2026年8款最佳开源AI视频模型

阿里的开源视频模型系列，业内公认是画质和运动表现最好的开源权重之一。

Wan是大多数自部署用户第一个想到的模型。它在相对宽松的协议下开放权重，文生视频和图生视频的质量都拉近了和闭源模型的差距，遇到高难度提示词运动也稳得住。庞大的社区意味着丰富的ComfyUI节点、LoRA和微调版本。代价是更重的版本需要一张够格的GPU和大显存，想拿到最好的效果，采样器和参数调优这一关还是要自己过。

Lightricks出品的开源模型，专为速度调校，在消费级显卡上能接近实时生成。

LTX Video 为效率而生。它比大多数开源模型生成得明显更快，对显卡的要求也更亲民，成了快速迭代和没有专业算力卡的创作者的常用选择。这份速度很适合做预览、草稿和大量实验。代价是原始画质和最难的运动表现不及顶级重型模型，很多人拿它先快速迭代，再换到别的模型收尾。开源权重加活跃的生态让它一直保持易用。

腾讯出品的大型开源视频模型，以电影感画质和提示词跟随能力见长。

HunyuanVideo是目前最大的开源模型之一，效果也对得起体量：画面电影感强、细节到位，提示词跟随好，在合适的提示词下可以和闭源模型掰手腕。开源权重加上不断壮大的适配器生态，让它成为能自部署团队的严肃选项。代价就是体量本身：显存和算力需求都很大，生成速度比轻量模型慢，配置起来也比即插即用的工具更费事。

Genmo出品的开源模型，以流畅、高保真的运动表现和宽松协议见长。

Mochi 1凭运动质量获得关注。它输出的动作平滑、物理感强，在开源模型里很突出，采用对商用友好的Apache宽松协议发布。对最看重镜头怎么动的创作者来说，它是个有力的选择。它的重心在文生视频，图生视频和一些控制项相对轻一些，跑到最佳分辨率和时长还是需要够格的硬件。

智谱与清华KEG出品的一套亲民开源模型，部分版本能在普通显卡上跑起来。

CogVideoX是入门开源视频生成的实用选择。它有多个体量版本，包括足够轻、能在消费级显卡上跑的版本，文生视频和图生视频都支持，效果稳定可靠。文档做得不错，diffusers生态集成也顺手，降低了上手门槛。它在画质上没能压过最大的模型，最细的细节和最长的片段也更适合别的模型，但易上手和稳定是它的卖点。

Stability AI的图生视频模型，是最早被广泛采用的开源发布之一。

Stable Video Diffusion帮这个品类打开了局面，至今仍被广泛集成进各种开源工具链。它能让一张静态图动起来变成一段短片，还能借力庞大的Stable Diffusion生态，节点、教程和社区支持随处可见。放在2026年的模型堆里，它确实显出年头了：片段短、控制项有限，运动也比新一代模型简单。想做基础的图生视频、或者想弄清楚整条流程怎么跑，它依然是个靠谱、支持完善的起点。

一个彻底开放的项目，从头到尾复现类Sora的生成流程，全程透明。

Open-Sora面向的是研究和折腾型用户。它开源的不只是权重，还有训练流程和数据配方，让整套技术栈都透明、可复现，这对想理解或改造模型本身、而不只是调用它的团队很有价值。开放本身就是它的意义所在。代价是开箱即用的效果不及打磨过的旗舰开源模型，而且比一个直接能用的发布版更需要熟悉训练代码和基础设施。