Öppen källkod AI-videomodeller börjar äntligen komma ikapp

I åratal kändes öppen källkod AI-video som att dyka upp till ett supersportbilsrace på en cykel. Proprietära modeller från OpenAI, Google och Runway dominerade varje jämförelse medan öppna alternativ kämpade med grundläggande koherens. Men något förändrades i slutet av 2025, och gapet minskar äntligen på riktigt.

De nya utmanarna inom öppen källkod

Jag ska vara rak: om du provade öppen källkod videogenerering för ett år sedan och gav upp i frustration, är det dags att försöka igen. Landskapet har förändrats.

720p

Native upplösning

24fps

Bildfrekvens

14GB

Min VRAM

Wan 2.2: MoE-genombrottet

Alibabas Wan 2.2 förtjänar särskild uppmärksamhet. Det är den första öppen källkod videomodellen som använder en Mixture-of-Experts-arkitektur, samma approach som gjorde GPT-4 så kraftfull. Resultatet? Native 720p vid 24fps på konsument RTX 4090-kort, med 1080p möjligt genom AI-uppskalning.

💡

Wan 2.2 tränades på 65% fler bilder och 83% fler videor än sin föregångare. Kvalitetssprånget syns.

Modellen hanterar fysik förvånansvärt bra och upprätthåller objektpermanens och gravitationskonsistens som tidigare öppna modeller misslyckades med. Den är inte perfekt, men den är tillräckligt nära för att betyda något.

HunyuanVideo 1.5: Gör mer med mindre

Tencent valde en annan väg med HunyuanVideo 1.5. Istället för att skala upp, skalade de ner, från 13 miljarder till 8,3 miljarder parametrar, och lyckades ändå öka både hastighet och kvalitet samtidigt.

✓Styrkor

Körs på 14GB VRAM med offloading. Native ljudintegration. Fysiksimulering inbyggd. Effektiv arkitektur.

✗Begränsningar

Långsammare än molnalternativ. Kräver teknisk installation. Mindre polerad än kommersiella verktyg.

Effektivitetsvinsterna är viktiga eftersom de för seriös videogenerering till bärbara datorer och arbetsstationer, inte bara datacenter.

Open-Sora 2.0: Experimentet för 200 000 dollar

Här är en tankeväckande siffra: Open-Sora 2.0 tränades för ungefär 200 000 dollar. Jämför det med hundratals miljoner som spenderas på proprietära modeller. Ändå matchar den kvaliteten hos HunyuanVideo med 11 miljarder parametrar och utmanar till och med Step-Videos 30 miljarder-parameter koloss.

Träningskoden är helt öppen. Vikterna går att ladda ner. Arkitekturen är dokumenterad. Det här är ingen forskningsförhandsvisning, det är en produktionsklar modell du kan köra idag.

Varför gapet minskar

Tre krafter konvergerar:

Mitten av 2025

Arkitekturkonvergens

Öppna modeller antog diffusion transformer-arkitekturer och kom ikapp proprietära innovationer.

Slutet av 2025

Träningseffektivitet

Nya tekniker som MoE och sparse attention minskade beräkningskraven drastiskt.

Början av 2026

Community-momentum

ComfyUI-arbetsflöden, finjusteringsguider och optimeringsverktyg mognade snabbt.

Mönstret speglar vad som hände när LTX-2 förde 4K till konsument-GPU:er, men i större skala.

Den praktiska verkligheten

Jag vill vara ärlig om vad "komma ikapp" faktiskt betyder:

Aspekt	Öppen källkod	Proprietär
Toppkvalitet	85-90%	100%
Genereringshastighet	2-5 minuter	10-30 sekunder
Användarvänlighet	Teknisk installation	Ett-klicks webb
Kostnad per video	Gratis (efter hårdvara)	1-20 kr
Anpassningsbarhet	Obegränsad	Begränsad

Öppen källkod ligger fortfarande efter på ren kvalitet och hastighet. Men för många användningsfall spelar det gapet inte längre någon roll.

💡

För mer kontext om hur dessa modeller jämför sig med kommersiella alternativ, se vår detaljerade jämförelse av Sora 2, Runway och Veo 3.

Vem bör bry sig?

🎨

Oberoende kreatörer

Generera obegränsat med videor utan prenumerationskostnader. Träna på din egen stil.

🏢

Företagsteam

Driftsätt lokalt för känsligt innehåll. Ingen data lämnar dina servrar.

🔬

Forskare

Full tillgång till vikter och arkitektur. Modifiera, experimentera, publicera.

🎮

Spelutvecklare

Generera mellansekvenser och tillgångar lokalt. Integrera i pipelines.

Prognosen på sex månader

Baserat på nuvarande utveckling förväntar jag mig:

✓Generering under 10 sekunder blir standard till Q2 2026
✓Prototyper för realtidsgenerering dyker upp mitt på året
○Kvalitetsparitet med proprietära modeller (fortfarande 12-18 månader bort)
✓Mainstream ComfyUI-adoption accelererar

Diffusion transformer-arkitekturen som driver dessa modeller fortsätter att förbättras. Varje månad kommer nya optimeringar, nya träningstekniker, nya effektivitetsvinster.

Kom igång

Om du vill prova dessa modeller själv:

Wan 2.2: Kräver RTX 4090 eller motsvarande. Tillgänglig på GitHub med ComfyUI-noder.
HunyuanVideo 1.5: Körs på 14GB+ VRAM. Hugging Face-integration tillgänglig.
Open-Sora 2.0: Full tränings- och inferenskod på GitHub.

⚠️

Dessa modeller kräver teknisk bekvämlighet med Python, CUDA och modellinläsning. De är ännu inte enklickslösningar.

Den större bilden

Det som gör mig mest entusiastisk är inte var öppen källkod video står idag, utan vart den är på väg. Varje genombrott inom fysiksimulering och native ljudgenerering flödar så småningom till öppna modeller.

Demokratiseringen är verklig. Verktygen är tillgängliga. Gapet minskar.

För kreatörer som har blivit utprisade från premium AI-videoprenumerationer, för företag som behöver lokala lösningar, för forskare som utforskar gränserna för vad som är möjligt, detta är ögonblicket att vara uppmärksam.

Cykeln håller på att bli en motorcykel. Och supersportbilsracet har blivit mycket mer intressant.