MiniMax H3：租显卡还是买显卡？两种自建方案对比 想自己部署 MiniMax H3，真正需要解决的不是软件，而是 GPU。SGLang、ComfyUI 和模型代码基本都能免费使用，但 H3 视频生成需要大量显存和算力。 目前主要有两条路：租云显卡，或者自己买显卡。 方案一：租云显卡 租一台带 RTX 5090 的云服务器，按小时开机，用完关机。 以当前云平台公开价格估算： • RTX 5090 32GB：约 $0.99/小时，折合约 ¥7/小时 • 使用 20 小时：约 ¥143 • 使用 100 小时：约 ¥713 • 使用 300 小时：约 ¥2,140 • 连续开一个月：约 ¥5,130 • 另外还要算磁盘、流量和模型存储费用 我在某鱼看了一下RTX 5090 32GB 一小时也要5元 ，现在模型很火商家坐地起价也很正常 优点： • 不用一次性买显卡 • 不用处理散热、供电和驱动 • 按小时计费，用多少算多少 • 可以先测试 H3 到底适不适合自己 • 需要批量生成时，可以临时升级多卡服务器 缺点： • 长期使用会越来越贵 • 云服务器网络和硬盘可能额外收费 • 机器库存、地区和价格会变化 • 需要自己配置 Linux、驱动和运行环境 • 单张 5090 主要适合测试和个人使用，速度不会像官方云服务那么快 适合的人： 偶尔做视频、刚开始研究 H3、暂时不确定使用量的人。 方案二：自己买显卡 购买一张 RTX 5090 32GB，装到自己的台式机里，在本地部署 H3。 粗略预算如下：按照当下某鱼我看到的最新价格算 • RTX 5090 显卡：约 ¥15,000～35,000（闲鱼15000的5090很多是钓鱼/故障卡，实际靠谱可成交，大多要1.7万以上） • 64GB 内存：约 ¥1,300～2,000 • 1TB 以上 NVMe：约 ¥500～1,000（H3本地部署，硬盘建议直接2TB，模型+缓存会吃掉很大空间，1TB会很快爆满） • 电源、主板、CPU、机箱和散热：约 ¥4,000～8,000（电源别省！5090功耗很高，最低850W金牌以上，优先选1000W更稳妥） • 整机大约：¥20,000～45,000 实际价格看品牌、行情和你已有的配件。只买显卡、不配整机的话，成本会低一些。 RTX5090不是跑H3的最低门槛，4090(24G)量化后也能跑，只是分辨率、时长受限。（这是已5090为例 至少要玩的舒服一些 ） 后续主要是电费： • 整机满载大约 0.7～1 度电/小时 • 按每度电 ¥0.6～1 计算 • 每运行 100 小时电费约 ¥40～100 • 每月运行 300 小时，电费约 ¥120～300 优点： • 买下来后不用按小时交租金 • 文件和模型都在自己电脑里 • 没有云平台停机、封号和库存问题 • 可以长期运行，也能部署其他 AI 模型 • 大量使用时，单次生成成本更低 缺点： • 前期投入高 • 需要自己处理驱动、CUDA、散热和系统故障 • 显卡会折旧，满载运行也有噪音和耗电 • 5090 32GB 仍然属于单卡测试档，H3 需要 offload，速度有限 • 想做多人服务或批量生产，单卡不够，还要上 4 卡服务器 两种方案怎么选？简单看使用时间： • 每月使用 20～100 小时：租显卡更划算 • 每月使用约 300 小时：开始接近买显卡的合理区间 • 每月长期超过 500 小时：买显卡更合适 • 要多人同时使用：直接考虑多卡服务器，不要买一张 5090 硬扛 按租赁价格计算，一台 ¥20,000 左右的 5090 整机，理论上运行约 3,000 小时可以抵掉租金。考虑显卡折旧、维护、断电和闲置时间，实际回本周期大约 10～18 个月。 最推荐的路线 如果只是个人做视频： 先租一张 RTX 5090，花 ¥200 左右测试 20 小时，跑通 MiniMax H3-Base 的 768p 生成。确认速度、画质和使用频率都能接受后，再考虑买整机。 如果已经确定每天都要生成，或者每月使用超过 300 小时： 买一张 RTX 5090 本地部署更合适。系统建议 Ubuntu，内存 64GB，NVMe 至少 200GB，使用 ComfyUI 或 SGLang。 如果是商业批量生产： 考虑 4 张 A100/H100 级别显卡，用 SGLang 部署。成本会明显上升，不适合个人刚开始就投入。 还要注意一点：本地 H3 主要能跑 H3-Base 的 768p 流程，官方 H3-Context-IR 和 H3-Regenerate-2K 目前没有完全开源。想复现完整 2K 效果，需要调用官方 API。 总结： 不确定用多少，先租；确定长期高频使用，再买。先花 ¥200 验证，比直接花两三万买机器稳得多。

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自己在家运行 AI 模型，可以选择两种硬件。 一种是独立显卡，目前最顶级的消费级显卡是英伟达的 RTX 5090，带有 32GB 显存，售价3万元人民币左右。 另一种是采用板载芯片组（CPU + 板载显卡 + 板载内存）的家用电脑，比如采用 AMD 公司 Strix Halo 芯片组（具体型号 Ryzen AI Max+ 395）的迷你电脑，自带 128GB 内存，售价2万元人民币左右。 我问大家，哪种硬件更好？ 大部分人可能不假思索，就会选择独立显卡，毕竟独立显卡的算力远大于板载芯片组。 但是，我告诉你，正确的答案其实是"不确定"。很多时候，板载芯片组的迷你 PC，才是更好的本地 AI 模型解决方案。

最近几天热闹的Pearl是什么，是否还有利可图（附挖矿教程） 本质是GPU用AI算力跑任务顺便进行挖矿（PoUW，有用工作量证明的L1区块链项目） 主要用GPU（RTX4090，5090等）进行的，通过云租用或者自己卡 租卡盈亏平衡点，租金低于0.7刀币价在1.3刀以上能盈利 计算盈亏情况： 挖矿教程步骤： 1. 租卡 比如在RunPod/VastAI租算力，租金必须低于0.7刀按当前币价算这是盈亏平衡点 2. 注册生成Pearl钱包 3. 配置矿机 按照页面提示张贴你的钱包地址，会生成一条启动命令，然后复制后面要用 4. 挖矿匹配 在RunPod/VastAI（租算力地方）里配好SSH密钥并连接 将上一步复制的命令进行粘贴 能正常看到算力上报出币即可挂机 买卖交易： 或者进行桥接变卖 以上挖矿内容参考文章链接

Brevis 团队宣布推出 Pico Prism——目前最快的以太坊 zkVM 实时证明引擎，被 Vitalik 转发。 zk证明性能大幅提升：在 64 张 RTX 5090 的配置下，99.6%的区块验证可以在12秒内完成（12秒也是目前以太坊出块间隔），平均 6.9 秒，远超竞争对手。 @brevis_zk 拿到了 Polychain，YZI Labs 的投资，现在又获得Vitalik和以太坊基金会的背书，估计发币就是大满贯。 目前有做任务撸积分的活动，值得参与：

据悉，英伟达已经向下游显卡制造商又一次发出GPU套装（GPU+显存芯片）涨价通知，核心原因依然是存储价格持续上涨。此次涨价同时涉及GDDR7显存和上一代GDDR6显存。 这意味着除了使用Blackwell架构的大多数50系显卡外，RTX 5050以及更古早的显卡都会受到影响。 这一轮涨价是今年5月英伟达上调旗舰显卡RTX 5090（包括中国特供版RTX 5090D V2）GPU套装价格后的最新调整。

7月15日黄仁勋将亲赴东京！30年前世嘉500万救英伟达一命，如今当面报恩 就在下周二，黄仁勋将专程飞抵东京，现身与世嘉合作30周年纪念活动。活动现场，他会抽送一张RTX 5090显卡，但那张卡只是助兴的小福利；真正的报恩，是他本人跨越太平洋，当面诉说这份铭记。 时间回到1995年，成立仅两年的英伟达接下世嘉订单，为新一代主机开发图形芯片。 谁料技术路线选错，英伟达坚持的二次方程纹理贴图，与世嘉主张的多边形立体技术严重分歧，芯片研发彻底失败。到1996年，公司资金只够撑30天，黄仁勋被迫裁掉60%员工。 走投无路，他飞往东京向世嘉CEO入交昭一郎坦诚相告：芯片做不出来，请取消合作。但他硬着头皮恳求：能否把合同剩余的500万美元尾款转为投资？ 明知这钱大概率有去无回。但入交被他的真诚打动，说服高层注资。 “那是我们所有的钱，”黄仁勋说，“这六个月让我们活了下来。” 正是这段缓冲期，英伟达放弃失败方案，全力开发RIVA 128芯片，1997年发布后四个月狂销100万片，公司起死回生。 1999年英伟达上市，世嘉以1500万美元退出。黄仁勋常说：“没有入交先生，就没有今天的英伟达。