MiniMax H3 本地部署：采样步数与 Attention 后端对生成速度和效果的影响
本文基于双 RTX 4090 本地部署 MiniMax H3 的实测数据，对比了 4V4A 与 8V8A 两种采样配置，以及 PyTorch 原生 Attention 与 Comfy Kitchen Attention（CK）后端的性能差异。结果显示，CK 可稳定提速 17%-24%，而步数多并不总是带来更好的效果，例如真人哭戏中 4 步反而产生更克制的单泪轨。作者提出两级候选制工作流：先用 4V4A+CK 快速筛选，再用 8V8A+CK 精修，并建议对真人表演类镜头进行 A/B 对比。
