--- title: "国产视频模型测评：字节即梦 2.0 vs 快手可灵 3.0" type: "News" locale: "zh-CN" url: "https://longbridge.com/zh-CN/news/275537890.md" description: "近期快手和字节发布了可灵 3.0 和 Seedance 2.0，市场关注度高。新模型在一致性、稳定性和分镜等方面有突破，最大亮点是支持视频输入。测试显示，Seedance 2.0 性能提升明显，但可灵在专业内容生产上更具优势。测试涵盖动画和真人风格，结果显示可灵在视频转化上表现一般，而 Seedance 未能成功生成。整体来看，Seedance 更注重故事表达，可灵则专注于专业内容。" datetime: "2026-02-11T02:01:28.000Z" locales: - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/news/275537890.md) - [en](https://longbridge.com/en/news/275537890.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/news/275537890.md) --- > 支持的语言: [English](https://longbridge.com/en/news/275537890.md) | [繁體中文](https://longbridge.com/zh-HK/news/275537890.md) # 国产视频模型测评：字节即梦 2.0 vs 快手可灵 3.0 近期快手和字节分别发布了可灵 3.0、Seedance 2.0，市场关注度较高。相较于上一代模型（可灵 2.6，字节 seedance 1.5），两个新模型在一致性、稳定性、分镜等方面均有突破，但最大的突破是实现了视频输入。上一代模型只有文生视频、图生视频以及一些简单的动作控制功能，而新一代模型可以上传一个视频，模型可以根据视频中的内容做参考来生成新视频，实现了多模态输入 - 视频输出，补齐了原生多模态的拼图。 市场关心的问题是，Seedance 2.0 的性能相较于 1.5 版本提升明显之后，我们应该如何看待当前视频模型的竞争格局？可灵相较于 seedance 的差异化优势在哪里？ 结合这些问题，我们做了七组测试。测评覆盖的能力包括两组风格（动画风格、真人写实风格）。选择这两个方向的原因是：一方面，当前 AI 应用较多的场景是 AI 漫剧；另一方面，AI 若能逐步渗入真人演绎的场景（包括真人短剧、中视频以及更长的长视频和电影等），整个 AI 视频生成的市场空间就会打开。核心驱动力在于需求是存在的，但技术目前没有达到足够好的水平，导致渗透率现阶段只能停留在动漫类风格的内容上。 以下是我们的七组测试 prompt 和想要测试的能力： **第一组：新海诚风格日系动画** **第二组：赛博朋克城市夜景** **第三组：动画哭戏** **第四组：真人哭戏** **第五组：运动表现** **第六组：视频转视频** 将一段真人视频上传模型，要求转换成迪士尼动画风格。可灵成功输出了结果，但效果一般，有些僵硬，不如纯文本生成的效果生动，且背景音乐直接沿用了原视频的音乐。Seedance 未能生成成功，失败了。 **第七组：对口型能力** **模型定位差异与定价对比** 总体来看，Seedance 更侧重于帮用户表达一个故事，可灵则更侧重专业级别的内容生产。可灵的电影质感更强，包括打光、精细表情、皮肤细节、奔跑时的动作控制以及背景雨水等细节都更丰富。 在定价方面：生成一个 5 秒钟 720P 视频，可灵约 4 元人民币，Seedance 约 2.3 元人民币，价格是可灵的一半多一点。15 秒视频下，Seedance 的定价优势更明显。但 1080P 清晰度目前 Seedance 不支持，只能使用可灵 3.0。另外，谷歌的视频模型定价远高于国内，但也是目前唯一能生成 4K 视频的模型，面向的消费者群体有所不同。 **竞争格局** 我们用同一个提示词（男子雨中奔跑）测试了多家视频模型。结论是目前可灵 3.0 和 Seedance 2.0 处于全球最强水平。 阿里的万相 2.6 比较卡通风格，缺乏细节。MiniMax 的海螺 2.3 视频生成比较真实，但缺点是无法实现音画同出，需要后期配音。Veo 3.1（谷歌）的基本要素都具备，但人物看起来有点奇怪。OpenAI 的 Sora 2 效果比较差，有很明显的游戏感，像《模拟人生》风格，可能是因为训练时喂入了较多的游戏引擎数据，导致生成风格不够真实。 从定价看，国内几家 5 秒钟视频定价大约在 0.4 美金左右，海外则贵很多——谷歌 5 秒视频约 5 美金，OpenAI 的 Sora 2 约 2.5 美金（gemini 会员和 sora 用户每天会有少量的生成额度）。 **市场空间与增长逻辑** 目前几家主要 AI 视频模型的 ARR（年化经常性收入）都在快速增长，呈现一年 1-3 倍的增长趋势，且没有出现 A 公司增长导致 B 公司收入下降的情况。截至今年 1 月份，主要公司的 ARR 加起来大约不到 10 亿美金，仍是一个非常早期的蓝海市场。作为对比，OpenAI 已有 200 亿美金 ARR，Anthropic 有 90 亿美金 ARR，两家加起来接近 300 亿美金。而视频模型公司的 ARR 合计不到 10 亿美金，差距很大。 从下游市场看，国内电影票房每年约 400-600 亿人民币规模，海外 100-200 亿美金规模。再考虑到社交短视频、广告片、真人短剧等。目前 AI 视频行业的渗透率仍然很低。 AI 视频模型的市场空间等于各垂类场景市场规模乘以 AI 渗透率之和。目前 AI 已解锁的场景主要是 AI 漫剧，在该赛道已全面铺开并替代了很多传统动漫创作的人力环节。但在真人短剧、中长视频和电影领域，AI 尚未有效渗透，核心原因是技术还不够成熟——例如电影的清晰度要求更高，而当前 720P 或 1080P 远达不到要求。 而且 AI 视频模型也会存在"供给创造需求"的过程，类似于 AI 编程——Cursor、Lovable、Replit 等 AI 编程公司的 ARR 也是每年数倍增长，原因在于编程门槛的降低使得产品经理、销售甚至纯小白也在使用 AI 编程。视频模型也将遵循类似逻辑。 在中美差距方面，文本模型差距约 3 到 6 个月，但在视频方面，国内已超过了 Veo 3.1 和 Sora 2（虽然有一部分原因是，这两个模型发布时间较早，近期尚未更新）。阶段性来看，视频 AI 领域中美差距很小，甚至中国实现了反超。核心原因在于国内拥有较多的多模态数据——字节和快手各自拥有自己视频平台的数据（同样的逻辑，谷歌能做出 veo3.1，也离不开 youtube 和 waymo 的数据），这些一方数据在训练中的标签化能力对视频生成模型帮助很大。 从漫剧市场的数据看，去年 1 月到 7 月播放量增长了 5 倍，7 月到 12 月又增长了约四五倍，漫剧市场本身在快速增长，AI 在其中的制作成本这块蛋糕也会随之增大。 据第三方机构 Mayor Research 估计，中国视频制作市场约 200 多亿美金，全球约 1600 多亿美金，涵盖长视频、短视频、中视频以及漫画和真人等各种风格。目前 AI 能渗透的部分主要是漫剧和一部分广告片、KTV 背景视频等对一致性要求不高的短内容。从用户规模看，漫剧触达的用户约一亿多，微短剧接近七亿用户，长视频、短视频及网络视频则是八亿到十亿用户。AI 目前触达的用户体量仍较小。 **技术路线展望** 视频模型比文本模型大约晚一年，世界模型又比视频模型晚一年。2023 年大家看到了 ChatBot，2024 年看到了推理模型，2025 年 Agent、Coding 和多模态都有了雏形，2026 年文本市场不会被放弃，仍然是卷的重要方向，但 AI Agent、Coding 和多模态可能在今年会有比较大的变化（包括技术上的、tokens 消耗、收入方面的变化） 对上游而言，多模态场景可以拉动 token 消耗、算力需求和存储需求；对下游而言，漫剧、真人短剧和中长视频都可能受益于技术迭代。 在技术路线上，当前视频模型的主流路线是 DiT（Diffusion+Transformer），Sora 系列和 Veo 3 等都验证了这条路线可行。但不排除有公司会探索自回归路线，自回归路线在生成时长的长度上可能优于 DiT，但成本更高。 此外，多模态会和世界模型可能会联动。谷歌近期发布的 Genie project 就是一个世界模型，能稳定生成 1-2 分钟的内容，物理理解能力更好。李飞飞团队也在去年年末推出了商用的世界模型产品，从研究阶段走向商业化。我们预计今年世界模型领域会有较多新的变化。 风险提示及免责条款 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。 ### 相关股票 - [快手-W (01024.HK)](https://longbridge.com/zh-CN/quote/01024.HK.md) ## 相关资讯与研究 - [美国银行：市场对 AI 视频竞争担忧或被高估 竞品发布对可灵收入影响有限](https://longbridge.com/zh-CN/news/276978402.md) - [中国模型为何会在 AI 视频上领跑](https://longbridge.com/zh-CN/news/275550842.md) - [美银：重申快手-W“买入” 评级 目标价 94 港元](https://longbridge.com/zh-CN/news/277002364.md) - [快手-W1 月 30 日注销 1156.17 万股](https://longbridge.com/zh-CN/news/274297615.md) - [快手-W：授出合共 448.65 万份受限制股份单位](https://longbridge.com/zh-CN/news/273503047.md)