2026年 AI 文生視頻競技場排行榜

完整排行榜 — 31款模型

下表代表了截至2026年1月29日 競技場 的完整狀態。每個模型鏈接都直接指向官方文檔或 API 端點，以便您可以親自測試。

巔峰之爭

讓我把這個情況說得更具體一點。兩分。這就是目前 Veo 3.1 Audio 和 Sora 2 Pro 之間的全部差距。當我幾個月前開始追蹤這個排行榜時，Google 還擁有舒適的領先優勢。現在，這種緩衝已經消失了。前七名模型——四個來自 Google，兩個來自 OpenAI，一個來自 xAI——都擠在33分的範圍內。在競爭激烈的 AI 基準測試中，這對於任何給定的提示詞來說幾乎就像拋硬幣一樣不分伯仲。

讓 Veo 3.1 保住王座的不再是單純的視覺保真度，而是同步音頻生成。當我生成一個街道場景時，腳步聲與路面類型相匹配。雨聲隨著相機距離而變化。汽車引擎聲與加速同步。這不是後期疊加的音頻；它是在視頻生成的同一個前向傳遞中生成的。這單一的能力是 Veo 保持第一的原因，因為當人類評委並排觀看兩個片段時，聲音匹配的那個只是感覺更真實。

但 Sora 2 Pro 在 Veo 不強調的領域獲勝。我一直在運行重物理提示詞——一杯水從桌子上被撞倒，一面旗幟在多變的風中飄揚，織物掛在門把手上——Sora 始終產生更符合物理規律的結果。水濺具有正確的質量。布料在撕裂前會拉伸。玻璃碎片以可信的動量散落。如果你的鏡頭依賴於觀眾信任物理學，Sora 就是你的首選。Veo 創造美；Sora 創造信念。

排名第7的 Sora 2 仍然是主力變體——雖然比 Pro 稍顯粗糙，但生成速度更快，足以勝任大多數製作工作。我仍然在 70% 的 OpenAI 視頻任務中使用標準 Sora 2，因為質量與速度的比率非常出色。

Grok 效應

這是一個沒人預料到的故事。Grok Imagine Video 首次亮相就拿下了 #4 — 正好位於 Google 的兩個 Veo 3.1 變體和 Veo 3 模型之間。對於 xAI 的第一代視頻產品來說，這非同尋常。自它出現以來，我一直在廣泛測試它，令我印象深刻的是它處理電影構圖的能力。其構圖選擇往往優於那些已經迭代了一年多的模型。

720p 分辨率是目前的限制。在一個 Kling 推動 1080p turbo 模式和 Veo 渲染原生高清的世界裡，720p 感覺像是一個刻意的權衡——xAI 可能優先考慮時間一致性和運動質量，而不是原始像素數。明智之舉。我寧願看一個清晰、流暢的 720p 片段，也不願看一個幀抖動的 1080p 片段。這裡重要的是軌跡：如果 xAI 能夠在保持這種運動質量的同時擴展分辨率，到2026年中期，他們將爭奪前兩名。

擁擠的中端市場 — 真實選擇的所在

大多數創作者不會為每個片段都花費預算在頂級 API 調用上。製作工作的現實是，80% 的視頻需求不需要絕對最好的模型，而是需要合適的模型。在第8名到第22名之間，有著驚人的專業能力密度。

排名第8的 阿里巴巴 Wan 2.5 領跑下一個集群。我發現它在藝術和抽象提示詞方面表現得異常出色——這類詩意、隱喻的描述，西方模型往往解釋得過於字面化。當我寫下“孤獨消融在人群中”時，Wan 2.5 實際上生成了視覺上令人回味的東西，而不僅僅是渲染一個人站在其他人旁邊。

字節跳動的 Seedance v1.5 Pro (#9) 已經成為我處理複雜運鏡的首選。軌道拍攝、慢速推車、從搖臂到手持的過渡——Seedance 處理多段相機編排的能力僅次於 Veo。較舊的 Seedance v1 Pro (#18) 和 Seedance v1 Lite (#25) 對於簡單的提示詞仍然可行——而且成本要低得多。

KlingAI (可靈) 現在排行榜上有四個模型 (#12 到 #14，加上 #22)。這種激增告訴了你他們的策略：他們不是打造一個旗艦，而是建立一個陣容。排名第14的 Kling O1 Pro 是新的且令人著迷的——它將思維鏈推理應用於視頻生成，在渲染之前花費更多的計算時間來理解你真正想要什麼。早期結果表明，這極大地提高了對複雜多元素場景的提示詞遵循度。Kling 2.5 Turbo 1080p (#12) 是速度惡魔——原生 1080p 的 turbo 速度，非常適合在其他地方進行最終渲染之前迭代概念。

Luma AI 的 Ray 3 (#15) 是我不斷回顧的安靜成就者。在其他模型追求電影現實主義的地方，Ray 3 具有獨特的審美品質——略帶夢幻感，有著華麗的光影過渡，感覺幾乎像是手繪的。對於需要提升感而不是照片級真實感的氛圍作品和品牌工作，它是無與倫比的。

MiniMax 的 Hailuo (海螺) 系列 (#16, #17, #19) 仍然是這個排行榜的迭代引擎。當我起草草稿時——在選擇方向之前測試二十種概念變體——Hailuo 的速度和成本結構使其成為顯而易見的選擇。Hailuo 02 Pro 和標準版本之間的質量差距比你預期的要小，這使得標準層對於製作預可視化非常有用。

騰訊的混元視頻 (Hunyuan Video) 1.5 (#21) 是我會最仔細觀察的黑馬。騰訊的研究出版物表明，他們正在大力投資時間一致性——即在較長的生成片段中保持角色外觀和場景邏輯的能力。這是視頻 AI 中最難解決的問題，無論誰先攻克它，都將一夜之間重塑這些排名。

開源推進

在這個排行榜的下半部分正在發生重要的事情。Kandinsky 5.0 Pro (#20) 和 Kandinsky 5.0 Lite (#26) 是完全開源的模型，與耗資數百萬開發的專有系統競爭。Pro 變體位於第20位，領先於騰訊，領先於較舊的 Kling 模型，領先於 Veo 2。這是一個聲明。

來自 Lightricks 的 LTX-2 19B (#27) 是排行榜上的新面孔，代表了開源視頻的另一個分支：你可以下載、微調並在自己的基礎設施上部署的模型。190億參數並不小，但它可以在高端消費級硬件上運行。對於需要處理專有素材而不將幀發送到第三方 API 的工作室來說，這不僅是便利，更是剛需。

阿里巴巴的 Wan v2.2 (#24) 連接了兩個世界——在 Hugging Face 上開放權重，由阿里巴巴的雲基礎設施支持。來自 Genmo AI 的 Mochi v1 (#31) 完善了開源條目。雖然它今天位於排名的底部，但 Genmo 對高效架構的研究可能會在未來的迭代中獲得回報。

未來走向

自第一次 Runway 演示以來，我一直在追蹤 AI 視頻生成，我從未見過如此激烈的競爭壓力。基於研究趨勢、API 路線圖以及我從致力於這些模型的團隊那裡聽到的消息，以下是我對未來六個月的預期：

音頻將成為標配。 目前，同步音頻生成是 Veo 的關鍵差異化因素。到2026年第三季度，我預計 Sora、Grok 和至少兩個中國模型將推出可比的音頻功能。當這種情況發生時，排行榜將發生巨大的重新洗牌——Veo 目前的優勢在每個人都能匹敵的那一刻就會消失。

分辨率將不再重要。 我們正在接近這樣一個點：原生 4K 生成在技術上是可行的，但對於大多數應用來說在感知上是不必要的。下一個戰場是時間一致性——模型能否生成30秒連續、連貫的視頻，其中角色的臉不會變形，物理保持一致，光線不會隨機移動？這就是騰訊的混元研究和 Kling 的 O1 推理方法可能超越純粹視覺質量的地方。

API 價格戰即將開始。 目前，像 Veo 3.1 和 Sora 2 Pro 這樣的高端模型價格昂貴。但是，隨著 MiniMax 以極低的價格提供真正具有競爭力的質量，以及像 Kandinsky 和 LTX-2 這樣的開源模型為自託管部署提供零邊際成本，頂層供應商將不得不壓縮定價。這對每個創作者來說都是好事。

xAI 不會停留在 720p。 Grok 以分辨率劣勢首次亮相即獲得第4名，這可能是整個排行榜上最能說明問題的數據點。他們已經證明了模型架構是有效的。分辨率擴展是一個工程問題，而不是研究問題。如果 Grok 在夏天之前不提供 1080p 視頻，我會感到驚訝。

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