AI 推理平台 fal 的工程师 Rehan Sheikh 已将 H3 Max 直接接入 Twitch，尝试把 AI 视频变成可持续生成的直播内容。
按 BlockBeats 援引的快讯内容，由于模型生成视频的速度快于观众播放视频的速度，直播在播放当前画面的同时，还能在后台继续生成后续片段，理论上可以持续播下去。Sheikh 将这一形式称为「无限跨次元电视」。MiniMax 官方也转发了这项实验。
观众可直接改动画面内容
fal 随后继续推进 H3 Max Live 实验。直播中的内容并非预先生成，观众可以直接在 Twitch 聊天室输入 !prompt。fal 表示，新的要求几秒后就能出现在画面里，每一幕都可以受到聊天室影响。
这意味着该直播没有固定剧本，也没有固定时长。只要生成继续，节目就可以一直演下去。
核心变化在于生成速度跨过直播门槛
这类玩法过去最大的限制一直是生成速度。如果一段视频播放 15 秒，而下一段仍需等待几分钟，就无法实现真正意义上的直播。现在 H3 Max 已把等待时间压到播放时间以内，AI 可以在观众观看上一段内容时，同步准备下一段画面。
按原文说法，这也是视频模型第一次从「等它出片」转向可以持续供给实时内容。
H3 Max 的训练来源与官方数据
H3 Max 是 fal Research 基于 MiniMax 开源 H3 后训练出的版本，并针对 fal 的推理系统做了加速。
官方给出的数据是，生成一段 5 秒视频所需时间不到 3 秒，吞吐量约为 MiniMax 官方 H3 接口的 35 倍。
Artificial Analysis 榜单排名
目前在 Artificial Analysis 带声音榜单中，H3 Max 的图生视频以 1202 Elo 排名第一；文生视频以 1235 Elo 排名第三，排在它前面的只有 Wan 3.0 和 Gemini Omni Flash。
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