Modele open-source do generowania wideo AI wreszcie doganiają liderów

Przez lata open-source'owe generowanie wideo AI wyglądało jak przyjście na wyścig supersamochodów na rowerze. Własnościowe modele od OpenAI, Google i Runway dominowały w każdym benchmarku, podczas gdy otwarte alternatywy walczyły z podstawową spójnością. Ale pod koniec 2025 roku coś się zmieniło i dystans wreszcie zaczyna się zmniejszać.

Nowi pretendenci ze świata open-source

Powiem wprost: jeśli próbowałeś open-source'owej generacji wideo rok temu i zrezygnowałeś w frustracji, czas spróbować ponownie. Krajobraz uległ transformacji.

720p

Natywna rozdzielczość

24fps

Klatki na sekundę

14GB

Min. VRAM

Wan 2.2: przełom MoE

Wan 2.2 od Alibaby zasługuje na szczególną uwagę. To pierwszy open-source'owy model wideo wykorzystujący architekturę Mixture-of-Experts, to samo podejście, które uczyniło GPT-4 tak potężnym. Rezultat? Natywne 720p przy 24fps na konsumenckich kartach RTX 4090, z możliwością upscalingu do 1080p przez AI.

💡

Wan 2.2 został wytrenowany na 65% więcej obrazów i 83% więcej filmów niż jego poprzednik. Skok jakościowy jest widoczny gołym okiem.

Model zaskakująco dobrze radzi sobie z fizyką, zachowując stałość obiektów i spójność grawitacyjną, z którymi poprzednie otwarte modele miały problemy. Nie jest idealny, ale jest wystarczająco dobry, żeby mieć znaczenie.

HunyuanVideo 1.5: więcej za mniej

Tencent obrał inną drogę z HunyuanVideo 1.5. Zamiast skalować w górę, poszli w dół, z 13 do 8.3 miliarda parametrów, jednocześnie poprawiając szybkość i jakość.

✓Mocne strony

Działa na 14GB VRAM z offloadingiem. Natywna integracja dźwięku. Wbudowana symulacja fizyki. Efektywna architektura.

✗Ograniczenia

Wolniejszy niż alternatywy chmurowe. Wymaga technicznej konfiguracji. Mniej dopracowany niż komercyjne narzędzia.

Wzrost wydajności ma znaczenie, ponieważ przenosi poważną generację wideo na laptopy i stacje robocze, nie tylko do centrów danych.

Open-Sora 2.0: eksperyment za $200K

Oto prowokacyjna liczba: Open-Sora 2.0 została wytrenowana za około $200,000. Porównaj to z setkami milionów wydanych na własnościowe modele. A mimo to dorównuje jakością 11-miliardowemu HunyuanVideo i nawet rzuca wyzwanie 30-miliardowemu gigantowi Step-Video.

Kod treningowy jest całkowicie otwarty. Wagi można pobrać. Architektura jest udokumentowana. To nie jest preview badawczy, to model gotowy do produkcji, który możesz uruchomić już dziś.

Dlaczego dystans się zmniejsza

Trzy siły się zbiegają:

Połowa 2025

Konwergencja architektur

Otwarte modele przyjęły architekturę diffusion transformer, doganiając własnościowe innowacje.

Koniec 2025

Efektywność treningu

Nowe techniki jak MoE i sparse attention drastycznie zmniejszyły wymagania obliczeniowe.

Początek 2026

Rozpęd społeczności

Workflow ComfyUI, poradniki fine-tuningu i narzędzia optymalizacyjne szybko dojrzały.

Ten wzorzec powtarza to, co wydarzyło się z LTX-2 przynoszącym 4K na konsumenckie GPU, ale na większą skalę.

Praktyczna rzeczywistość

Bądźmy szczerzy co do tego, co naprawdę oznacza "doganianie":

Aspekt	Open-Source	Własnościowe
Szczytowa jakość	85-90%	100%
Szybkość generacji	2-5 minut	10-30 sekund
Łatwość użycia	Techniczna konfiguracja	Jeden klik w przeglądarce
Koszt za wideo	Za darmo (po zakupie sprzętu)	$0.10-$2.00
Personalizacja	Nieograniczona	Ograniczona

Open-source wciąż odstaje w surowej jakości i szybkości. Ale dla wielu przypadków użycia ta różnica już nie ma znaczenia.

💡

Szczegółowe porównanie tych modeli z komercyjnymi opcjami znajdziesz w naszym porównaniu Sora 2, Runway i Veo 3.

Kogo to powinno obchodzić?

🎨

Niezależni twórcy

Generuj nieograniczoną liczbę filmów bez kosztów subskrypcji. Trenuj na własnym stylu.

🏢

Zespoły korporacyjne

Wdrażaj lokalnie dla wrażliwych treści. Żadne dane nie opuszczają twoich serwerów.

🔬

Badacze

Pełny dostęp do wag i architektury. Modyfikuj, eksperymentuj, publikuj.

🎮

Twórcy gier

Generuj scenki filmowe i assety lokalnie. Integruj z pipeline'ami.

Prognoza na sześć miesięcy

Na podstawie obecnych trajektorii oczekuję:

✓Generacja poniżej 10 sekund stanie się standardem do Q2 2026
✓Prototypy generacji w czasie rzeczywistym pojawią się w połowie roku
○Parytet jakości z własnościowymi modelami (jeszcze 12-18 miesięcy)
✓Masowa adopcja ComfyUI przyspiesza

Architektura diffusion transformer, która napędza te modele, wciąż się poprawia. Każdy miesiąc przynosi nowe optymalizacje, nowe techniki treningu, nowe wzrosty wydajności.

Od czego zacząć

Jeśli chcesz sam wypróbować te modele:

Wan 2.2: Wymaga RTX 4090 lub odpowiednika. Dostępny na GitHub z nodami do ComfyUI.
HunyuanVideo 1.5: Działa na 14GB+ VRAM. Dostępna integracja z Hugging Face.
Open-Sora 2.0: Pełny kod treningowy i inferencyjny na GitHub.

⚠️

Te modele wymagają technicznej biegłości w Pythonie, CUDA i ładowaniu modeli. To jeszcze nie są rozwiązania na jedno kliknięcie.

Szerszy obraz

Najbardziej ekscytuje mnie nie to, gdzie open-source'owe wideo jest dziś, ale dokąd zmierza. Każdy przełom w symulacji fizyki i natywnej generacji dźwięku ostatecznie trafia do otwartych modeli.

Demokratyzacja jest realna. Narzędzia są dostępne. Dystans się zmniejsza.

Dla twórców, których zniechęciły ceny premium subskrypcji AI wideo, dla firm potrzebujących rozwiązań lokalnych, dla badaczy przesuwających granice możliwości, to jest moment, żeby zwrócić uwagę.

Rower staje się motocyklem. A wyścig supersamochodów właśnie stał się znacznie ciekawszy.