huangserva(@servasyy_ai):测试了一晚上：提速 24.3%，最高提速 44% SageAttention 2.2.0 跑 MiniMax H3，在 RTX 4090 48G 上的实测（开源项目地址放最后）清空显存后的可复现结果，是单段从 425.6 秒降到 322.0 秒，每段省 103.6 秒；连续跑 13 段，大约省 22 分钟。44% 是首轮测到的极值。安装： pip install sageattention==2.2.0 --no-build-isolation ComfyUI 在 UNETLoader 后接 KJNodes 的 Patch Sage Attention KJ，选 auto； model 输出同时接 BasicScheduler 和 BasicGuider，4090 会自动走 cuda++。具体开源地址👇

2026.08.04 01:39

测试了一晚上：提速 24.3%，最高提速 44% SageAttention 2.2.0 跑 MiniMax H3，在 RTX 4090 48G 上的实测（开源项目地址放最后）清空显存后的可复现结果，是单段从 425.6 秒降到 322.0 秒，每段省 103.6 秒；连续跑 13 段，大约省 22 分钟。44% 是首轮测到的极值。安装： pip install sageattention==2.2.0 --no-build-isolation ComfyUI 在 UNETLoader 后接 KJNodes 的 Patch Sage Attention KJ，选 auto； model 输出同时接 BasicScheduler 和 BasicGuider，4090 会自动走 cuda++。具体开源地址👇

huangserva@servasyy_ai

2026.08.03 11:31

本地搭建了MiniMax H3（海螺3） 15秒的视频，跑了20多分钟 H3 Ref2VA 原生音画链： H3 Ref2VA INT8 ConvRot 主模型：20.97GB Qwen3-VL-32B NVFP4-AWQ 编码器：15.69GB H3 Video VAE FP16：5.21GB H3 Audio VAE FP32：0.61GB 权重合计：42.47GB ComfyUI 0.30.0 + 原生 MiniMaxH3ReferenceToVideo 节点 PyTorch 2.11、CUDA 12.8、comfy-aimdo DynamicVRAM 3 张参考图、1152×640、24fps、362 帧、20 步，res_multistep + simple 👇