视频模型对比

你手里有个脚本，想用 AI 出片，打开一堆视频模型却不知道挑哪个：有的擅长人物口播，有的擅长风景运镜，有的快但风格单一。这篇不给你一个「最强」答案，而是给一套可复用的对比方法——先明确用途，再用同一提示词试片，最后对着判断标准做取舍；同时说清什么情况下这套方法不适用。

你手里有个脚本，想用 AI 出片，打开一堆视频模型却不知道挑哪个：有的擅长人物口播，有的擅长风景运镜，有的快但风格单一。这篇不给你一个「最强」答案，而是给一套可复用的对比方法——先明确用途，再用同一提示词试片，最后对着判断标准做取舍。判断类的东西都有前提，所以每节末尾我也会说清什么情况下这套方法不适用。

另外提醒一句：视频模型的版本、价格、可用性变化比文本模型快得多，任何写死的结论都容易过期。本文只讲怎么比、比什么，具体数字请到站内对应页面核对当时的数字。

先定用途，再谈谁强

视频生成没有通用冠军。口播、场景、剧情这三类需求，对模型的强项要求几乎是错开的：口播看脸和口型，场景看运镜和氛围，剧情看多镜头主体连贯。混在一起比，比出来的只是「谁在你恰好试的那条提示词上更好看」。所以第一步不是打开模型列表，而是先写清你要出什么片。

同一提示词试片法：把差异逼出来

很多人的对比方式是给每家写一条「更好看」的提示词，结果比的是自己写词的水平，不是模型。正确做法是把变量控住：一条测试提示词，覆盖主体、动作、镜头、场景、风格五要素，所有候选模型用同一条，不临时改词。这样差异才来自模型本身。

1. 写一条真需求的测试词包含主体、动作、镜头、场景与风格五要素，用你项目里真实的一段，不要用「一只猫在跳舞」这种无关词，测完没有参考价值
2. 每条测两轮一次文生视频、一次图生视频（如果支持），看它对参考图的保持程度和对运镜描述的响应，两轮都跑再下结论
3. 小样本多轮次同一提示词抽多条，观察废片率而不是最好那条；只挑最好的一条会高估模型
4. 记录成表按「模型、提示词、成片可用条数、主要问题」四列记下来，问题标注是形变、抖动、跑题还是糊，数据落在自己手里才好判断

测的时候还有个细节：把生成结果统一导出到同一个文件夹、按同一分辨率预览，别拿 A 家的高清版和 B 家的压缩预览比，视觉印象会被清晰度带偏。

风格与运镜：怎么判断合不合你的片

风格这件事，关键不是「谁更惊艳」，而是「谁在你的片子里稳定」。偶尔出一张漂亮的没用，你要的是十条里八条都在同一个画风区间，剪辑时不用调色硬凑。运镜同理：推、拉、摇、移能不能被识别，镜头中途会不会乱飘，这些在剧情片里比单张画质重要得多。

风格一致性

同一提示词多次生成，画风是否落在同一区间，决定你能不能把多段素材剪到一起

运镜响应

推拉摇移等镜头描述能否被识别，以及中途会不会漂移出画

主体一致性

人物脸、服装、道具在几秒内会不会变形，口播和带货最容易被卡在这

中文提示词理解

用中文描述镜头和场景时，模型有没有照做，还是只抓了几个关键词

不适用的情况：如果你的片子最终要剪成多镜头拼接、且每段独立生成，那么单段时长与画质比跨段一致性更重要，主体一致性这条可以降权。反过来，如果你要做系列内容、每条都用同一个人设，那一致性权重得拉到最高。

出片节奏与成本口径

选型到这一步容易只看单价，其实要分三笔账：生成额度、排队时间、重抽次数。重抽次数高的模型，实际成本会被放大好几倍，比单价更重要。所以算真实成本的口径应该是「可用条数倒推单条成片成本」，而不是「一次生成多少钱」。

• 先看可用率：同一提示词十条里能用几条，用可用条数倒推每条成片的真实成本
• 再看时段稳定性：排队有高峰规律，赶工期要优先选在你要用的时段能稳定出片的
• 模型与价格随时会变，不要拿几个月前的印象做选型，下单前到 /models 和 /ai-rankings 看当前状态
• 具体价格与当前模型清单，到 /official-api 和 /price-watch 核对当时的数字，本文不给写死的值
• 如果要走第三方通道，先到 /sites 看可信度相关信息，再决定用哪家

节奏这一块还藏着一个常见误判：把「生成快」等同于「出片快」。如果快速模式出的片子废片率高，你还是要重抽，总体反而更慢。测的时候顺带记一下从提交到拿到可用素材的总耗时，比单看生成耗时靠谱。