Wan 3.0
1197.68Elo
- 95% 区间
- 1188 – 1208
- 对局样本
- 8,290
- 每分钟价格
- $12.00
- 发布
- 2026年8月
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给一段原视频加一句修改要求(换背景、改光线、去掉某个物体),模型改完再由人盲选哪版更自然——视频编辑榜考的是「听懂改动」并且「别把原片改坏」,比从零生成难得多。
本页收录 10 个视频编辑模型的盲测 Elo,榜首是 Wan 3.0(Elo 1197.68)。这是本栏目收录模型最少的一张榜:能按指令改视频的模型本来就少,所以别把「进了前十」当成能力强,先看区间和样本。
1197.68Elo
并列第 2-4 名
1155.01Elo
并列第 2-4 名
1153.17Elo
Elo 是盲测胜率的相对分,没有满分;前三名之间也常出现分数交叉,看 95% 区间比看小数点更稳。
名次照官方顺序。这一榜模型少、样本少,区间比别的榜宽,相邻名次基本分不出高低。价格是每分钟成片报价,编辑任务还要读入原片,实际消耗更高;缺失显示「—」。
| 名次 | 模型 | Elo | 95% 区间 | 对局样本 | 每分钟价格 | 发布 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 |
|
1197.68 | 1188 – 1208 | 8,290 | $12.00 | 2026年8月 |
| 2 |
|
1155.01 | 1143 – 1167 | 6,130 | $40.82 | 2026年7月 |
| 3 |
|
1153.17 | 1141 – 1165 | 4,830 | $18.00 | 2026年9月 |
| 4 |
|
1148.43 | 1137 – 1159 | 7,316 | $9.64 | 2026年8月 |
| 5 |
|
1124.48 | 1114 – 1134 | 8,005 | $9.60 | 2026年7月 |
| 6 |
|
1090.09 | 1082 – 1098 | 24,770 | $27.04 | 2026年4月 |
| 7 |
|
1081.76 | 1071 – 1093 | 8,113 | $27.42 | 2026年3月 |
| 8 |
|
1076.51 | 1069 – 1085 | 21,021 | $16.90 | 2026年4月 |
| 9 |
|
1011.6 | 1004 – 1020 | 21,351 | $16.80 | 2026年5月 |
| 10 |
|
1000 | — | 19,250 | $10.91 | 2026年2月 |
名次与并列区间(范围列)按官方原样保留,不重新排序。 Elo 取官方页面里的精确值,表格只显示整数;置信区间取官方给出的上下界。 价格是官方给出的 API 定价(美元),计价单位是「每分钟」;官方标为暂无 API 或即将推出的行,页面上价格留空。 样本数与发布日期都按官方原文显示,不做换算。
名次本身照官方,但样本量和模型池都小,结论比图像榜脆弱。把它当成「现在谁在做这件事」的清单,比当成精确排名更合适。
不是。视频编辑还要保持<strong>时间上的一致性</strong>:相邻帧不能闪、物体不能凭空出现或消失、光照要连贯。所以同一家公司的图能改好,视频未必能改好。
按官方每分钟报价折算(10 秒 ≈ 报价 ÷ 6),但要加上原片读入与重试的成本;编辑类任务的实际账单通常比同长度生成高。
这个方向目前只有少数几家提供按指令改视频的 API,其余还是「生成新视频」而不是「改原视频」。官方只收有足够投票样本的,没有的模型这里就不列。
成绩来自 Artificial Analysis 官方公开榜单,数据日期 2026-10-28 07:10。