中國視頻模型Top 3，開始分道而戰

作者 | 王涵 編輯 | 漠影 國慶前後，Seedance、可靈和Vidu的連續動作，讓中國視頻模型的競爭除了一如既往全球遙遙領先，還以三足鼎立之勢走出幾條路徑： 有人把重點放在內容生產的工業化效率，有人押注專業製作所需要的控制力，也有人試圖把人物、鏡頭、視效的表現力，和更低的試錯成本放進同一件產品裡。這種路徑分化，很快體現在具體產品發佈上。9月28日，可靈AI官宣新一代視頻生成模型Kling 4.0；10月8日，生數發佈新一代視頻生成旗艦模型首個預覽版本Vidu Q4 Preview，0.09元/秒起，進一步把生成效果和性價比推到極致。模型發佈之後，不少專業的視頻導演進行了深度體驗。

例如內容創造者森海熒光，用Vidu Q4 Preview製作短片《青山》，講述了一位守城老將用自己的生命與攻城將軍換取城中百姓平安的故事。AI視頻過去最容易出現兩種錯位：角色看似精緻，卻沒有情緒推進；場面看似熱鬧，鏡頭卻沒有敘事目的。這個短片《青山》就提供了一個很好的觀察樣本，片中老將的白髮、皺紋、鬍鬚等強特徵給模型提供了穩定錨點，逆光與特寫中仍能保持一致。片中的大場面，如山谷行軍、長城關隘、軍帳夜營等美術風格統一，低飽和影調和局部燭光處理十分有電影感。

這部由Vidu Q4 Preview製作的短片，不僅證明AI已經會拍電影，也恰好說明了我們該怎樣衡量視頻模型的能力：人物、場景、鏡頭和情緒，能否一起帶著故事往前走。而這正是“傳神”比“清晰”更難的地方。一個眼神的停頓、一次轉身後的拉遠、一次爆炸前短暫的安靜，都在決定觀眾能否理解：這個人為什麼要這樣做。除了模型效果外，更值得關注的是價格與效率信號：旗艦視頻生成模型的調用成本，正在進入普通創作者和小團隊可以更高頻使用的區間。這說明，在中國視頻模型從技術競賽走向生產競賽的進程中，模型和工程效率正在轉化為更低的創作成本。視頻生成模型的“DeepSeek時刻”，真的要來了嗎？

一、賽道競爭白熱化，生數躋身頭部軍團 中國AI視頻生成模型賽道的“火”，正在熊熊燃燒。頭豹研究院數據顯示，2020年至2025年間，市場規模年複合增長率達965%。進入2026年，市場規模約36.6億元。預計到2030年，這一數字將躍升至近1497億元，年均複合增長率達152.9%。烈火之上，行業格局正從“百花齊放”加速走向“頭部聚團”。字節跳動Seedance、快手可靈、生數科技等玩家聚攏成團，構成了賽道的“決賽圈”陣容。“決賽圈”這個詞，本身就帶著同場競技的味道，倒是讓我聯想到了中國游泳隊。

Sora關停之後，國產模型在窗口期裡接連打破曾被國際巨頭長期把持的“塵封紀錄”，泳姿各異，卻都在同一片泳池裡游出了世界級成績，共同把行業水位推高。Seedance的核心優勢，背靠字節跳動完整的內容生態。2025年6月上線的Seedance 1.0，曾拿下Artificial Analysis文生視頻、圖生視頻雙榜單第一，Seedance 2.0的發佈還引起了破圈討論，足以證明模型底子過硬。可靈的優勢，在於深耕垂直場景以及快速商業化。快手將可靈深度綁定短劇、電商、直播這些自身優勢業務。這些場景既是產品打磨場，也是收入來源。在“決賽圈”陣容中，生數科技是少數的創業公司玩家。

並且是不容小覷的技術高地型AI Native玩家，尤其考慮到其在AGI發展中的智能儲備後勁。畢竟，在AI視頻領域的發展中，一些里程碑式的發展就是這支團隊開創出來的。從發佈之初主打的長時間、高一致性生成，到後來在業內較早推出參考生視頻——上傳幾張參考圖，模型就能保持人物和物體的一致性去生成新畫面——再到動漫這類更吃審美的題材，Vidu一直在證明一件事：比生成質量，創業公司也能站上第一梯隊。這次，新Q4的預覽版本已經在AA榜單超越Seedance 2.0, 位列全球第三。此前的 Vidu Q3曾以1241分位列中國第一、全球第二，一舉超越Runway Gen-4.5、Google Veo 3.

1與OpenAI Sora 2，Q4正式版相信也十分值得期待。工業級的表現力，試拍進入分時代、超清進入角時代，旗艦級視頻模型的產業普惠推動力，讓Vidu在Seedance的生態壁壘與可靈的場景深耕之外，拓寬了屬於自己的競爭空間。Vidu Q4 Preview的發佈，正是對這一差異化定位的進一步強化。二、Vidu Q4 Preview，把“傳神表現力”做出來了 Vidu Q4 Preview是生數全新一代高表現力全能旗艦生成模型，主打“傳神表現力”，具體圍繞人物演繹、鏡頭語言、複雜視效三項核心能力升級。在人物演繹上，其所生成的人物在表情、情緒和肢體動作上的表現都更進一步。

當角色聽到一句話、看到一件事或做出決定時，情緒從面部傳遞到全身，整個過程連貫自然。鏡頭語言上，Vidu Q4 Preview可以生成跟拍、環繞、推進、拉遠、升降、旋轉等動態鏡頭效果。在高速運動、人物轉身、遮擋、視角切換時，鏡頭和人物動作配合自然，幾乎沒有跳變和空間錯亂。在複雜視效上，Vidu Q4 Preview可以生成爆炸、火焰、煙霧、煙花、粒子、能量衝擊等效果。特效發生之後，周圍光影，煙霧和粒子隨著運動擴散，角色動作和特效過程保持同步，十分“入戲”。

例如在季節快速切換鏡頭中，模型可實現春之花瓣、夏之流螢、秋之落葉、冬之落雪的順滑過渡；各類元素還能跟隨環境光動態變色，節奏統一，轉換效果不會顯得生硬割裂。此外，Vidu Q4 Preview最高支持4K輸出，單次最長可生成16秒，連續動作、鏡頭推進和情緒變化有足夠的展開空間。同時，其最多支持15張參考圖、3段參考音頻，創作者可以把人物、場景、商品等視覺信息組合起來，再用文字描述明確它們之間的關係，補充更多細節。例如，用戶可以將人物聲音、人物設定圖以及分鏡圖發給Vidu Q4 Preview。

（聲音） Vidu Q4 Preview就可以根據參考圖和音頻生成完整的漫劇短片： 三、Vidu味兒遇上國漫崛起：一場歷史性機遇 傳神新Q4的發佈，又引發了廣大用戶對獨特Vidu味兒的討論—— 所謂“Vidu味兒”，就是動漫感、速度感、爆發力，用體驗用戶的原話講，就像“是把想象力點燃，直接推上天。” 這種味道首先體現在動作與鏡頭上。角色轉身，髮絲順勢甩開；金幣飛散，粒子有方向、有層次；鏡頭追著人衝出去，又懂得在一個眼神上停住。它不只要拍出動作的形，還想拍到動作背後的神。

這種表現吸引了一些原本在Vidu創作者計劃（CPP）中做抽象藝術的創作者，也開始嘗試自己並不熟悉的動漫敘事；日本AI動漫創作者也在持續使用Vidu。橫向對比裡，大家反覆談到的，都是Vidu“好燃”。但“好燃”只是表面。在這一輪視頻模型競爭裡，動漫其實並不只是一個順手補上的“風格包”，而是值得單獨爭奪的主戰場。之所以是主戰場，是因為它背後連著更大的文化機會。《哪吒》《黑神話：悟空》等成功作品的崛起，共同提醒行業：中國神話、歷史和美學可以通過新的視覺語言抵達全球觀眾。接下來的難題，是如何讓更多原創角色和故事持續生長。

日本動漫的國際傳播提供了一個參照：真正帶來文化影響力的，其實是角色、連載、電影、遊戲、音樂和衍生消費相互支撐的長期IP經營。中國其實並不需要複製日漫，只需要讓地方傳說、科幻想象與當代生活，有機會從一個設定、一支短片，進化成有人願意追看和分享的作品。要拿下這個主戰場，最終還要看模型能力。但同時動漫場景恰恰也可以反過來把Q4 Preview主打的能力一次考全：文戲裡，一個角色能不能用細微表情接住上一句臺詞；武戲裡，格擋、追逐和轉身能不能連貫；切鏡之後，人物與空間關係還在不在；煙火和能量效果，是在放大情緒，還是在遮住動作。

同時，多次生成的可用率、鏡頭銜接和後期修正也擺上檯面，創作者才看得到差別究竟在哪裡。如果模型能讓小團隊用更低成本測試角色、分鏡和高光動作，它幫助的就不只是“更快出片”，也可能是讓更多有潛力的中國原創IP跨過第一輪試拍門檻。文化建設不會被一個模型包辦，但創作者得到更多可負擔的表達機會，這是這條產業鏈真實的一步。四、從能力突破到創作普惠，生數站在臨界點上 技術的飛速發展，是否就可以說明視頻生成已經迎來“DeepSeek時刻”了？要回答這個問題，我們得先理清“DeepSeek時刻”究竟意味著什麼。2025年1月，DeepSeek-R1開源面世即爆火。

它把最前沿的模型能力以近乎免費的方式開放出來，推動了真正的技術平權。拆解開來看，這個“時刻”意味著的，是三件事的同時發生：前沿性能、系統效率、大眾可用性。如今，視頻生成模型正在逐漸逼近這一刻。生數科技同時鋪了面向開發者的MaaS和麵向創作者的SaaS兩條路，讓不同的人都能用得上。Vidu Q4 Preview把門檻壓到了0.09元/秒起：MaaS圖生視頻720P價格為0.59元/秒、1080P的價格為0.75元/秒、4K的價格為2.43元/秒，均為全網最低。SaaS側在Preview階段還有兩個月限時優惠，部分使用成本降到每秒幾分錢。

對於行業而言，每秒幾分錢與每秒幾塊錢之間的差距，是能不能規模化落地的分水嶺。漫劇行業拼產能，依靠高頻日更、長篇連載的模式，單集製作成本，直接決定項目能否跑通；短劇行業則依賴海量素材測試，在投流邏輯下，同一套劇情需要產出多個版本投放測試，爆款靠試跑篩選。測試的邊際成本越低，團隊敢於投放的素材版本就越多； 廣告行業的痛點則在反覆改稿，客戶提出調整需求，往往意味著成片推翻重做。過去每迭代一版都要額外付出成本，如今提案階段就能一次性產出多套完整成片；影視行業則受益於前期預演，概念預覽、特效預演向來是預算消耗大戶，當成本降到每秒幾分錢，劇組在正式開拍前，就能提前預覽鏡頭效果。

用“價格戰”來概括這一現象難免會有些偷懶，透過現象看本質，這其實是一次創作權力的下放。效率提升直接壓低了單次生成的算力成本與時間成本，為價格下探鋪平了路。定價則直接降低了單次嘗試的成本門檻，讓多輪迭代成為日常，真正打開了創意的試錯空間。當創意的邊際成本趨近於零，個人創作者、工作室和企業團隊，第一次站到了同一條成本起跑線上。視頻模型的“DeepSeek時刻”，核心正在於此：讓前沿能力走向更多創作者。結語：視頻模型的“DeepSeek時刻”，讓前沿能力走向更多創作者 一切技術的發展，最終目標都不只是亮眼的參數，而在於讓能力不再被預算和資源壟斷。

過去，一段有表現力的視頻需要團隊、設備和時間堆出來；現在，一個創作者加一臺電腦，就能觸及過去只有專業製作才能完成的畫面。Vidu Q4 Preview以傳神表現力和極致性價比，讓這種平權有了落地的支點。當更多人擁有表達的能力，讓創作迴歸想法本身時，視頻模型的DeepSeek時刻，或許才真正到來。