图生视频模型排行榜

图生视频 · image-to-video

本榜收录图生视频(image-to-video)维度在榜的 50 个模型,按 Elo 得分降序排列,当前榜首为 Gemini Omni 1.2 Flash(Google),得分 1502.4。该维度以「给定一张图,生成动态视频」为对战形式,重点考察主体保持、运动自然度与画面稳定性,适合电商动态图、人物动效与素材活化场景参考。

数据同步时间: 每 4 小时同步一次 本榜 50 个模型 共 11 个能力维度 排序依据:Elo 得分 ↓
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图生视频 · 数据同步时间:2026-11-08 00:25 · 每 4 小时同步一次 · 50 个模型

图生视频 · 完整榜单(50 个模型)

按 Elo 得分降序
筛选排名 排名 模型 厂商 / 国家 Elo 得分 置信区间 投票数
1 GGemini Omni 1.2 Flash 美国 Google 1502.4 ±11.6 2,745
2 MMiniMax H3 中国 MiniMax 1493.1 ±5.3 121,819
3 BDreamina Seedance 2.5 (720p) 中国 Bytedance 1488.2 ±6.9 42,856
4 GGemini Omni 1.1 Flash 美国 Google 1486.5 ±10.9 3,776
5 AWan 3.0 中国 Alibaba 1480.9 ±10.8 3,480
6 BDreamina Seedance 2.0 (720p) 中国 Bytedance 1478.5 ±6.7 148,872
7 SSkyReels V4 未知 Skyreel 1475.9 ±15.5 1,584
8 GGemini Omni Flash 美国 Google 1463.2 ±5.4 136,811
9 HHiDream O1 Video 1.0 中国 HiDream 1455.1 ±7.0 25,279
10 SGrok Imagine Video 1.5 (720p) 美国 SpaceXAI 1453.9 ±4.3 198,242
11 BFLUX 3 Video (20260811) 德国 Black Forest Labs 1451.1 ±5.1 84,740
12 AHappyHorse 1.0 未知 Aorizon 1443.2 ±10.2 73,990
13 AWan 2.7 中国 Alibaba 1428.2 ±5.1 109,715
14 SGrok Imagine Video (720p) 美国 SpaceXAI 1411.6 ±4.1 628,186
15 GVeo 3.1 (Audio) 美国 Google 1398.6 ±10.5 25,283
16 GVeo 3.1 (Audio, 1080p) 美国 Google 1388.7 ±8.5 55,154
17 GVeo 3.1 Fast (Audio) 美国 Google 1385.8 ±8.8 102,935
18 SGrok Imagine Video (480p) 美国 SpaceXAI 1385 ±8.3 19,906
19 GVeo 3.1 Fast (Audio, 1080p) 美国 Google 1372.3 ±9.3 56,496
20 SVidu Q3 Pro 中国 Shengshu 1363.1 ±8.5 38,707
21 KKling 3.0 Pro 中国 KlingAI 1353.4 ±5.2 264,958
22 GVeo 3 (Audio) 美国 Google 1331.7 ±11.4 32,406
23 GVeo 3 Fast (Audio) 美国 Google 1327.3 ±9.4 41,245
24 AWan 2.5 Preview 中国 Alibaba 1321.9 ±10.3 17,107
25 AWan 2.6 中国 Alibaba 1309.0 ±6.6 143,569
26 BSeedance 1.5 Pro 中国 Bytedance 1306.8 ±7.4 254,439
27 AIPixVerse V5.6 未知 1298.9 ±7.2 131,286
28 KKling 2.6 Pro 中国 KlingAI 1294.0 ±7.6 210,002
29 KKling 2.5 Turbo (1080p) 中国 KlingAI 1276.3 ±12.5 3,801
30 BSeedance 1.0 Pro 中国 Bytedance 1273.9 ±7.8 34,026
31 MHailuo 2.3 中国 MiniMax 1262.5 ±4.9 423,428
32 GVeo 3 美国 Google 1259.3 ±10.4 26,122
33 GVeo 3 Fast 美国 Google 1259.2 ±9.8 26,318
34 SVidu Q2 Turbo 中国 Shengshu 1244.5 ±16.8 2,509
35 AIP Video 未知 1240.2 ±16.1 24,488
36 KKling 2.1 Master 中国 KlingAI 1236.0 ±7.9 29,824
37 MHailuo 02 Pro 中国 MiniMax 1229.7 ±10.7 21,743
38 KKling 2.1 Standard 中国 KlingAI 1229.7 ±8.4 29,957
39 LLuma Ray3 未知 Luma AI 1227.0 ±19.0 1,585
40 MHailuo 02 Standard 中国 MiniMax 1224.8 ±9.6 21,785
41 SVidu Q2 Pro 中国 Shengshu 1224.3 ±16.8 2,614
42 THunyuanVideo 1.5 中国 Tencent 1199.0 ±15.5 5,508
43 MHailuo 02 Fast 中国 MiniMax 1195.0 ±10.7 22,519
44 BSeedance 1.0 Lite 中国 Bytedance 1186.3 ±7.8 33,745
45 AWan 2.2 A14B 中国 Alibaba 1171.4 ±10.1 27,054
46 GVeo 2 美国 Google 1167.0 ±16.2 10,303
47 AILTX-2 19B 未知 1161.2 ±4.8 313,751
48 LLuma Ray2 未知 Luma AI 1109.8 ±16.3 9,521
49 RRunway Gen-4 Turbo 未知 Runway 1053.6 ±13.4 6,801
50 PPika 2.2 未知 Pika 998.3 ±13.7 8,635
置信区间图例:绿色 ±5 以内(样本充足,排名稳定)· 灰色 ±6~10(一般)· 橙色 ±11 以上(样本偏少,排名可能变动)。 厂商 logo 与国旗依据数据源给出的厂商标识匹配,未收录 logo 的厂商显示首字母占位。

11 个能力维度速览

每个维度独立成榜、独立收录,下为该维度当前榜首与在榜模型数,点击可直达。

本榜国家与厂商分布

图生视频维度:50 个模型,来自 15 家厂商(按数量列前 8 家)

本维度在榜 50 个模型,来自 15 家厂商,厂商分布较分散,数量最多的 Google 也只占 24%。国家分布上,中国厂商 25 席、美国厂商 15 席;中国厂商占本维度 50%,高于全部 11 个维度的整体水平(32%)。榜首 Gemini Omni 1.2 Flash(Google)得分 1502.4,领先第 2 名 9 分;其中 22 个模型置信区间在 ±11 以上(对战样本偏少),名次仍有变动空间。

中国中国
25 席筛选 ›
美国美国
15 席筛选 ›
未知未知
9 席筛选 ›
德国德国
1 席筛选 ›
G Google
12 个模型筛选 ›
M MiniMax
5 个模型筛选 ›
B Bytedance
5 个模型筛选 ›
A Alibaba
5 个模型筛选 ›
K KlingAI
5 个模型筛选 ›
S SpaceXAI
3 个模型筛选 ›
S Shengshu
3 个模型筛选 ›
L Luma AI
2 个模型筛选 ›

榜单说明

排序依据:按 Elo 得分降序。得分由真实用户在不知模型身份的前提下对两组回答二选一(盲评对战),经 Elo 算法累积计算, 代表相对胜率而非绝对能力值。置信区间越小表示对战样本越充足;投票数为该模型的累计有效对战场次。 不同维度之间的分数不可横向比较(例如编程维度榜首约 1800 分、文本对话维度榜首约 1506 分,并不代表编程模型更强)。 国家标识依据模型归属厂商判定,同一厂商的多个版本归为同一国家。 数据来源:arena-ai-leaderboards 公开接口,最近抓取时间 2026-11-08 00:25:22,本站每日抓取快照并留存历史。 榜单仅反映真实用户偏好,不构成技术评测结论。 相关榜单:社区榜单(工具热度榜与开源模型下载榜)、 模型库(按厂商 / 参数 / 下载量筛选)。

常见问题

做电商动态图该看这个榜吗?
该榜是最相关的参考之一。图生视频的上游正是商品图,模型需要在保持商品不变形的前提下加入自然运动。建议用真实商品图测试各候选模型的主体一致性与运动幅度可控性。
两种视频榜的分数能直接比吗?
不能。图生视频与文生视频是两条独立赛道,对战题目与难度分布不同,分数没有统一基准,跨维度比较没有意义。
主体保持能力怎么判断?
看投票数与置信区间之外,最直接的办法是自测:用同一张含清晰主体的图,对多个模型生成短片,重点观察五官/logo/文字是否变形、背景是否异常抖动。