原题：Two months after, the motion of MiniMax H3 is still 🔥.
MiniMax 官方账号转发 MachGen 的公告：后者为 NVIDIA Blackwell 开源了 VC Attention 变体内核，在 B200 上跑 MiniMax H3 这类模型时速度约为 BF16 FlashAttention 的 2 倍。MachGen 称在论文基础上做了多项改进，性能再提升 20% 以上，目前达到其生产环境所用稠密注意力内核的 30% 以内，且所需校准显著更少、无需微调。代码和博客已公开。MiniMax 表示 H3 的运动能力发布两个月后仍受关注，后续还有更多内容。
推荐理由做 Blackwell 推理优化可直接取用开源内核，B200 上约 2 倍于 BF16 FlashAttention
两个月后，MiniMax H3 的势头依然 🔥。
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[引用 @MachgenAI] 我们刚刚开源了面向 NVIDIA Blackwell 的 VC Attention 变体：对于 @MiniMax_AI Minimax H3 这类模型，在 B200 上速度约为 BF16 FlashAttention 的 2 倍。
在此过程中，我们在原论文之外做了若干改进，将性能进一步提升了 20% 以上——如今已接近我们在生产环境中运行的稠密注意力内核的 30% 以内，同时所需的校准显著更少，且无需微调。
推理优化归根结底是两件事：内核和配方。出色的内核让硬件更接近其极限。出色的配方将这种速度转化为真实系统。当强大的内核开源时，原本可能是一家公司的护城河，就能成为所有人的基础。
我们在 MachGen 构建的许多东西，都建立在由我们或许永远不会谋面的人所分享的多年开放研究之上。开源这个，是我们延续这一循环的小小方式——也是给下一位构建者一个更高的起点。
博客：https://t.co/lrX6tCa8Vk
代码：https://t.co/cnO2fQhIth
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本文内容转载自 X @MiniMax_AI，由 AI（deepseek-chat）翻译整理，版权归原作者所有。
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标题与摘要由 AI（deepseek-chat）改写，可能有误，以原文为准。