2026年 AI 文生视频竞技场排行榜

完整排行榜 — 31款模型

下表代表了截至2026年1月29日 竞技场 的完整状态。每个模型链接都直接指向官方文档或 API 端点，以便您可以亲自测试。

巅峰之争

让我把这个情况说得更具体一点。两分。这就是目前 Veo 3.1 Audio 和 Sora 2 Pro 之间的全部差距。当我几个月前开始追踪这个排行榜时，Google 还拥有舒适的领先优势。现在，这种缓冲已经消失了。前七名模型——四个来自 Google，两个来自 OpenAI，一个来自 xAI——都挤在33分的范围内。在竞争激烈的 AI 基准测试中，这对于任何给定的提示词来说几乎就像抛硬币一样不分伯仲。

让 Veo 3.1 保住王座的不再是单纯的视觉保真度，而是同步音频生成。当我生成一个街道场景时，脚步声与路面类型相匹配。雨声随着相机距离而变化。汽车引擎声与加速同步。这不是后期叠加的音频；它是在视频生成的同一个前向传递中生成的。这单一的能力是 Veo 保持第一的原因，因为当人类评委并排观看两个片段时，声音匹配的那个只是感觉更真实。

但 Sora 2 Pro 在 Veo 不强调的领域获胜。我一直在运行重物理提示词——一杯水从桌子上被撞倒，一面旗帜在多变的风中飘扬，织物挂在门把手上——Sora 始终产生更符合物理规律的结果。水溅具有正确的质量。布料在撕裂前会拉伸。玻璃碎片以可信的动量散落。如果你的镜头依赖于观众信任物理学，Sora 就是你的首选。Veo 创造美；Sora 创造信念。

排名第7的 Sora 2 仍然是主力变体——虽然比 Pro 稍显粗糙，但生成速度更快，足以胜任大多数制作工作。我仍然在 70% 的 OpenAI 视频任务中使用标准 Sora 2，因为质量与速度的比率非常出色。

Grok 效应

这是一个没人预料到的故事。Grok Imagine Video 首次亮相就拿下了 #4 — 正好位于 Google 的两个 Veo 3.1 变体和 Veo 3 模型之间。对于 xAI 的第一代视频产品来说，这非同寻常。自它出现以来，我一直在广泛测试它，令我印象深刻的是它处理电影构图的能力。其构图选择往往优于那些已经迭代了一年多的模型。

720p 分辨率是目前的限制。在一个 Kling 推动 1080p turbo 模式和 Veo 渲染原生高清的世界里，720p 感觉像是一个刻意的权衡——xAI 可能优先考虑时间一致性和运动质量，而不是原始像素数。明智之举。我宁愿看一个清晰、流畅的 720p 片段，也不愿看一个帧抖动的 1080p 片段。这里重要的是轨迹：如果 xAI 能够在保持这种运动质量的同时扩展分辨率，到2026年中期，他们将争夺前两名。

拥挤的中端市场 — 真实选择的所在

大多数创作者不会为每个片段都花费预算在顶级 API 调用上。制作工作的现实是，80% 的视频需求不需要绝对最好的模型，而是需要合适的模型。在第8名到第22名之间，有着惊人的专业能力密度。

排名第8的 阿里巴巴 Wan 2.5 领跑下一个集群。我发现它在艺术和抽象提示词方面表现得异常出色——这类诗意、隐喻的描述，西方模型往往解释得过于字面化。当我写下“孤独消融在人群中”时，Wan 2.5 实际上生成了视觉上令人回味的东西，而不仅仅是渲染一个人站在其他人旁边。

字节跳动的 Seedance v1.5 Pro (#9) 已经成为我处理复杂运镜的首选。轨道拍摄、慢速推车、从摇臂到手持的过渡——Seedance 处理多段相机编排的能力仅次于 Veo。较旧的 Seedance v1 Pro (#18) 和 Seedance v1 Lite (#25) 对于简单的提示词仍然可行——而且成本要低得多。

KlingAI (可灵) 现在排行榜上有四个模型 (#12 到 #14，加上 #22)。这种激增告诉了你他们的策略：他们不是打造一个旗舰，而是建立一个阵容。排名第14的 Kling O1 Pro 是新的且令人着迷的——它将思维链推理应用于视频生成，在渲染之前花费更多的计算时间来理解你真正想要什么。早期结果表明，这极大地提高了对复杂多元素场景的提示词遵循度。Kling 2.5 Turbo 1080p (#12) 是速度恶魔——原生 1080p 的 turbo 速度，非常适合在其他地方进行最终渲染之前迭代概念。

Luma AI 的 Ray 3 (#15) 是我不断回顾的安静成就者。在其他模型追求电影现实主义的地方，Ray 3 具有独特的审美品质——略带梦幻感，有着华丽的光影过渡，感觉几乎像是手绘的。对于需要提升感而不是照片级真实感的氛围作品和品牌工作，它是无与伦比的。

MiniMax 的 Hailuo (海螺) 系列 (#16, #17, #19) 仍然是这个排行榜的迭代引擎。当我起草草稿时——在选择方向之前测试二十种概念变体——Hailuo 的速度和成本结构使其成为显而易见的选择。Hailuo 02 Pro 和标准版本之间的质量差距比你预期的要小，这使得标准层对于制作预可视化非常有用。

腾讯的混元视频 (Hunyuan Video) 1.5 (#21) 是我会最仔细观察的黑马。腾讯的研究出版物表明，他们正在大力投资时间一致性——即在较长的生成片段中保持角色外观和场景逻辑的能力。这是视频 AI 中最难解决的问题，无论谁先攻克它，都将一夜之间重塑这些排名。

开源推进

在这个排行榜的下半部分正在发生重要的事情。Kandinsky 5.0 Pro (#20) 和 Kandinsky 5.0 Lite (#26) 是完全开源的模型，与耗资数百万开发的专有系统竞争。Pro 变体位于第20位，领先于腾讯，领先于较旧的 Kling 模型，领先于 Veo 2。这是一个声明。

来自 Lightricks 的 LTX-2 19B (#27) 是排行榜上的新面孔，代表了开源视频的另一个分支：你可以下载、微调并在自己的基础设施上部署的模型。190亿参数并不小，但它可以在高端消费级硬件上运行。对于需要处理专有素材而不将帧发送到第三方 API 的工作室来说，这不仅是便利，更是刚需。

阿里巴巴的 Wan v2.2 (#24) 连接了两个世界——在 Hugging Face 上开放权重，由阿里巴巴的云基础设施支持。来自 Genmo AI 的 Mochi v1 (#31) 完善了开源条目。虽然它今天位于排名的底部，但 Genmo 对高效架构的研究可能会在未来的迭代中获得回报。

未来走向

自第一次 Runway 演示以来，我一直在追踪 AI 视频生成，我从未见过如此激烈的竞争压力。基于研究趋势、API 路线图以及我从致力于这些模型的团队那里听到的消息，以下是我对未来六个月的预期：

音频将成为标配。 目前，同步音频生成是 Veo 的关键差异化因素。到2026年第三季度，我预计 Sora、Grok 和至少两个中国模型将推出可比的音频功能。当这种情况发生时，排行榜将发生巨大的重新洗牌——Veo 目前的优势在每个人都能匹敌的那一刻就会消失。

分辨率将不再重要。 我们正在接近这样一个点：原生 4K 生成在技术上是可行的，但对于大多数应用来说在感知上是不必要的。下一个战场是时间一致性——模型能否生成30秒连续、连贯的视频，其中角色的脸不会变形，物理保持一致，光线不会随机移动？这就是腾讯的混元研究和 Kling 的 O1 推理方法可能超越纯粹视觉质量的地方。

API 价格战即将开始。 目前，像 Veo 3.1 和 Sora 2 Pro 这样的高端模型价格昂贵。但是，随着 MiniMax 以极低的价格提供真正具有竞争力的质量，以及像 Kandinsky 和 LTX-2 这样的开源模型为自托管部署提供零边际成本，顶层供应商将不得不压缩定价。这对每个创作者来说都是好事。

xAI 不会停留在 720p。 Grok 以分辨率劣势首次亮相即获得第4名，这可能是整个排行榜上最能说明问题的数据点。他们已经证明了模型架构是有效的。分辨率扩展是一个工程问题，而不是研究问题。如果 Grok 在夏天之前不提供 1080p 视频，我会感到惊讶。

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