AI 视频模型大比拼（2025年7月版）：价格、效果与分辨率

传送锚点

- 1. 核心指标横向对比
- 2. 功能特性深度剖析
- 3. 成本与效率：如何选择最具性价比的方案？
- 4. 如何选择最适合你的模型？
- - 4.1 面向初学者和爱好者
  - 4.2 面向专业视频创作者
  - 4.3 面向开发者和企业
- 5.总结

AI 视频生成领域的发展日新月异，几乎每周都有新的模型发布，让人眼花缭乱。从字节跳动的 Seedance 到谷歌的 Veo，再到快手的 Kling，每一个新模型都在挑战着我们对内容创作的想象力。然而，对于广大用户来说，如何在众多选择中找到最适合自己需求的工具，成了一个难题。

这篇文章将为你给出一份全面的 AI 视频模型对比指南，无论你是刚刚接触 AI 视频的初学者，还是寻求高效生产力工具的专业创作者，亦或是应该通过 API 构建应用的开发者，都能在这里找到清晰的答案。大家将从多个维度展开深度解析。

1. 核心指标横向对比

首先，我们来看一下各大主流模型的硬性参数。下表汇总了它们的价格、性能和发布日期等信息。需要注意的是，价格和生成速度是一个动态范围，会因使用场景（如分辨率、时长）和底层硬件的优化而变化。所有数据截至 2025 年 7 月 7 日，且所有模型均可通过公开 API 用于商业用途。

模型	厂商	单次生成价格	分辨率	时长	帧率 (FPS)	生成速度	发布日期
Seedance 1 Pro	字节跳动	$0.15 - $1.50	480p、1080p	5/10秒	24	31-95秒	2025年6月
Seedance 1 Lite	字节跳动	$0.09 - $0.36	480p、720p	5/10秒	24	25-50秒	2025年6月
Veo 3	谷歌	$6.00	720p	8秒	24	92秒	2025年5月
Veo 2	谷歌	$2.50 - $4.00	720p	5-8秒	24	35-46秒	2024年12月
Kling 2.1 (Master)	快手	$1.40 - $2.80	1080p	5/10秒	24	218-570秒	2025年6月
Kling 2.1	快手	$0.25 - $0.90	720p、1080p	5/10秒	24	122-154秒	2025年6月
Kling 2.0 (Master)	快手	$1.40 - $2.80	720p	5/10秒	24	215-574秒	2025年4月
Kling 1.6 Pro	快手	$0.48 - $0.95	1080p	5/10秒	30	181-350秒	2024年12月
Kling 1.6 Standard	快手	$0.25 - $0.90	720p、1080p	5/10秒	24	121-182秒	2024年12月
Hailuo 02	MiniMax	$0.50	768p、1080p	6/10秒	24	155-400秒	2025年6月
Wan 2.1 14b	阿里巴巴	$0.35 - $1.25	480p、720p	5秒	16	27-110秒	2025年2月
Ray 2 Flash	Luma AI	$0.17 - $0.54	540p、720p	5/9秒	24	30-53秒	2025年3月
Ray 2	Luma AI	$0.50 - $1.62	540p、720p	5/9秒	24	47-167秒	2025年1月
Pixverse v4.5	Pixverse	$0.30 - $0.80	360p-1080p	5/8秒	30	17-60秒	2025年5月
Leonardo Motion 2.0	Leonardo	$0.30	480p	5秒	32	81秒	2025年4月

2. 功能特性深度剖析

硬件参数决定了产出的基础质量和成本，而软件能力则直接影响创作的灵活性和最终效果。下面我们来看看这些模型在文生视频、图生视频、角色一致性等高级特性上的支持情况。

模型	文生视频	图生视频	角色一致性	原生音频	核心亮点
Seedance 系列	✅	✅	❌	❌	字节跳动出品，速度和成本控制不错
Veo 系列	✅	✅	❌	✅	谷歌力作，Veo 3 支持原生音频
Kling 系列	✅	✅	✅	❌	快手王牌，角色一致性（需Pro版）是亮点
Hailuo/Video 系列	✅	✅	✅	❌	MiniMax 出品，Video 01 支持角色一致性
Wan 2.1	✅	✅	❌	❌	阿里模型，基础功能全面
Ray 系列	✅	✅	❌	❌	Luma AI 出品，支持起始/结束帧图生视频
Pixverse 系列	✅	✅	❌	❌	功能全面，支持起始/结束帧图生视频
Leonardo Motion	✅	✅	❌	❌	支撑从图片生成视频

3. 成本与效率：如何选择最具性价比的方案？

从上面的表格允许看出，生成一段高质量的 AI 视频，成本从几毛钱到几十块钱不等。对于个人爱好者和初创团队来说，这笔开销不容忽视。特别是当我们必须大量测试 Prompt、探索不同模型风格或进行 API 集成时，成本控制就成了关键。

部署这类吃算力的应用，如果完全自建或使用传统云服务器，GPU 成本是个大头。以一张 4090 显卡为例，长期租赁的费用高昂。如何实现AI推理成本的高效降低？

一个高效的解决方案是利用 Serverless GPU 平台，例如“共绩算力”这类供应按需计费、按秒计费的 GPU 算力服务。此种模式最大的优势在于弹性。你不需要为闲置时间付费，只在真正执行推理任务时才产生费用。我发现，使用“共绩算力”这种按秒计费的 4090 显卡，跑一次视频生成任务可能才几毛钱，这极大地降低了测试和迭代的经济负担。对于开发者而言，这意味着可以用更低的成本进行产品原型验证和功能编写。

这种模式不仅降低了财务门槛，也让创作者能更自由地尝试 Kling (Master) 或 Veo 3 这类效果顶尖但单价较高的模型，从而创作出更具影响力的作品。