2026 年最好的 AI 视频模型对比：Veo 3.1、Kling 3、Seedance 2、悦马 1（Sora 2 退场后该选谁）

别再排名了，开始路由。这是 2026 年 5 月的在产模型阵容，按你真正要做的活儿来分类。

战场又洗牌了

三个月前，AI 视频的话题还围绕 Sora 2、Veo 3.1、Kling 3、Seedance 这"四国杀"展开。到了 2026 年 5 月，这张地图已经不一样了。

Sora 2 正在退场。OpenAI 宣布产品下线之后，原 Sora 用户分散到了其他模型，也连带改变了剩下选手的定位（具体迁移走向见我们的退场后人群报告）。与此同时，阿里的悦马 1（Happyhorse 1）三月发布、Lightricks 的 LTX-2 让本地生成第一次跑通、Luma 的 Ray3 在真人写实赛道挤了进来。

所以问题不是"哪个模型最好"，而是你眼前这条镜头应该用哪个模型来生成。下面是 2026 年 5 月值得用的七个模型、各自擅长什么，以及如果你还在 Sora 2 上要怎么走。

先讲一下：还在用 Sora 2 怎么办

OpenAI 在 2026 年 3 月 14 日宣布 Sora 2 进入退场流程。API 维持到 Q3，但已经停止新用户注册，4 月开始 Pro 也不再续订。如果你的生产线还依赖 Sora 2，最多还有一到两个生产周期就必须切走。

按你之前用 Sora 2 做的活儿，最直接的迁移路径：

• 物理交互重的镜头（碰撞、流体、布料）→ Veo 3.1 是最近的替代；Seedance 2 可作备选。
• Cameo 式插入真人形象 → Kling 3 的 image-to-video + 新版面部锁定，或 Luma Ray3。
• 长镜头、分镜叙事 → Seedance 2 的自动分镜，或 Veo 3.1 的 Extend。

不要等到 API 真正关停。模型之间不是 prompt 级别的"无缝替换"——给自己留出足够时间重建 prompt 库。（完整迁移指南见这篇分析。）

2026 年 5 月值得用的七个模型

下面是当前在产阵容，每个模型只点一句它真正擅长的活儿。

Veo 3.1 —— 视听级播出标准

谷歌的 Veo 3.1 仍然占据电影质感栈的顶端：48 kHz 原生音频、对口型精准、专业色彩科学，配合 Extend 突破 8 秒原生长度限制。如果你的成片要从音箱里出来——广告、培训片、解说视频、任何带对白的内容——Veo 是默认选项。（Veo 3.1 完整指南。）

擅长：对白场景、播出级成片、品牌广告。

Kling 3 —— 风格化动画担当

快手的 Kling 3 仍然位居 Artificial Analysis 榜首，是风格化、动画、二次元相关内容的最强选项。原生 4K/60fps 给慢动作和速率变化留出了别的模型给不了的时间余量。免费额度仍是全场最慷慨的。（Kling 3 完整指南。）

擅长：动画、MV、风格化社交内容、低成本高频迭代。

Seedance 2 —— 素材驱动的制片人

字节的 Seedance 2 是有品牌素材在手时最该用的模型：产品图、角色设定图、参考片、音轨，都能进同一次生成。它的多模态参考体系仍然是代理公司活儿的天花板——任务书不能跑偏的场合，没人能替代它。（Seedance 2 完整指南。）

擅长：产品视频、品牌广告、角色一致性系列、音乐同步剪辑。

悦马 1（Happyhorse 1）—— 中文场景专精

阿里的悦马 1 三月上线，立刻拿下中文短剧和国内市场商单的领先位置。原生普通话对口型、地区感知的 prompt 理解、以及第一梯队里最低的 API 价格——做中文受众的活儿，它就是首选。（悦马 1 评测。）

擅长：短剧、国内电商、普通话对白场景、低成本批量生产。

Luma Ray3 —— 真人写实首选

Ray3 在春天补齐了真人写实的短板。皮肤纹理、眼神动作、微表情都是当前最像真人的——代价是价格明显贵一档。如果你的目标是让观众停止问"这是 AI 吧？"，从 Ray3 开始测。（Luma Ray3 评测。）

擅长：真人口播、UGC 风广告、证言重现。

Pika 2.5 —— 高频迭代主力

Pika 2.5 不在意榜单分数。它做的是"生成、扫一眼、再生成"这种社交内容工作流里最快的一个。上限不如其他几个，但每天要发五条以上的人会继续选它，因为闭环够短。（Pika 2.5 评测。）

擅长：高频社交迭代、梗速度的内容、快速原型。

LTX-2 —— 本地 / 隐私场景

Lightricks 的 LTX-2 是第一个能在单张高端消费级 GPU 上稳定跑起来的 AI 视频模型，也是无法把素材推到别人云上的团队唯一的第一梯队选项。质量已经接近云端模型，代价是硬件成本和较慢的迭代速度。（LTX-2 部署指南。）

擅长：合规行业、保密项目、敏感 IP、私有化部署。

"按活儿路由"对照表

下面这张表，是你坐下来要开工的时候用的。挑跟你镜头匹配的那一行，不是挑跟你品牌偏好匹配的那一列。

价格速查（2026 年 5 月）

标价依然有误导。真正的数字是每分钟成片成本——把每个模型 3:1 到 6:1 的"生成-保留"比也算进去。综合下来，2026 年 5 月每分钟成片大约 $5–$30——比任何传统生产链路都便宜，但也不是营销页里"一块钱一条视频"那种童话。

Genra 在哪一层 —— 以及它为什么不在上面那张表里

读到这里你应该看到一个结构性问题："用哪个模型"的答案是"不止一个"。品牌广告用 Seedance，对白用 Veo，每条镜头都想要不同的工具。结果就是三个订阅、三套积分、三种 prompt 方言，互相之间没有任何衔接。

Genra 在另一层工作。模型层正在变成商品；没被商品化的是它周围的一切——剧本结构、镜头拆分、跨镜头的角色一致性、声音和音乐的同步，还有"我有个想法"和"我有一条成片"之间那一百个小决策。这一层是 Genra 的位置。

具体来说，Genra 当前接入的是 Veo 和 Seedance——这两个模型在电影质感和产品保真上都稳定输出，加在一起覆盖了真实生产需求里最大的一块。悦马 1 和下一代 Seedance 的接入在路线图上，跟随它们的 API 稳定节奏推进。

这是有意识的选择：深度优先，不是数量优先。把市面上每一个模型都接进来不是目标——让接入的模型能产出符合品牌、可直接交付的成片，让用户不用再去想 prompt、模型选型、后期处理，这才是目标。（架构层面想看细节可以看Genra 的 agent 栈是怎么搭的。）

换种说法：这篇文章讲的是原料，Genra 讲的是厨房。

如果你只看一段

• 预算紧的独立创作者：Kling 3（免费档）做画面，Pika 2.5 做量。需要音频再加 Veo 3.1。
• 有真品牌活的代理公司：Seedance 2 做品牌镜头，Veo 3.1 做收尾。用 Genra 跳过多平台来回切的麻烦。
• 主要做中国市场：悦马 1 优先，Seedance 2 备选。
• 合规 / 数据敏感行业：LTX-2 私有化部署。不要为了追云端模型在数据出境上让步。
• 原 Sora 2 用户：物理重的活儿走 Veo 3.1，风格化走 Kling 3，分镜叙事走 Seedance 2。别等 API 真关停才动。

FAQ

2026 年 5 月哪个 AI 视频模型最好？

没有"最好"。诚实的答案是：Veo 3.1 在视听制作上最强，Kling 3 在动画和风格化上最强，Seedance 2 在品牌素材驱动的活儿上最强，悦马 1 在中文内容上最强。挑一个用所有活儿，意味着大多数活儿都要让步。

现在还值得注册 Sora 2 吗？

不值得。OpenAI 已经启动 Sora 2 退场流程，新用户停止注册，API 也只剩有限运行时间。已经在用的需要尽快规划迁移。详见退场分析和迁移路径。

原本用 Sora 2 做物理重镜头，现在用什么？

Veo 3.1 是物体动力学、流体、物理交互这类镜头最直接的替代。如果在用参考素材，Seedance 2 是次选。

悦马 1 只能做中文内容吗？

它在中文场景上最强，但通用画质也有竞争力，而且 API 价格在第一梯队里属于最便宜的之一。对成本敏感的英文项目也值得测一下。（API 接入指南。）

能不能不上云本地跑 AI 视频？

可以。LTX-2 是第一个能在单张高端消费级 GPU 上稳定运行的第一梯队模型，适合数据不能出环境的场景。（部署指南。）

为什么 Genra 只跑 Veo 和 Seedance，不接所有模型？

Genra 优先深度，不优先模型数量。Veo 和 Seedance 加在一起覆盖了大多数真实生产需求。真正有价值的是 agent 层——剧本、镜头拆分、角色一致性、音频同步——而不是模型种类多少。悦马 1 和下一代 Seedance 的接入在路线图上。

要不要等下一波模型再开干？

不要。永远有下一波。当前这一代已经能进生产，而你现在打磨的工作流技能——分镜规划、素材整理、跨镜头连贯性——会平滑迁移到下一代上面。