2026 年中 AI 視頻工具評比:四條路線,四種取捨

前言

在上一篇〈前三秒驚艷,第五秒穿幫〉裡,我們聊過 AI 視頻為什麼還沒迎來它的「ChatGPT 時刻」 — 前面橫著時間、物理、取捨三道結構性的牆。這一篇,我們把鏡頭從「為什麼難」轉到「那現在能用什麼」:既然懸崖還沒跨過去,2026 年中這些工具各自站在哪個位置、又分別適合誰?

先說清楚這篇的性質。AI 視頻這條賽道現在迭代得很快,版本號幾乎每隔幾週就往前跳一次,所以這是一份標好日期的快照,不是永久結論;你讀到的時候,某些版本很可能又走遠了一步。下面提到的版本與規格,都以 2026 年 6 月當下、各家官方公布的資訊為準,真要採用前,還是建議回官網確認最新狀態。

你可能會先注意到一件事:這份名單裡沒有 Sora。這不是疏漏。根據 OpenAI 官方說明,Sora 的 web 與 app 已在 2026 年 4 月 26 日停止,對外的 Sora API 也將在 9 月 24 日終止。換句話說,Sora 作為一個可以獨立使用的文生視頻產品,已經退出了這份清單。一個曾經幾乎定義了整個品類想像的名字,就這樣退出了獨立舞台 — 這本身就是最好的提醒:這條賽道還在劇烈洗牌,今天的旗艦,明天未必還站在同一個位置。

我把市場上比較有代表性的選擇,歸成四條路線。寫法不走規格全面對照,而是先把四種定位的差異講清楚,再用一張對照表收尾,方便你在挑工具之前,先挑對路線。

路線一,封閉旗艦:把畫質和聲音一次打包(Google Veo)

Google 的 Veo 走的是「一站到位」的路線:畫質、解析度、聲音,盡量在同一個模型裡解決。當前版本是 2025 年 10 月的 Veo 3.1,而它最受矚目的,是從前一代 Veo 3(2025 年 5 月於 Google I/O 首發)就帶進來的原生同步聲音 — 對白、音效、環境音直接跟著畫面一起生成,而不是事後另外配。在這之前,AI 影片幾乎都是默片,你得自己補聲音;Veo 把這一塊收進模型內,是個體感很明顯的分水嶺。

規格上,Veo 3.1 支援到 4K 解析度;單段以數秒為基底,更長的內容主要是透過場景延展(scene extension)逐段往後接,而不是一次穩定生成一長片 — 這跟上一篇談的「短鏡頭接龍」其實是同一回事。取得管道也廣:Gemini app、Google 的 Flow、企業端的 Vertex AI,以及 Gemini API 都接得到,計費走訂閱與 API 用量。

值得補一句的是,原生聲音這個曾經的獨家賣點,到了 2026 年中已經不再獨家 — 後面會講到的可靈、萬相等,也都陸續做出了自己的版本。所以 Veo 的優勢,比較是在「畫質 × 聲音 × 接得到的管道」這組合的整體成熟度,而不是單押某一項。

路線二,創作者控制線:生成之後,你能控制多少(Runway)

如果說 Veo 比的是生成本身的成熟度,Runway 想解的是另一個問題:生成之後,你能控制多少。 它的當前主力是 2025 年 12 月發布、到 2026 年中仍是主力的 Gen-4.5,支援文字生成影片,也支援給一張首格圖再往下生成。但 Runway 真正的特色,一直在它那套圍繞「控制與編輯」的工具:像是把一段既有影片整段改寫風格的影像轉影像(由另一個獨立模型 Aleph 負責)、以及讓真人表演去驅動角色動作的表演捕捉。

換句話說,Veo 想當「更好的生成引擎」,Runway 想當「創作者的剪接台」。對於需要把 AI 片段接進既有素材、要反覆微調而不是抽完就算的人,這條路線的工具鏈會比較貼近真實的後製流程。計費上採訂閱搭配 credit 用量計量。

路線三,中國閉源旗艦:性價比與動態擬真(可靈、即夢、海螺)

這幾年成長最猛的一群,來自中國的幾家:快手的可靈(Kling)、字節跳動的即夢/Seedance、MiniMax 的海螺(Hailuo)。它們的共同特色是性價比高、在動態與物理擬真上做得很積極,而且對華語使用者來說,介面與情境往往更熟悉、更容易上手。

可靈的當前版本是 2026 年 2 月的 3.0,單段做到約 15 秒、支援 4K 與原生聲音,強項在人物全身動作與多圖角色一致性;之後仍在快速迭代,你看到時版本可能又更新了。Seedance 走多模態路線,可以同時吃文字、圖片、影片與聲音參考;公開資料中,它的單段多落在 4–15 秒的短片段(要更長,可用內建的延展功能往後接),重點不在單段拉很長,而在多模態參考、聲畫同步與鏡頭控制。要注意它的模型叫 Seedance,面向一般用戶的 app 則是即夢(Jimeng)、海外版叫 Dreamina,兩者別混為一談。海螺(Hailuo)這一支從 02 一路走到 2.3,招牌是物理與動態的擬真度,加上相對低的生成成本,常被拿來當高性價比的對照組。

路線四,開源可自託管:資料主權與微調(混元、通義萬相)

前面三條路線有個共通點:模型都握在服務商手裡,你透過網頁或 API 用它,但拿不到模型本身。第四條路線剛好相反 — 開源、可自託管。代表是騰訊的混元(HunyuanVideo)與阿里巴巴的通義萬相(Wan)。混元這邊很明確:它以 Apache 2.0 公開了模型定義、預訓練權重與推理程式,你可以把它下載到自己的機器上跑、甚至拿自己的素材去微調;輕量版的 HunyuanVideo 1.5(2025 年 11 月)更把硬體門檻壓到消費級顯卡也跑得動的程度。通義萬相也有開放版本與自託管的生態,但不同版本的權重與授權條件不盡相同,要採用前最好逐版確認。

這條路線的價值,不在畫質一定贏過閉源旗艦,而在資料主權與客製化:當你的素材必須留在本機(商業敏感、品牌資產、不能上雲的內容)、或你要大量批次生成、要把模型調成自己的風格,自託管才談得上 ROI,代價則是你得自己扛硬體與技術門檻。要提醒的是,開源生態的版本很多,各版本權重是否「完全開放下載」不盡相同,真要自架前,記得逐版確認授權與權重釋出狀態。

一張對照表

四條路線放在一起,最快的差異對照如下:

怎麼選

如果你被這四條路線繞暈了,問自己三個問題,通常就清楚了:

1. 我要的是「生成本身夠好」,還是「生成之後能控制」? 前者看 Veo,後者看 Runway。
2. 我更在意成本與華語情境,還是資料一定要留在自己手上? 前者看可靈/即夢/海螺這一群,後者走混元/萬相的開源自架。
3. 我是偶爾出片,還是要高頻批次或保密生成? 偶爾用,雲端訂閱省事;高頻批次或素材保密,開源自架的 ROI 才會回得來。

這三題的答案,多半比工具本身更要緊。而且多數人的真實工作流其實是「組合拳」 — 用一家生成、另一套工具後製、再自己接龍剪接;這幾條路線不是互斥的選項,是同一個工具箱裡的不同抽屜。

結語

四條路線,其實對應四種你最在意的東西:Veo 押畫質與聲音的整體成熟度,Runway 押控制與編輯,中國那一群押性價比與動態擬真,開源雙雄押資料主權與客製化。沒有哪一個是「最好的 AI 視頻工具」,只有「最貼近你這個情境的那一條路線」。

而且別忘了上一篇的結論:真正決定一個工具好不好用的,是它可靠度的下限,不是 demo 的上限。網路上最炫的那支 demo,是從幾十次生成裡挑出來的最佳運氣;你要的成片,比的是它能不能穩定、可重複、聽話地產出。所以挑工具時,與其問「誰的 demo 最神」,不如問「哪一條路線,最能讓我把一支能交件的片子,穩定地做出來」。

至於把這些工具真的接成一條走得通的產線 — 從寫腳本、配旁白到剪接接龍 — 那是我自己每天在做的事。崖還沒跨過去,不代表你只能在崖底乾等;在〈把一篇文章做成短片〉裡,我直接把這條產線攤開來給你看。

資料來源:本文版本、規格與取得方式整理自 2026 年 6 月各家官方公告與第三方報導。Google Veo 來自 DeepMind 與 Google 開發者公告;Runway 來自 runwayml.com 與官方說明文件;可靈來自快手官方發布;Seedance / 即夢來自字節跳動相關發布;海螺來自 MiniMax 公告;混元來自騰訊在 Hugging Face / GitHub 的頁面;通義萬相來自阿里巴巴雲公告;Sora 停服資訊來自 OpenAI 官方說明(2026-04-26 停 web/app、2026-09-24 終止 API)。AI 視頻工具版本變動快速,後續規格與計費以各官網最新公告為準。