
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