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Bloomberg Opinion：全球 Top 10 视频生成模型，九个来自中国
8 月 9 日，Bloomberg Opinion 专栏作者 Catherine Thorbecke 发表了一篇分析，抛出一个让硅谷不安的数字：在基准测试平台 Artificial Analysis 的 text-to-video 排行榜上，全球前十名中有九个来自中国。唯一的非中国选手是 Google 的 Gemini Omni Flash，排在第一位。而曾被视为视频生成标杆的 OpenAI Sora 已经下线，Google 主推的 Veo 3.1 仅仅排在第 11 位。
Thorbecke 在文章开头写道，当外界的注意力还集中在 Moonshot 的 Kimi K3 等大语言模型上时，中国 AI 最清晰的领先证据其实在视频领域，而且其冲击"远不止震动好莱坞"。
Google 守住了第一，其余全是中国的
截至 2026 年 8 月 10 日，数据显示：
| 排名 | 模型 | 开发方 | Elo |
|---|---|---|---|
| 1 | Gemini Omni Flash | Google（美国） | 1,244 |
| 2 | MiniMax H3 | MiniMax（中国） | 1,240 |
| 3 | Dreamina Seedance 2.0 720p | 字节跳动 Seed（中国） | 1,224 |
| 4 | Wan2.7-260612 | 阿里巴巴（中国） | 1,161 |
| 5 | HappyHorse-1.1 | 阿里巴巴 ATH（中国） | 1,148 |
| 6 | HappyHorse-1.0 | 阿里巴巴 ATH（中国） | 1,127 |
| 7 | Wan 2.7 | 阿里巴巴（中国） | 1,111 |
| 8 | Kling 3.0 1080p Pro | 快手可灵（中国） | 1,111 |
| 9 | SkyReels V4 | Skywork AI（中国） | 1,107 |
| 10 | Kling 3.0 720p Standard | 快手可灵（中国） | 1,101 |
| 11 | Veo 3.1 | Google（美国） | 1,093 |
Elo 来自用户盲测：两个人同时看到同一句 prompt 生成的两段视频，不知道哪段来自哪个模型，选自己喜欢的。一个模型赢的场次越多，Elo 越高。这张榜单不衡量分辨率、生成速度、价格，只衡量人类偏好。
九个中国模型中，阿里巴巴系占了三个（Wan 2.7、HappyHorse-1.0 和 1.1），快手可灵占了两个（Kling 3.0 Pro 和 Standard），其余来自字节跳动的 Seedance、MiniMax 和 Skywork AI。字节跳动还有一款 4K 版本的 Seedance 2.0 未单独上榜，以及刚刚在 FORCE 大会上发布的 Seedance 2.5 尚未进入正式排名。
第 2 名的 MiniMax H3 和第 1 名的 Gemini Omni Flash 之间只差 4 个 Elo 点，在统计噪声范围内。榜首之争随时可能易手。
Sora 退场之后，中国模型为什么铺满了前十
中国模型在视频榜单上的统治力，有一个重要的背景事件：Sora 不在了。
OpenAI 在 2026 年 3 月 24 日宣布关闭 Sora 消费者应用，4 月 26 日正式下线。Sora API 也已进入淘汰计划：sora-2 和 sora-2-pro 将于 2026 年 9 月 24 日彻底关停，。据 当时的报道，迪士尼也终止了与 Sora 的 10 亿美元合作计划。
Sora 出局的同时，中国的视频模型在一个接一个地迭代。字节跳动的 Seedance 2.0 在 2026 年初上线，支持文本、图像、视频、音频多模态输入，可生成带原生音频的 1080p 视频。7 月 31 日，MiniMax 发布 H3，这是一个多模态生成模型，能接受文本、图片、视频和音频输入，一次生成最长 15 秒的 2K 视频加立体声。更关键的是，MiniMax 在 8 月 3 日，允许年收入低于 2000 万美元的商业机构免费使用。
字节跳动则在 2026 年中 FORCE 大会上亮出了 Seedance 2.5，支持单次生成最长约 30 秒的视频、最多 50 个参考素材输入，以及场景切换和节奏控制。虽然 ，但 Seedance 2.5 的单次 30 秒生成能力。
Thorbecke 此前的两篇专栏提供了连续观察的视角。2024 年 8 月，她在 中警告中国公司在视频 AI 上快速推进，而美国公司尚未向公众大规模开放同类工具。2026 年 2 月，她又在 中指出，中国 AI 视频不仅质量大幅提升，而且已经开始赚钱。不到半年后，她发现中国模型已经在排行榜上完成了对西方的合围。
2400 万美元月收入：AI 视频在中国的商业闭环
可灵（Kling AI）的例子最能说明中国 AI 视频的商业化速度。这款由快手开发的视频生成模型，2025 年 12 月单月收入突破 2000 万美元，。2026 年第一季度，可灵收入超过人民币 6.5 亿元（约 9000 万美元）。
2026 年 7 月 2 日，快手宣布可灵完成首轮外部融资，阿里巴巴和腾讯等投资者，。快手计划将可灵分拆独立上市。
可灵的收入来自中国特有的内容生态。微短剧——每集 1 到 2 分钟的竖屏剧集——在中国已经是一个庞大的产业。AI 生成的场景、特效和人物正在大量替代实拍。电商直播中的 AI 数字人主播可以 7×24 小时自动生成产品讲解视频。Thorbecke 在 2 月的专栏中描述过这种现象：AI 视频在中国不再只是为了炫技，而是在生产真金白银。
，在 VBench-2.0 视频生成基准测试中，前十名中有八个来自中国。两套完全不同的评测体系，Artificial Analysis 的人类盲投和 VBench 的自动化基准，指向了同一个结论。
内容越多，管控越难
中国 AI 视频产业的爆发带来了一个悖论，Jordan Schneider 在 中做了透彻拆解。
中国拥有全球最严格、最超前的 AI 生成内容标注制度。2025 年 3 月，国家网信办发布《人工智能生成合成内容标识办法》，要求平台对 AI 生成内容附加显式标签和隐式元数据，2025 年 9 月 1 日起施行。配套的国标 GB 45438-2025 甚至规定了标签的具体呈现方式：图片标签覆盖最短边长的至少 5%，音视频在开头和结尾都要有明确标注。
但现实是另一回事。如果你现在打开中国社交媒体，充斥着大量无标注的 AI 生成内容。网信办在 2026 年春节前的一次专项行动中删除了超过 54 万条违规 AI 内容和 1.3 万个账号，但相对于抖音每天约 3400 万条视频的上传量，这只是杯水车薪。
Schneider 的分析指出，这背后是两股力量在拉扯：一方面要控制虚假信息，另一方面 AI 视频又是"AI+"战略和数字经济的核心支柱。官媒在推广 AI 主播和 AI 动画片，政府自己也在生成内容。与此同时，字节跳动推广"无水印"视频下载，平台之间陷入谁先严格执法谁吃亏的囚徒困境。在对外传播层面，AI 生成的抹黑外国竞争对手的视频，从美国 H-1B 签证困境到委内瑞拉军事行动，在中国社交平台上传播时几乎没有障碍。
开源的 MiniMax，30 秒的 Seedance，20 亿的可灵：牌桌还在洗
就在 Thorbecke 这篇文章发表前一周，中国视频 AI 领域又发生了三件事。
第一，MiniMax 在 7 月 31 日发布 H3 模型，并在 8 月 3 日。H3 的 API 定价为每分钟 7.80 美元，比可灵 Kling 3.0 Pro 的 20.16 美元低了六成。MiniMax 在官方博客中写道，"闭源模型长期主导视频生成领域，迭代速度更慢，生态系统也不如大语言模型开放。"
第二，字节跳动的 Seedance 2.5 在 FORCE 大会上亮相，将单次视频生成时长推到了约 30 秒，并支持多达 50 个参考素材同时输入。这让它在广告、品牌片等需要长镜头的商业场景中获得了 Seedance 2.0 不具备的"一镜到底"能力。
第三，可灵完成 2.8 亿美元首轮融资，从快手内部项目变成了独立估值 150 亿美元的准上市公司。
三家中国公司，字节跳动、快手、MiniMax，选择了三条截然不同的路线：字节跳动押注技术天花板，快手押注商业闭环，MiniMax 押注开源生态。阿里巴巴则用三款模型（Wan 2.7、HappyHorse 双版本）覆盖了从文本生成到图生视频的多个维度。
榜上有名，不代表你能买到
排行榜第一梯队里的中国模型，对大多数西方企业来说并不容易采购。
数据驻留和合规是第一道坎。对于欧盟和美国的受监管行业，将视频生成请求发送到中国服务器在法务层面几乎不可能通过。几家排名靠前的中国模型没有公开的费率卡，企业无法做预算。MiniMax 的社区许可证明确。
不过，开源正在改变这一局面。MiniMax H3 的权重已经可以本地部署，企业可以在自己的 GPU 集群上运行，绕过数据驻留问题。Lightricks 的 LTX-2.3 也以开源权重方式提供了体面的 Elo 成绩（980），虽然排名在第 22 位。
Google 的 Gemini Omni Flash 仍然是一个值得留意的变量。它在两个榜单上（带音频和不带音频）都排第一。Gemini Omni Flash 是 Gemini 多模态系列中的一个变体，恰好能生成视频。Google 专门为视频打造的产品 Veo 3.1 排在第 11 位，比它低了 150 个 Elo 点。如果 Google 决定把 Omni 的视频能力产品化，西方企业的采购难题会立刻缓解。
Thorbecke 在专栏中试图提醒华盛顿的，可能就是这一点。当政策制定者还在为 Kimi K3 的代码能力焦虑时，中国公司已经在另一个战场上完成了从技术领先到商业变现的闭环。而这一次，美国能拿来对冲的选项，比 LLM 赛道上更少。