MiniMax-H3-Image vs Nano Banana 2: 공개 가중치, 폐쇄된 경계

MiniMax-H3-Image에서 놀라운 점은 점수가 아니다. 그것은 라이선스에 담긴 지도다. 체크포인트는 2026년 11월 10일 Hugging Face에 공개되었다. 68.65GB 저장소이며, 그중 66.28GB는 확산 트랜스포머이고, 여기에 H3 비디오 모델에서 빌려온 66.7GB 텍스트 인코더가 더해진다. 그리고 이를 규율하는 파일인 MiniMax-H3-Image 커뮤니티 라이선스 계약은 "전 세계(단, 제외 지역 제외)"라는 권리를 부여하며, 제외 지역을 유럽연합, 영국, 대한민국, 미국으로 정의한다. Nano Banana 2, 즉 Google의 gemini-3.1-flash-image는 2026년 5월 28일부터 일반 공개되어 왔으며, 신용카드 외에는 아무것도 요구하지 않는다. 그래서 이 대결의 솔직한 구도는 오픈 대 클로즈드가 아니다. 그것은 다운로드할 수는 있지만 사는 곳에서 합법적으로 배포할 수는 없는 모델 대, 결코 다운로드할 수는 없지만 어디서든 호출할 수 있는 모델의 대결이다. 나머지 — 1,600만 화소, 가격 사다리, 리더보드 순위 — 는 그에 비하면 부차적이며, 이 글의 나머지는 그것을 받아들일 때 무엇이 달라지는지에 관한 것이다.

라이선스가 실제로 허용하는 것

2026년 11월 14일에 읽은 내용에 따르면, MiniMax 라이선스의 섹션 IV는 짧고 이례적으로 구체적입니다. MiniMax의 라이선스 콘솔을 통해 사전 서면 승인을 받아야 하는 요건을 촉발하는 두 가지가 있습니다. 바로 귀하 또는 귀하의 계열사의 연환산 매출이 미화 100만 달러를 초과하는 경우, 또는 제3자에게 호스팅 서비스를 제공하는 경우입니다. 어느 촉발 사유도 로열티를 부과하지 않습니다. 둘 다 승인을 요청해야 합니다. 섹션 IV는 또한 저작자 표시 의무를 부과합니다. 모델을 사용하는 모든 상업적 제품은 인터페이스에 'MiniMax-H3-Image'를 눈에 띄게 표시해야 하며, 이는 회사가 아니라 모델을 명시하므로 일반적인 'built with' 배지와는 다른 의무입니다.

지역 조항이 더 까다로운 쪽이며, 이는 미묘한 차이가 아니다. 허여 자체가 적용 지역을 범위로 하고, 계약서에는 그 지역 밖에서의 사용은 “본 계약에 의해 승인되지 않는다”고 분명히 명시되어 있다. 이는 재배포에 대한 제한이 아니라, 나열된 네 관할권에서 가중치를 아예 실행하는 것에 대한 제한이다. M​iniMax 자체의 모델 카드도 해당 지역에 있는 사람들에게는 별도의 라이선스 협의를 안내하며, 그러한 계약에 “강력한 통제와 가드레일”이 포함될 것이라고 언급한다. 베를린의 스튜디오, 서울의 스타트업, 또는 — 영어로 된 모델 블로그 독자 대부분에게 더 핵심적인 점으로 — 미국 내 어디에 있든, 실질적인 답은 오픈 가중치가 검사하고 벤치마크하고 이에 대해 글을 쓸 수 있는 연구 산출물이지 프로덕션 의존성이 아니라는 것이다.

Nano Banana 2에는 이에 상응하는 퍼즐이 없습니다. 이는 G​oogle Cloud 제품입니다. 호출하면 이미지를 받고, 배포하면 끝이며, 약관은 표준 API 약관입니다. 매출 기준도, 지역별 예외 조항도, 저작자 표시 조항도, 호스팅 서비스 협상도 없습니다. 그 단순함을 위해 포기하는 것은 파일입니다. G​oogle이 가격을 바꾸거나 식별자를 폐기하거나 장애가 발생하면, 대체 수단이 아니라 마이그레이션 티켓을 받게 됩니다.

그 대칭성 — 한 모델은 사용할 수 없는 라이선스가 붙은 산출물을 주고, 다른 모델은 산출물 없이 사용 가능한 라이선스를 준다 — 이 바로 실제 결정이다. 대부분의 비교 페이지는 라이선스 파일은 지루하고 벤치마크 표는 그렇지 않기 때문에 이 점을 건너뛴다.

보드에서 두 모델이 교차하는 지점

Artificial Analysis는 이제 두 모델 모두를 자사의 두 이미지 아레나에서 평가합니다. 이는 MiniMax-H3-Image가 출시되었을 때는 사실이 아니었습니다. 2026년 11월 14일에 확인한 이 수치들은 격차라기보다 실제적인 교차를 보여줍니다:

• 텍스트→이미지 — Nano Banana 2는 114개 행 중 11위로 Elo 1,143(95% 구간 1,133–1,153)입니다. MiniMax-H3-Image는 25위로 1,066(1,051–1,080)입니다. 이는 77 Elo 차이이며, 두 구간은 거의 맞닿지도 않습니다.

• 이미지 편집 — MiniMax-H3-Image는 Elo 1,138(1,122–1,154)로 84개 중 13위입니다. Nano Banana 2는 1,126(1,114–1,138)로 17위입니다. MiniMax가 12 Elo 앞서며, 구간이 몇 점 겹치므로 압승이라기보다 근소한 우위로 보아야 하지만, 순위표가 보여주는 방향은 그렇습니다.

• Highspeed 변형 — MiniMax 자체 API에만 존재하는 MiniMax-H3-Image Highspeed는 별도로 순위가 매겨집니다. 텍스트-투-이미지에서는 1,072점으로 24위, 편집에서는 1,134점으로 14위입니다. 4K에서 생성당 비용이 표준 티어의 약 1.7배이며, 두 리더보드 어디에서도 더 나은 점수를 얻지는 못합니다. 대신 얻는 것은 지연 시간인데, 리더보드들은 이를 측정하지 않습니다.

2026년 11월 13일 게시된 Artificial Analysis의 자체 결과 요약은 MiniMax가 원할 만한 프레이밍을 덧붙인다. 자사 리더보드에서 MiniMax-H3-Image는 두 범주 모두에서 오픈 웨이트 표식이 붙은 행 중 가장 높은 순위의 행이다. 그 주장은 그들의 것이며, 어떤 행을 오픈 웨이트로 간주할지에 대한 그들의 분류에 달려 있다. 텍스트 투 이미지에서 H3-Image보다 위에 있는 여러 모델, 예컨대 1,119점의 FLUX 3 Image 행은 분명히 다운로드 가능해 보이지 않으므로, 그 표식은 실질적인 역할을 하고 있다. 이를 가중치만으로 검증할 수 있는 사실이 아니라 리더보드 운영사(벤더)의 발언으로 인용하라.

기억해야 할 구도는 이것이다. MiniMax의 모델은 편집 작업에서 더 뛰어나고 빈 페이지 작업에서는 분명히 더 떨어진다. 이는 그 설계와 맞아떨어진다. 16개의 참조 슬롯과 참조가 많은 작업에 맞춰 조정된 샘플러가 편집 성능을 끌어올린다. 가이던스가 없는 6단계 증류 샘플러는 충실도에 관한 이야기가 아니라 제어에 관한 이야기이며, 텍스트-투-이미지 격차가 그 대가다.

가격 사다리, 그리고 3일 남은 할인

MiniMax는 이미지가 아니라 토큰 기준으로 청구하므로, 계산 예시를 읽기 전까지는 대표 숫자가 오해를 불러일으킬 수 있습니다. 스탠더드 티어: 입력 텍스트 토큰 100만 개당 $2.30, 입력 이미지 토큰 100만 개당 $1.50, 출력 이미지 토큰 100만 개당 $3.80. 하이스피드: 텍스트 요금은 동일하고 이미지 입력은 $3.00, 출력은 $7.60입니다.

• 텍스트→이미지, 표준 — 출시 할인이 유지되는 동안 1K에 $0.02179, 2K에 $0.02333, 4K에 $0.03439이며, 정가는 $0.06879입니다.

• 참조 1개로 편집 — 1K에서 $0.02654, 2K에서 $0.02658, 4K에서 $0.03656 (정가 $0.07312).

• 세 가지 레퍼런스로 편집 — 1K에서 $0.03563, 2K에서 $0.04177, 4K에서 $0.03957 (정가 $0.07914).

• 고속, 텍스트→이미지 — 1K에서 $0.03529, 2K에서 $0.03622, 4K에서 $0.06501 (정가 $0.13001).

4K 열의 가격을 절반으로 줄이는 할인은 2026년 11월 17일 16:00 UTC까지 진행되며, 최소 16,600,000픽셀의 전달된 이미지에만 적용됩니다. 그 이후에는 4K 요금이 대략 두 배가 되지만 모든 하위 등급은 그대로 유지됩니다 — 이는 권장 사항의 형태를 바꿉니다. 왜냐하면 평탄한 가격 사다리가 이 모델을 사용하는 이유이기 때문입니다. 정가 기준으로 4K MiniMax 이미지는 4K Nano Banana 2 이미지와 거의 같은 비용이 들며 더 이상 그보다 저렴하지 않습니다.

G​oogle 쪽은 이미지당 깔끔한 표입니다: 1K 이미지에 1,120토큰, 4K에 2,520토큰이며, 이미지 출력 토큰 100만 개당 $60입니다. 이는 512px에서 $0.045, 1024×1024에서 $0.067, 2048×2048에서 $0.101, 4096×4096에서 $0.151로 환산되며, 텍스트와 사고는 출력 토큰 100만 개당 $3, 입력은 100만 개당 $0.50으로 별도 청구됩니다. 이 모델에는 Lite 형제 모델과 달리 배치 티어가 나와 있지 않습니다. "해상도 기준"의 의미에 있는 비대칭성에 주목하세요: 4K의 Nano Banana 2 이미지는 4096×4096이고, 4K의 M​iniMax 이미지도 4096×4096이므로, 두 사다리는 상단에서는 직접 비교되지만 하단에서는 갈라지며, 여기서 G​oogle은 M​iniMax가 제공하지 않는 512px 티어를 판매합니다.

월 1만 장의 이미지, 각각 참조 이미지 1개, 2K 출력 기준: 현재 요율로 MiniMax 스탠다드에서는 약 $266, Nano Banana 2에서는 약 $1,010입니다. 숫자가 크게 차이 나는 유일한 지점이자, 라이선스가 가장 발목을 잡을 가능성이 큰 지점이기도 합니다.

한쪽이 할 수 있지만 다른 쪽은 할 수 없는 것

기능 목록은 점수보다 덜 대칭적입니다. 두 모델 모두 단일 엔드포인트 쌍을 통해 생성 및 편집하고, 둘 다 참조 이미지를 받아들이며, 둘 다 수 메가픽셀 파일을 출력합니다. 그 외에는 거의 모든 축에서 서로 갈립니다:

• 참조 — MiniMax-H3-Image는 1~16개의 이미지를 받으며, 프롬프트에서 업로드 순서대로 <Picture 1>부터 <Picture 16>까지 위치로 지정됩니다. Nano Banana 2는 14개를 받지만, 이를 나눕니다: 충실도를 위해 최대 10개의 객체 참조, 일관성을 위해 최대 4개의 캐릭터 참조.

• 출력 — MiniMax는 4096×4096 정사각형부터 6272×2688 울트라와이드까지 모든 화면 비율에서 약 1,600만 화소를 제공한다고 주장하며, API 상한은 2,000만 화소이고 처리 경로에 업스케일러가 없습니다. Nano Banana 2는 4096×4096이 최대이지만 극단적인 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 비율과 썸네일용 512px 티어를 추가합니다.

• 그라운딩 — Nano Banana 2는 Google 검색 또는 이미지 검색 결과에 기반하여 생성을 수행할 수 있습니다. MiniMax-H3-Image는 어떤 종류의 검색 기능도 없으며, 모든 것은 프롬프트와 참조에서 비롯됩니다.

• 출처 — 모든 Nano Banana 2 출력에는 SynthID 워터마크와 C2PA 메타데이터가 포함됩니다. M​iniMax 저장소와 라이선스에는 워터마킹 기법이 명시되어 있지 않으며, 이는 관할 지역에 따라 기능일 수도 있고 규정 준수 문제일 수도 있는데, EU에서는 후자에 해당합니다.

• 추론 제어 — Nano Banana 2는 minimal 또는 high 수준으로 사고 과정을 노출하며, 기본값은 minimal이고 API를 통해 사고 기능을 끌 수 없습니다. 해당 토큰은 읽든 읽지 않든 과금됩니다. MiniMax는 추론 관련 표면을 전혀 노출하지 않고 고정된 샘플러만 제공합니다.

• 샘플러 — M​iniMax는 classifier-free guidance 없이 6단계로 증류되었습니다. 다른 단계 수나 guidance 값을 전달하면 API는 HTTP 400을 반환하며, 네거티브 프롬프트는 거부합니다. 프롬프트와 레퍼런스만 조정하면 되고, 그 외에는 아무것도 조정하지 않습니다. G​oogle의 모델은 일반적인 파라미터 집합을 받습니다.

샘플러라는 점은 양날의 검입니다. 이는 M​iniMax의 출력을 자체 하드웨어에서 정확히 재현 가능하게 해 주며—이는 회귀 테스트에 있어 실질적인 특성입니다—또한 편집이 잘못 나왔을 때 CFG 튜닝에 익숙한 팀이 가장 먼저 찾게 되는 표준 품질 조절 장치를 없애 버립니다.

셀프 호스팅을 하려는 계획이라면 먼저 이 글을 읽어 보세요.

대부분의 사람들이 오픈 웨이트를 원하는 이유는 이념이 아니라 이미지당 비용을 지불하지 않을 수 있는 선택지 때문이다. 이 모델에서 그 선택지는 다운로드 크기가 암시하지만 발표문에서는 드러나지 않는 방식으로 비싸다. 트랜스포머는 BF16에서 66.28GB, VAE는 2.34GB이며, 텍스트 인코더는 별도로 66.7GB를 받아야 하는데 — 변경되지 않은 MiniMax-H3의 전체 Qwen3-VL이며, DiT가 그 50번째 층의 히든 스테이트를 읽는다. 즉 이미지 한 장을 얻기도 전에 약 135GB의 가중치가 필요하며, 이 모델은 활성 경로가 저렴한 전문가 혼합 모델이 아니라 331억 매개변수의 덴스 트랜스포머다.

반면, 사람들이 묻는 다른 오픈 옵션인 Qwen-Image 2.1은 다운로드 크기가 대략 4분의 1에 불과합니다. 단일 워크스테이션이나 임대한 GPU 한 대로 계획하고 있다면, 이 체크포인트에 대한 계산은 마지막이 아니라 가장 먼저 해봐야 할 일입니다. MiniMax의 자체 제품 정보에는 지연 시간 수치도, 하드웨어 구성 안내도 없으므로, 16메가픽셀에서 6단계가 당신의 카드에 맞는지 알려줄 내용은 출시 자료 어디에도 없습니다.

그 모든 걸 고려하면, 어느 쪽이야?

EU, 영국, 한국, 미국 밖에 있고 4K에서 레퍼런스가 많은 볼륨이 필요하다면, MiniMax-H3-Image가 지금 더 좋고 더 저렴한 편집 모델이며, 12-Elo 편집 우위는 작아서 리더보드를 믿기보다 자신의 프롬프트로 직접 테스트해 봐야 합니다. 해당 지역 안에 있다면 라이선스가 이미 결정을 내린 것이므로, 흥미로운 질문은 MiniMax가 이를 라이선스할지 여부가 되는데, 이는 기술적 논의가 아니라 상업적 논의입니다.

텍스트 렌더링, 검색 그라운딩, 출처 표시 또는 제한 없는 호출자 측 계약이 필요하다면 Nano Banana 2는 성능에서는 앞서고 가격에서는 뒤처지며, 텍스트-투-이미지 부문에서의 77-Elo 리드는 이 비교에서 가장 큰 단일 수치입니다.

2026년 11월 14일 기준으로 두 모델 중 어느 것도 OrcaRouter의 카탈로그에 없으며, 이 페이지는 그렇지 않은 척하지 않습니다. 플랫폼이 이미지 라인에서 실제로 제공하는 것은 오늘 호출 가능한 OpenAI 및 Google 이미지 모델이고, 가격은 제공업체 정가에 0% 마크업을 적용해 그대로 전달한 가격입니다 — 이는 MiniMax의 4K 할인이 11월 17일에 종료되거나 Google이 요금을 조정할 때 우리 카탈로그의 숫자가 다음 계약 갱신 시점이 아니라 같은 날 바뀐다는 뜻입니다. 라우팅 계층이 여기서 중요한 또 다른 이유는 장애 조치입니다. 독립적인 지연 시간 수치가 없고 리더보드 항목이 6일 지난 모델은 프로덕션 경로에 직접 연결하기보다 자동 장애 조치 뒤에 두고 싶은 바로 그런 종류의 의존성입니다.

이 판정을 바꿀 수 있는 것은 라이선스 개정이다. MiniMax는 이전에도 모델을 출시하고 칭찬받은 뒤 재라이선스를 한 적이 있으며, 지역 조항은 신중히 검토된 제한이라기보다 컴플라이언스 기본값처럼 읽힌다. 제외 지역 목록이 짧아진다면, 이 비교의 편집 측면은 가격과 점수에 관한 단순한 권고가 된다. 그때까지 오픈 모델은 읽을 수 있다는 의미에서는 열려 있고, 사용할 수 있는지를 결정하는 의미에서는 닫혀 있다.