Китайские нейросети для генерации видео в 2026 году: Seedance, Kling, H3, Wan и другие

За китайскими нейросетями для видео сейчас приходится следить буквально по версиям. За несколько месяцев появились Seedance 2.5, Kling 3.0 и Turbo, MiniMax H3, Wan 2.7, Vidu Q3 и другие модели, которые уже умеют не только оживлять фотографию, но и работать со звуком, референсами, несколькими сценами и готовыми видео.

В этом обзоре я собрал актуальные модели ByteDance, Kuaishou, MiniMax, Alibaba, ShengShu и AISphere. Отдельно протестировал MiniMax H3 и Wan 2.7: загрузил одну фотографию бариста, использовал одинаковый промпт и сравнил, как нейросети справились с лицом, руками, жидкостью, предметами и движением камеры. Исходное фото, оба видео и сам промпт будут ниже.

Модели я оцениваю по фактическому результату, а характеристики сверяю с данными разработчиков.

Если нужен быстрый ориентир без чтения всего обзора, я бы разделил модели так:

Есть и другие сильные китайские генераторы — ниже отдельно разберу Vidu Q3 и PixVerse V6. Я не стал превращать эту статью в условный «ТОП-20»: у видео сейчас важнее понимать разницу между моделями и режимами, чем собрать максимально длинный список названий.

Если нужны не только китайские модели, у меня есть отдельное сравнение нейросетей для генерации видео. Здесь задача уже: разобраться именно в китайских ИИ и понять, что выбрать для генерации видео из фото, по тексту, со звуком или с переносом движений.

Еще год назад в большинстве сравнений постоянно повторялись Sora, Runway, Veo и Kling. Сейчас внутри одного только китайского рынка есть несколько заметно разных направлений.

ByteDance делает ставку на длинные мультимодальные сцены в Seedance. Kuaishou развивает Kling как универсальную систему генерации и редактирования. MiniMax объединяет изображение и звук в H3, а Alibaba параллельно развивает Wan и HappyHorse. У ShengShu есть Vidu, у AISphere — PixVerse.

Поэтому вопрос «какая китайская нейросеть лучше всего делает видео» слишком общий. Для обычного оживления фото, 30-секундной истории и переноса танца с референса оптимальными могут оказаться три разные модели.

Seedance 2.5 ByteDance вышла 31 июля 2026 года. Ее самое понятное преимущество — продолжительность: модель может сделать до 30 секунд видео со звуком за одну генерацию, а потом сцену можно продолжать дальше.

Но интереснее другое. В один запрос разрешено добавить до 30 изображений, 10 видео и 10 аудиофайлов. То есть референс перестает быть просто «вот фотография героя». Одно изображение можно использовать для внешности, другое для одежды, видео — как образец движения камеры, аудио — как референс голоса или атмосферы.

Для простой анимации портрета это избыточно. А вот когда нужно собрать несколько связанных сцен, удержать персонажа, окружение и общий стиль, возможности уже имеют практический смысл.

Seedance 2.0 старше, но это не урезанная демоверсия 2.5. Она тоже понимает текст, изображения, видео и звук и генерирует полноценное аудиовизуальное видео.

За один раз можно использовать до 9 изображений, 3 видео и 3 аудиофайлов. Максимальная продолжительность — 15 секунд. Для обычной рекламы, оживления фотографии или короткого ролика для соцсетей этого часто хватает.

Я бы смотрел на выбор между ними просто: 2.0 — для обычной короткой задачи, 2.5 — когда нужна длинная сцена или сложная комбинация референсов. Переходить на 2.5 только ради номера версии необязательно.

У Kling ситуация сложнее, потому что рядом стоят несколько названий, которые внешне похожи, но решают разные задачи.

Kling 3.0 — текущее крупное поколение видеомоделей Kuaishou. Оно работает с текстом, изображениями, аудио и видео, поддерживает text-to-video, image-to-video, генерацию по референсам и редактирование.

Ролики могут длиться до 15 секунд. Нативный звук создается вместе с изображением, а внутри одной генерации модель умеет работать с несколькими планами и более сложным движением камеры.

Если задача звучит просто как «хочу качественно оживить эту фотографию», из семейства Kling я бы начинал именно с обычной 3.0.

Kling 3.0 Turbo рассчитана на более эффективную генерацию. Практический смысл понятен без бенчмарков: если нужно сделать не один ролик, а 20 вариантов рекламного креатива, стоимость и скорость каждой попытки становятся намного важнее.

Я бы не утверждал, что Turbo всегда визуально хуже обычной 3.0. Видео слишком зависит от сцены и промпта. Скорее это режим, с которого разумно начинать массовые генерации, а самые важные сцены при необходимости повторять на основной модели.

Kling Motion Control решает совсем другую задачу. Вместо того чтобы описывать движение словами, можно загрузить видео с нужной пластикой и изображение персонажа.

Например, есть ролик с танцем и фотография созданного персонажа. Motion Control пытается перенести движения тела и мимику из ролика на этого героя.

Так удобнее делать:

Сравнивать Motion Control с обычным Seedance или Kling 3.0 по качеству text-to-video нет смысла — это отдельный инструмент.

MiniMax H3 вышла 31 июля 2026 года. Она понимает текст, изображения, видео и аудио и умеет создавать ролики до 15 секунд с нативным стереозвуком и разрешением до 2K.

Сильная сторона H3 — не отдельный эффект, а сочетание разных режимов. Можно дать ей фотографию персонажа, видео с нужным движением и аудиореференс, а связь между ними описать обычным текстом. Модель также рассчитана на video-to-video, редактирование и коммерческий контент.

На официальных демо подобные возможности всегда выглядят отлично, поэтому H3 я дополнительно проверил на своем исходном изображении. Результат разберу чуть ниже вместе с Wan 2.7.

HappyHorse пока редко появляется в русскоязычных подборках, хотя Alibaba уже развивает поколение HappyHorse 1.1.

У семейства есть отдельные варианты для генерации по тексту, первому кадру и нескольким референсным изображениям. Актуальные режимы создают видео продолжительностью от 3 до 15 секунд в 720p или 1080p и поддерживают звук.

Это хороший пример модели, которую имеет смысл знать, но которую я бы не ставил автоматически выше Kling или Seedance только по спецификациям. Лично в этом сравнении HappyHorse я не тестировал, поэтому здесь ориентируюсь на ее набор функций, а не на субъективную оценку качества.

Wan 2.7 — актуальное поколение видеомоделей Alibaba. Оно умеет работать по тексту, первому изображению, первому и последнему кадру, продолжать готовое видео и использовать аудио.

В официальных режимах доступны 720p и 1080p, продолжительность — от 2 до 15 секунд. Есть отдельный reference-to-video и отдельная модель редактирования, которая принимает готовый ролик и меняет его по текстовой инструкции.

То есть Wan интересен не только как «оживить картинку». Из него можно собрать более длинный процесс: получить первую сцену, продолжить ее, задать финальный кадр или изменить уже готовое видео.

В своем тесте я запускал Wan 2.7 через GPTunneL в режиме 720p.

Ограничивать китайский рынок только Kling, Seedance и Alibaba уже неправильно. Есть как минимум еще две заметные системы, которые хорошо дополняют этот список.

Vidu Q3 — новое поколение видеомоделей ShengShu Technology. В линейке есть Pro, Turbo и отдельные варианты для генерации по референсам.

Q3 поддерживает text-to-video, image-to-video, первый и последний кадр и reference-to-video. Для Pro и Turbo можно задавать продолжительность до 16 секунд и разрешение до 1080p. Q3 также умеет одновременно создавать картинку и звук, а в reference-режиме может генерировать речь, фоновые звуки и музыку.

Отдельно мне нравится сама логика семейства: Pro — основной качественный режим, Turbo — более быстрый, а reference-версии заточены под сохранение героев между кадрами. Но Vidu Q3 я в рамках этой статьи лично не прогонял, поэтому включаю его как сильную альтернативу по возможностям, а не как участника моего мини-теста.

PixVerse V6 вышла весной 2026 года. Модель поддерживает генерацию по тексту и изображению, переход между кадрами, reference-to-video и работу с несколькими сценами. Есть нативное аудио.

По документации V6 может создавать ролики до 15 секунд в 1080p. В экосистеме PixVerse отдельно есть функции для lip sync, звуковых эффектов, переноса движения, замены объектов и редактирования видео.

PixVerse особенно логично рассматривать для соцсетей, рекламных креативов и коротких эффектных сцен. В этом обзоре я ее не тестировал, поэтому не буду назначать ей условное «третье место» только по официальным демо.

Тестировать по несколько попыток на десяти моделях — это уже отдельное исследование, а не быстрый обзор. Поэтому здесь я сделал более простой эксперимент с двумя генераторами, к которым был доступ прямо сейчас: H3 и Wan 2.7.

Исходные условия одинаковые: фотография бариста в кофейне и один промпт. Сцена специально выбрана не самой простой. В ней есть руки, металлический питчер, стеклянная кружка, молоко, пар, отражения и много предметов на фоне. Одновременно нужно сохранить девушку и выполнить движение камеры.

На фотографии девушка наливает молоко в кофе за стойкой. Лицо и обе руки хорошо видны, поэтому любые проблемы с анатомией или сохранением внешности быстро становятся заметны.

Здесь есть сразу несколько проверок: сможет ли модель сохранить лицо и интерьер, нормально ли поведет себя жидкость, не появятся ли лишние предметы и выполнит ли камера заданный облет.

Wan в целом сделал именно тот ролик, который я ожидал увидеть. Бариста продолжает наливать кофе, камера плавно обходит ее, окружение не начинает разваливаться. Затем девушка подносит напиток ближе, нюхает его, ненадолго переводит взгляд в камеру, слегка улыбается и снова смотрит на кружку.

Сцена получилась спокойной и довольно живой. Особенно понравилось, что предметы вокруг девушки в основном остаются на своих местах — на подобных облетах фон у видеонейросетей нередко начинает незаметно перестраиваться.

Проблемы тоже видны. Ближе к концу кожа становится немного более гладкой, почти пластиковой. Латте-арт возникает слишком резко: вместо того чтобы постепенно сформироваться из струи молока, рисунок фактически появляется на поверхности.

H3 повел исходную сцену по-другому. Девушка наливает молоко и даже делает питчером характерные движения для латте-арта. Она мягко улыбается, продолжая смотреть на кружку. В конце камера переходит к более крупному плану готового кофе.

Такой финал выглядит чуть более рекламным: внимание специально переводится с человека на продукт. H3 также сам добавил фоновую музыку и звук льющейся жидкости.

Самый заметный промах — струя взбитого молока. Она получилась слишком толстой и тяжелой, поэтому физика приготовления кофе выглядит менее убедительно. Со звуком похожая ситуация: музыка не мешает, а вот заметный звук жидкости здесь скорее лишний и не очень соответствует тому, что происходит в кружке.

Если оценивать только этот ролик, мне немного больше понравился Wan 2.7. Он лучше сохранил ощущение случайно снятого атмосферного эпизода, а движение камеры и окружающие предметы выглядели убедительно.

H3 сделал более «готовый» коммерческий ролик: приятная улыбка, музыка, хороший крупный план кофе. Но физика самого действия оказалась слабее.

Это результат одной конкретной сцены, а не доказательство того, что Wan лучше H3 во всех задачах. На диалоге, экшене, product video или генерации только по тексту расклад вполне может измениться.

Если уже есть исходное изображение, в первую очередь я бы смотрел на Kling 3.0, Seedance 2.5, H3, Wan 2.7, HappyHorse и Vidu Q3.

На практике «лучшая нейросеть для видео из фото» определяется не максимальным разрешением. Для портрета важнее лицо, для товара — геометрия и надписи, для динамической сцены — руки, физика и стабильность фона.

С text-to-video работают практически все основные модели из обзора. Разница становится заметнее, когда промпт усложняется.

Для одной короткой сцены подойдут Kling 3.0, H3, HappyHorse, Wan 2.7, Vidu Q3 или PixVerse V6. Если в запросе уже несколько связанных эпизодов, разные планы и длинная последовательность действий, преимущество Seedance 2.5 в 30-секундной генерации становится намного полезнее.

Здесь я бы не ориентировался на количество красивых слов в промпте. Для видео гораздо важнее явно написать, кто что делает, как движется камера и какие элементы нельзя менять.

Нативный звук уже перестал быть редкой функцией. Seedance 2.0 и 2.5, Kling 3.0, MiniMax H3, HappyHorse, Wan 2.7, Vidu Q3 и PixVerse V6 умеют работать со звуковой частью ролика в том или ином режиме.

Но мой тест H3 хорошо показывает, почему галочка «есть звук» сама по себе мало что значит. Модель может подобрать нормальную фоновую музыку и одновременно придумать эффект, который физически не очень подходит к сцене.

Поэтому для обычных роликов нативное аудио действительно экономит время. Если речь идет о рекламе, диалоге или точном sound design, результат все равно нужно переслушивать.

Если движение уже существует на видео, описывать его несколькими абзацами промпта обычно нет смысла.

Kling Motion Control позволяет взять движение и мимику из референсного видео и перенести их на другого персонажа. У Vidu тоже есть action synchronization, у PixVerse — Mimic, а в экосистеме Wan присутствует отдельный Animate.

Для пользователя выбор здесь проще, чем кажется: сначала решите, хотите ли вы придумать движение или повторить уже записанное. Во втором случае motion-reference инструмент почти всегда удобнее обычного text-to-video.

По длительности одной генерации среди рассмотренных моделей заметно выделяется Seedance 2.5 — до 30 секунд. Kling 3.0, H3, HappyHorse и Wan 2.7 обычно ограничены примерно 15 секундами, Vidu Q3 — 16 секундами.

Разница между 15 и 30 секундами кажется небольшой, пока не приходится склеивать длинную сцену. Каждый новый кусок — это еще один шанс получить другое лицо, свет или расположение предметов. Поэтому длинный непрерывный проход действительно полезен.

Для ролика на несколько минут одной генерации всё равно недостаточно: его придется собирать из сцен.

У китайских платформ часто проблема не в самой модели, а в доступе: отдельная регистрация, интерфейс, оплата и региональные ограничения. Поэтому часть пользователей работает через агрегаторы, где несколько генераторов собраны в одном кабинете.

Если искать именно китайскую нейросеть для видео бесплатно, нужно учитывать одну неприятную особенность: условия меняются намного быстрее самих статей. Сегодня сервис дает стартовые кредиты, через месяц меняет лимит или оставляет бесплатным только более простой режим.

Поэтому я бы не выбирал генератор только по надписи «бесплатно». Для видео важнее три вещи: сколько секунд дают за одну попытку, сколько таких попыток получится сделать и насколько часто приходится перегенерировать результат.

Для разовой пробы разумно сначала проверить бесплатный лимит официальной площадки. Для регулярной работы уже выгоднее считать стоимость готового удачного ролика, а не одной генерации.

Хороший видеопромпт не обязан быть длинным. Обычно достаточно описать четыре вещи: сцену, действие, камеру и то, что должно оставаться неизменным.

Девушка медленно поворачивает голову к окну и слегка улыбается. Волосы естественно двигаются от легкого ветра. Камера плавно приближается. Сохранить лицо, одежду, фон и освещение исходного изображения. Естественная мимика, без морфинга и появления лишних объектов.

Кинематографичный рекламный кадр. Флакон духов стоит на каменной поверхности. Камера медленно движется слева направо и приближается к продукту. Мягкий утренний свет проходит через стекло, на фоне слегка движется ткань. Сохранить точную форму флакона, этикетку и логотип. Реалистичные отражения, без изменения текста.

Один непрерывный кадр. Мужчина входит в комнату, подходит к столу и берет лежащий на нем конверт. Камера сначала следует за ним со спины, затем плавно обходит справа и останавливается на среднем плане. Персонаж, одежда, мебель и расположение предметов остаются одинаковыми. Естественная походка и движения рук, без смены лица и новых объектов.

Фразы вроде «masterpiece, ultra quality, 8K» не исправят плохо описанное действие. Если нейросеть ошибается с руками, предметом или камерой, лучше уточнить именно этот момент.

Зависит от задачи. Для длинных и сложных сцен интереснее Seedance 2.5, для универсального image-to-video — Kling 3.0, для ролика со звуком — H3, а для переноса конкретного движения — Kling Motion Control. В моем небольшом сравнении H3 и Wan более естественный результат на сцене с бариста получился у Wan 2.7.

Seedance 2.5 дает до 30 секунд и принимает намного больше мультимодальных референсов. Kling 3.0 ограничен 15 секундами, но остается удобным универсальным вариантом для генерации по тексту, фото и референсам со звуком. Для короткой сцены я бы выбирал по самому сюжету, для длинной истории преимущество Seedance очевиднее.

Если достаточно 15 секунд и нескольких референсов, 2.0 вполне актуальна. Seedance 2.5 нужна прежде всего для 30-секундных сцен, большого количества материалов и более сложной постановки.

Turbo ориентирована на более быструю и экономичную генерацию. Это особенно полезно, когда нужно перебрать много вариантов. Обычную 3.0 логично оставить для наиболее важных роликов, если ее результат в конкретной сцене устраивает больше.

Он переносит движение из готового видео на персонажа с изображения. Это удобнее обычного промпта для танцев, жестов, спорта и других действий со сложной пластикой.

В моем тесте Wan лучше сохранил естественность сцены и убедительнее выполнил движение камеры. H3 сделал более рекламный ролик с музыкой и красивым финальным планом, но допустил заметную ошибку в физике молока. Это вывод только по одной image-to-video сцене.

Я бы начинал с Kling 3.0, Seedance 2.5, Wan 2.7 или Vidu Q3. Если нужен звук прямо при генерации, также стоит посмотреть на MiniMax H3.

Seedance 2.0 и 2.5, Kling 3.0, MiniMax H3, HappyHorse 1.1, Wan 2.7, Vidu Q3 и PixVerse V6 поддерживают звук в соответствующих режимах.

После разбора всех версий у меня не получается честно свести их в линейный рейтинг от первого до десятого места. Kling Motion Control, например, просто нельзя оценивать по тем же правилам, что обычный text-to-video.

Если сократить выбор до нескольких сценариев, получается так:

Для себя я бы выбирал не одну «лучшую китайскую нейросеть», а две модели под конкретную задачу и сначала давал им одинаковый исходник. Видео слишком непредсказуемо, чтобы официальный деморолик или место в чужом рейтинге заменяли одну реальную генерацию.

В статье есть реклама. ООО «ДИДЖИТАЛ ГЕНИУС». ИНН 7813681158