MiniMax H3 的開源，可能比外界看到得更倉促。
7 月 31 日，H3 與 Seedance 2.5 同日發佈。外界很容易把它理解成一次提前設計的開源狙擊：Seedance 2.5 剛剛把原生生成時長拉到 30 秒，MiniMax 宣佈開放 H3 權重，讓後來者借社區的力量圍攻最強的閉源模型。
但至少在發佈前半個月，MiniMax 還沒有確定是否開放。
據一位瞭解相關商業化討論的人士透露，7 月中旬，MiniMax 曾通過銷售團隊向多家公司詢問 H3 的 API 需求，得到的反饋相當一致：如果只賣閉源 API，H3 很難有競爭力。
客戶所指的不只是兩個模型之間的效果差距，而是一個牢固的閉源視訊模型市場體系——Seedance 擁有穩定的生成效果和品牌認知，已經被放進即夢、豆包、小雲雀、剪映和大量外部應用，火山引擎控制企業採購、並行和服務，抖音、紅果又在下游承接內容。另一款效果仍有差距的閉源模型，單靠便宜，幾乎無法從這套體系裡分走客戶。
MiniMax 最終選擇了開源。
它開放了足以讓社區運行的 H3-Base，負責複雜素材理解的 H3-Context-IR、2K 重生成和稀疏注意力等能力沒有同時交付，成功地讓開發者“玩”了起來，裁剪、量化、視訊記憶體解除安裝和低步數採樣，把H3 拆成不同版本，反覆拉出來與Seedance同台競技。
天下苦Seedance久矣，“開源新神”H3獲得了後續發佈的阿里Wan3.0、Sand.ai MAGI-2 Preview都沒有的傳播勢能。甚至一個月後，這條路還在跑出新結果。
8 月 27 日，fal.ai 基於開放權重推出 H3 Max，通過後訓練和推理最佳化，將 5 秒、768P 視訊的生成時間壓到 3 秒以內，視訊結果比生成過程更長，AI視訊直播成立了。一位開發者由此搭建的即時 AI 直播網站 Infinite Slop，上線首日就有 3.7 萬人觀看，發佈帖獲得了約 240 萬次瀏覽。
Slop不Slop的不知道，但趣味性和傳播效果拉滿了。
H3 當然沒能通過開源取代 Seedance——幾乎所有聚合應用仍然會把 Seedance 放在最顯眼的位置，複雜任務也繼續交給它。但它做到的是給行業增加一條路：繞開 Seedance 的價格、官方入口和單一供應，再用後訓練、推理最佳化和新玩法尋找自己的使用者。
這也是今天視訊模型市場的一個切片。Seedance在2.0發佈後迅速建立起了由它自己統治的一整個宇宙，以至於某個時刻你會感到人人都在使用 Seedance，而就在一切看起來十分穩固的時候，變化迅速發生，裂痕出現，人人都在尋找繞開這個宇宙的辦法。
01. Seedance 2.0，沒有人繞得開的宇宙
幾乎所有人都曾圍繞2.0做生意。
一位應用創業者對我們說：“沒有 Seedance，使用者就沒有來到平台的理由。”
2026 年 2 月，Seedance 2.0 讓多人打鬥、競技運動、快速運鏡和物體互動第一次大規模變得可用，原生音畫又把對白、動作和環境聲放進同一次生成。原本一段需要抽十次才能使用的視訊，Seedance 2.0可以一次就生成。
這段領先，首先來自一種公司級投入。
據多位接近團隊的人士提供的口徑，Seedance 2.0 使用 296B 的 MoE 架構，是視訊領域的最大參數MOE模型：大參數負責容納動作、場景和世界知識，每次生成只啟動其中一部分；文字、圖片、視訊和音訊進入同一套上下文，模型可以同時理解人物、動作、構圖和聲音。
一位接近團隊的人士把 Seedance 當時的狀態概括成“人多、卡夠、資料足”。單個研究人員可以同時嘗試多條後訓練路線，模型先建立通用能力，再分別強化動作、電商、廣告和人物表現。外界看到一個版本號，內部已經在許多場景上篩選了很多輪。
資料工程同樣依賴這種規模。《智能湧現》援引接近團隊人士稱，Seedance 設有專門對接資料的人員，背後還有大量同事處理清洗、理解和標註，且團隊沒有直接依賴抖音的普通視訊，而是採購了大量高品質影視素材，再通過語言模型和人工流程拆成劇本、分鏡、動作與鏡頭描述。
但離 Seedance 最近、規模也最大的視訊庫，畢竟還是抖音。
我們專門查閱了《“抖音”隱私政策》和《“抖音”使用者服務協議》。前者稱，經加密和嚴格去標識化的資料可用於推薦；後者則稱，模型允許平台將使用者發佈的內容用於“研究”，並以其他方式“開發”其全部或部分內容，儘管沒有明確說明用於視訊模型訓練，但至少有一定的解釋空間。
更明確的授權出現在《AI 經紀人主播版使用協議》等專項功能裡。所謂 AI 經紀人，是一套基於豆包大模型的直播營運助手。主播開通後，協議允許抖音使用其直播、短影片、互動及經營資料訓練和最佳化模型，授權持續到主播永久停用該功能滿六個月。
一位視訊模型從業者談及自己的資料來源時說：“業內都會用的，比如我們自己也把一段時間內百贊等級的短影片、豆瓣前百的電影視訊全用上了。”
對視訊模型來說，資料量決定它見過多少世界；能否把視訊拆成主體、動作、鏡頭運動和音畫關係，則決定它是否理解這個世界怎樣運動。原始視訊堆得再多，也不等於模型真正學會了運動規律。
抖音的資料價值正在這裡。推薦系統為了判斷一條視訊應該推給誰，本來就需要理解和分類內容，再根據完播、點贊、評論和分享等真實反饋持續校正。字節積累的不只是大量熱門視訊，還有畫面、動作、敘事與使用者反應之間的對應關係。這些訊號不能替代生成模型所需的精細標註，卻可以降低篩選、理解和加工訓練素材的成本。
算力進一步放大了差距。一位視訊模型從業者提到：Seedance 2.0 整體 MFU 約為 10%。MFU 衡量訓練算力利用率，10%是一個較低的量級，它傳達的行業體感是，視訊模型仍處在可以用巨大資源換取代際差的時期，字節有能力承受大量沒有立刻轉化為有效訓練的探索。
參數擴大以後，試錯成本增長得很快。對創業公司而言，需要先判斷那條路線最可能成功，再集中極其有限的資源押注；而字節可以讓更多研究人員同時開工，用算力嘗試路線。
這種投入不會永遠形成技術壟斷，卻足以製造幾個月的真實代差。Seedance 2.0 就利用這幾個月改動了市場。
它最先摘下了短劇和漫劇的低垂果實。
複雜動作、快速運鏡和原生音畫適合被拆成大量標準鏡頭的內容產線；人物皮膚過分平滑，燈光總是過於飽滿，鏡頭也喜歡主動加戲，但這些“模型味”並對短劇觀眾來說，不值一提。
模型之外，字節也把自己的內容資源推了上去。番茄和紅果提供 IP 與消費場景，小雲雀上線短劇、漫劇 Agent，抖音及相關產品又用獎金、積分和流量扶持創作者。模型降低生產門檻，平台繼續增加可以被生產的故事和可能獲得的流量，短劇市場因此同時擁有能力、原料和出口。
一位 AI 短劇方提到，此前一部 AI 劇需要十幾個人工作約一個月，成本接近 20 萬元；Seedance 2.0 出現後，一個人每月就可以完成幾部劇，單部成本下降到5萬元，甚至其中大部分都用於模型，二三百人理論上能把月產量推到千部水平。
率先進入的人確實獲得了一輪紅利。短劇公司可以更快交片，中轉管道可以賣額度，火山引擎則在最前面收取呼叫費用。應用層的利潤未必最厚，但接入 Seedance 能帶來使用者，當時的視訊應用即使打價格戰，也願意先把人搶進來。
2.0的上線，直接點燃了整個市場。技術優勢也很快被火山引擎改造成一套銷售秩序。
我們在《Token 殺死了 AI 應用》中寫過，Seedance 上線初期採用年框採購，框架金額同時繫結折扣、並行、人臉權限、首發和服務條件。客戶購買 Token，也在購買穩定生產的資格，千萬級採購通常也很難獲得直接折扣，更多是最高約 10% 的算力券返還。
更進一步，據接近交易的人士稱， 10% 算力券實際繫結了資料回流要求，應用或平台需要按照約定提供相應資料，才能獲得折扣。應用既是客戶，也承擔了一部分外部資料工作。
另一家視訊模型的API銷售提到，“火山的銷售非常強勢，大家都知道視訊模型效果好，根本不需要銷售，但我們的老闆會覺得，這樣的話，要你們銷售幹嘛。”這種現象不止出現在一家廠商身上，在Seedance的“統治”下，自家模型沒有拿到市場流量，導致銷售需要降價、補貼，甚至聯合下游應用和視訊製作方，“造出”好看的模型消耗資料。
特別是火山引擎隨後稱，Seedance 帶來了“單月十億元銷售額”，給市場帶來了更大的刺激：跟Seedance搶，不如跟著Seedance做它的倒賣生意。
儘管按照我們向多位交易人士瞭解的情況，這個數字更適合被理解為發佈窗口內的簽約峰值：大量客戶集中籤署一年期框架，一份千萬元年框可以在簽約月份進入銷售口徑，實際呼叫會分散在隨後一年。
且發佈節奏進一步製造了這種峰值。Seedance 2.0 和 2.5 都採用了相似方式：先把效果展示給市場，讓應用、製作公司和投資人看見代際差，再控制入口、額度和開放時間，等需求被拉滿後分批銷售。模型還沒有普遍可用，採購窗口已經形成。
但更多人還是蜂擁進來了。首批大額需求由火山直接對接，長尾需求則有雲廠商、營運商和合作夥伴分銷。在 WAIC 現場，營運商工作人員穿梭於展位之間，見到 AI 影視公司便詢問是否使用 Seedance。一位視訊創業者剛聽到對方起了個頭，就能立即明白來意：“我們前後對比了 30 家後確定的，重點是穩定性，所以不會輕易更換，但來推銷的人非常多。”
火山明令禁止的轉售現象也很常見。一位瞭解管道核查的人士稱，騰訊曾通過中間路逕取得 Seedance 2.0的API，隨後提供給閱文內部業務使用；閱文沒有單獨向火山採購，火山發現後切斷了這條呼叫路徑；阿里同樣有自己的視訊創作產品在“低調使用”Seedance API，同時服務於銷售、內部產品探索、模型訓練測試。
在這個階段，繞開 Seedance 的代價很高。應用可以換一個更便宜的模型，但使用者不會買單，且複雜動作和高強度鏡頭的失敗率會重新上升；短劇公司也可以少用一些，但交付速度和畫面密度隨即下降。
當代差足夠大，應用層的許多創新會暫時失效。產品可以設計不同的畫布、積分和會員，使用者進入以後依然會點同一個模型。應用退化成 Seedance 的入口，差異只剩誰補貼得更多、誰排隊更短、誰能拿到更高並行。
2.0 讓 Seedance 同時成為成本和流量。所有人都嫌它貴，所有人又都需要它。
02. Seedance 2.5後，人們開始繞路
Seedance 2.5 更強了，但市場卻進入了另一個階段。
它一次可以接收最多 50 個圖片、視訊和音訊素材，支援 30 秒原生生成，加強複雜指令遵循和局部修改；綠幕、白模和 3D 導演台又把人物、空間、機位與運動關係從提示詞裡的機率推理，變成了更具確定性的擺放預覽。從我們的測試結果看，2.5 更服從精準指令，畫面也更克制，2.0 常見的油膩感少了很多。
但技術進步沒有再次製造同等規模的需求和經濟代差。
在市場端，2.0 出現時，短劇正在等待一款能夠穩定出活的模型。到了 2.5，短劇產能已經迅速擴張，市場開始消化過量供給。幾位從業者告訴我們，2.5 又比 2.0 貴約 50%，短劇卻很難為這些能力支付同樣幅度的溢價，一百家公司裡可能只有一兩家靠爆劇繼續維持，其餘團隊不斷退出；同時平台受到政策影響，也已經收緊了 AI 漫劇的分成激勵，把資源重新投向真人內容。
這種變化在應用公司的反應裡最直觀。2.0 出現時，大家追問的是何時開放、能拿到多少並行、怎樣爭取首發；談到 2.5，問題更多變成了那些鏡頭值得呼叫、能否混用其他模型，以及新增能力是否足以覆蓋上漲的價格。注意力已經從“怎樣拿到 Seedance2.0”，移向“怎樣少用一點 Seedance2.5”“該不該用Seedance 2.5”。
很難想像，這其中甚至有相當一批視訊從業者希望模型和應用繼續漲價。
一位從業者向我們解釋原因時說：“因為這樣門檻就高了，現在太捲了。”模型費用已經是製作團隊最沉重的成本之一，他們卻希望這道門檻暫時留在那裡。只要生成仍然足夠貴，新團隊就無法依靠低價和大量抽卡迅速進入，已經擁有客戶、經驗和現金流的公司還能多保留一點時間。
對於Seedance而言，沒有需求，那就得創造新需求，於是2.5 選擇繼續向專業生產延伸。
專業影視可以容納更高的價值，但進入門檻也高得多，五十個素材只有被正確整理以後才有用，上千字指令需要有人先釐清人物關係、動作順序、鏡頭運動和聲音要求。2.5 把更多控制交給創作者，也把更多準備工作交還給了創作者。
問題出現在，影視創作者不止需要一個模型。
愛奇藝製作AI影片《探子必須死》時提到，AI暫時主要用於片頭片尾、非焦點群演和高風險爆炸鏡頭，特別是精品內容的鏡頭數量和協作人員增加以後，項目效率很快取決於素材管理、版本測試、多人協作和後期合成，團隊早期曾使用其他視訊工具完成 Demo，後來轉向愛奇藝納逗Pro，看中的正是項目級協作、資產管理和復用能力。
這讓 Seedance 2.5 面臨一種“不上不下”的處境：短劇未必願意為新增能力付錢，專業影視需要的又遠不止模型升級。
更多繞行的空間在這個背景下出現了。
最先發生的，就是管道。
Seedance的模型從2.0開始成為流量密碼，在2.5上線時，Higgsfield選擇將它放進“14天不限量”等吸人眼球的權益裡，等使用者購買後真正使用時，會因為低並行而一直排隊、無法生成。
這反映出管道和模型之間的繫結規則是鬆散的。更進一步，Seedance 2.0養大的一批管道，同時還可以被新模型們使用，LibTV在模型上線當晚，先在首頁掛出的促銷橫幅是H3；即使是字節自己的即夢、小雲雀，可選模型也從僅有Seedacne，增加了Happy Horse1.1、MiniMax H3、Wan3.0。
管道不必等到另一款模型全面超過 Seedance，才把它放上貨架。只要部分任務有了替代方案，就多了一種可以賣給客戶的產品。也正是因此，其他模型都開始從各個角度切入，想要成為 Seedance 的替代選項。
MiniMax 選擇了開源，讓第三方可以繼續後訓練和最佳化推理。由此，fal.ai 推出了 H3 Max，Hao AI Lab、FastVideo 等團隊又推出 FastH3，把採樣壓到四步，都在沿著速度尋找突破口，兩個後訓練版本的工程師還在 X 爭論誰的路線和效果更好。
開源之後，MiniMax 不需要獨自決定 H3 能做什麼，自有大儒替它辯經。
阿里選擇的也是開放路線。Wan 3.0 支援 30 秒原生生成、1080P 音畫輸出和多模態參考，還可以接收文件與網頁作為輸入。
在這些新模型找機會的過程中，除了模型本身的效果，為了對戰Seedance，廠商們也會用變形的動作來爭取更多“資料上的市場優勢”。
一位接近行業的人士提到，Happy Horse 1.0刷爆了Artificial Analysis的榜單，效果之所以驚人，是因為使用了超長的推理步數，舉個例子，真正 API 可用版是 32 步，那麼上榜版本可能用了 1024 步，以極高成本換榜單排名。
但Benchmark 確實承擔了內部業績證明的作用。一款模型進入榜單、超過幾個明確對手，團隊才更容易在公司內部獲得算力、預算和銷售資源，才能通過免費額度、現金補貼，與下遊客戶“合作”，換取一段時間的呼叫消耗，計算出一個好看的資料。
跑分負責證明模型有能力，呼叫量負責證明市場有需求。當使用者不會僅憑效果主動遷移，模型公司就要同時“創造”可見度和使用量。
除了管道和其他模型廠商，更深、更遠的繞行發生在應用層。
由於影視創作這類需求，需要一套圍繞模型組織起來的工作流，越來越多大廠和中轉站開始推出自己的應用了。
擁有內容項目和發行平台的愛奇藝，正在圍繞專業級影視創作平台納逗Pro加大投入；騰訊的 WorkRally 把漫劇製作拆成可以被 Agent 呼叫的全流程工具；閱文漫劇助手則從自己的 IP 出發，繼續處理劇本、設定、分鏡、素材、團隊協作和鏡頭稽核。它們可以使用 Seedance，也可以根據任務切換其他模型。IP、項目和發行留在平台體系內，所有模型都只是生產過程中的一個節點。
字節也在做同樣的事，只是內部入口還在持續增加，各自為戰。
豆包、即夢、剪映、小雲雀和火山分別擁有自己的 Seedance 入口。模型團隊需要 badcase，火山需要 API 收入，產品團隊需要留存，內容平台還要管理供給，產品之間為了Seedance爭首發、爭價格的事件時常發生。
一位知情人士透露，“在內部看來，即夢有時候優勢都比不過肯補貼的外部應用，而且Seedance 2.0的火爆，基本沒有給即夢帶來什麼品牌認知，只能用內容激勵和曝光機會抵消差價。”
小雲雀繼續向完整項目移動，可以解析長劇本，處理人物和場景資產，再進入分鏡與視訊生成。在 2.5 宣發中，小雲雀獲得了比火山 API 提前一天上線的入口，但Seedance 2.5 的官方發佈報告仍然把主要使用產品寫成即夢和豆包。
此外，內部人士提到，字節正在內測一款漫劇創作工具，支援上傳最高 20 萬字劇本，由系統完成項目規劃、資產設計、分鏡生產和視訊合成，一個團隊空間可以容納 30 人，並可繫結抖音短劇創作者中心。同時還有火山引擎自己的 Seedance Studio ，同樣從“建立新項目”開始，據稱覆蓋需求理解、創作規劃、項目組織、內容生成、修改和成片推進。
這些產品都在嘗試把 Seedance 從一個模型變成一條專業生產線，也說明字節還沒有確定由誰承擔這條生產線。
繞開 Seedance，因而有了不同的深度。換管道、做套餐，改變的是購買方式；混合呼叫、開放權重和繼續後訓練，讓一部分任務有了其他供應；項目工具則試圖把素材、協作和客戶留在應用裡，讓模型成為可以選擇的一個節點。
2.0版本建立起來的Seedance宇宙，開始在2.5版本顯露出它的縫隙，視訊模型上下游也變得更加混沌了。
不過，人們可以繞開 Seedance，但仍然繞不開一件事：視訊應用的下一輪增長，需要下一代真正製造需求的 SOTA。
字節自己也在沿著已有優勢，尋找下一個需求。9 月上旬，彭博援引知情人士稱，張一鳴正在親自推進一款基於 Seedance 的即時空間視訊模型，計畫連接 Pico 頭顯，讓生成環境響應使用者的聲音和動作,每秒 20 幀、50 毫秒延遲，最快 10 月推出。生成速度在這裡有了新的用途：使用者每做出一個動作，模型都要及時生成接下來的畫面。
如果字節先把這件事做成，今天正在被拆開的依賴關係，就可能重新建立起來。
等那一代模型出現，市場大概還會做出同樣的選擇：人人接入它，再一起尋找繞開它的辦法。 (矽星人Pro)