阿里視頻模型首秀：參數三倍，驚喜為零

你打開千問App，輸入一段提示詞，等待15秒。視頻出來了——能看，能用，但也就是能看能用。這就是4月27日灰測的HappyHorse，阿里ATH事業群成立后的首款視頻模型。預熱時它曾匿名登頂盲測榜，吊足胃口；真身亮相后，從業者集體沉默。

盲測登頂，認領后啞火

HappyHorse的出道劇本本該更刺激。

4月初，一個未標注廠商的視頻模型突然霸榜Artificial Analysis AI Video Arena。這個以盲測為核心的權威平臺，用Elo分數（通過比賽輸贏和對手強弱動態計算排名的機制）衡量模型實力。該模型以更高分數壓過字節Seedance 2.0、快手可靈AI、Google Veo 3 Fast，直接引爆猜測。

假官網迅速冒頭，蹭流量的人蜂擁而至。三天后，4月10日，阿里ATH創新事業部正式認領——原來"黑馬"是自家馬。

ATH事業群本身就很新。3月才由阿里CEO吳泳銘成立并親自掛帥，整合通義實驗室、MaaS業務線、千問事業部、悟空事業部及AI創新事業部五大板塊。官方說法是，ATH創新事業部已啟動AI時代全新交互方式探索計劃，HappyHorse只是這個方向的一部分，更多產品會陸續推出。

但認領熱度沒能延續到灰測當天。

4月27日開放測試后，社交平臺上鮮有驚艷案例流傳。有從業者調侃：馬年春節期間即夢App把圖標從陀螺改成小馬，如今被解讀為"拿捏小馬"——不是祝福，是預判。

150億參數，縫補而非突破

HappyHorse的紙面參數并不弱。

150億參數，幾乎是Seedance的三倍。支持15秒多鏡頭敘事、多畫幅適配、1080P超分輸出。一鍵生成有分鏡、音畫同步的15秒視頻，這些能力三個月前足以讓影視行業重組生產流程。

問題是，現在已經是標配。

Seedance 2.0、可靈3.0同樣能做到。HappyHorse的能力圖譜與它們高度重合，沒有獨一檔的殺手锏。

三生清影創始人姜奕祺的測評更具體。他的工具Glowave已接入HappyHorse，本人清華計算機視覺背景，曾在阿里達摩院任職。他向36氪表示：HappyHorse表現不錯，但略遜于Seedance 2.0。

差距體現在兩個維度。

一是"影視感"——畫面的精細度、背景的豐富度、接近傳統專業影視的表現效果。二是"提示詞還原"，即聽懂人話的能力。

36氪用同樣提示詞、清晰度、時長測試了Seedance 2.0、可靈3.0、HappyHorse。姜奕祺觀看可靈3.0和HappyHorse的輸出后，認為前者審美遜色，但關鍵詞還原和物理真實性上HappyHorse更勝一籌。他給可靈3.0打8分，HappyHorse打9分。

但Seedance 2.0的測評視頻截至發稿仍未生成成功——36氪仍需排隊十小時。這本身就是競爭力的注腳。

姜奕祺補充："HappyHorse 1.0畢竟是1.0，起步已經很好。可靈3.0近期表現下降，可能是將算力用在憋大招上。"

參數三倍，表現未跟上。姜奕祺分析可能與數據質量有關——HappyHorse在短視頻數據和影視級視頻數據上，與字節、快手都存在差距。

行業閾值：每1-2個月必須更新

視頻生成大模型的競爭已進入焦灼同質化階段。

一位頭部視頻模型廠商員工向36氪轉述其老板的判斷：衡量大模型能力的核心標準是"智能"，即迭代是否改變產業生產結構。Seedance 2.0的出現讓分鏡師崗位變得不必要，這就是改變。

HappyHorse沒有這種顛覆性。它更像在現有能力基礎上縫縫補補，差強人意遠遠不夠。

速度是另一道生死線。行業默認每1-2個月必須更新一版大模型，否則就可能掉隊。平庸意味著出局。

可靈3.0前不久更新，支持直出4K視頻。這與AI視頻行業邁向大熒幕的方向一致，新競爭已經拉開序幕。HappyHorse才剛剛登場。