火山引擎丢出视频大模型「王炸」，云厂商从「价格战」回归「卷性能」

极客公园

3天前

豆包视频模型不是期货，最新模型会在国庆节后上线到火山引擎方舟平台，即梦最新内测版已经使用了豆包视频生成模型-Seawe。

更好的模型性能、更好用的模型服务，才能在产品上打开更多场景。

作者 | 宛辰
编辑| 郑玄

自今年 2 月 Sora 面世以来，很多人都期待字节的动作。拥有抖音和剪映这两个最强的视频 App 在手，字节的视频生成大模型，被寄予厚望。

这就来了。

9 月 24 日，字节跳动旗下火山引擎在深圳举办 AI 创新巡展，一举发布了包括「豆包视频生成大模型」「音乐生成大模型」在内的多款模型。

在此之前，海内外不少现象级的同类模型产品相继发布，包括字节跳动相继发布的即梦、海绵音乐，和剪映（含 CapCut）中的新功能。秘而不宣的海绵音乐 App 更是被视为最适合中文的音乐生成 App、国内当之无愧的「Suno」。

字节为什么选择在多少有些「AI 产品看麻了」的 9 月，推出这几款 AI App 背后的大模型引擎？

对此，火山引擎总裁谭待向极客公园表示，不是按照某个固定计划精心设计什么节点发布，AI 模型进展日新月异，什么时候做好、适合对外就尽快发布。

这背后的逻辑是，火山引擎的定位是字节跳动的 ToB 云平台，模型对企业的开放由火山引擎来做，但推出产品前，需要先在内部使用，打磨到一定程度、做到企业级可用，才会向外推出。此前发布的豆包也是如此，先有字节内部推出的产品豆包 App，再有今年 5 月由火山引擎推出企业级可用的豆包大模型。

他补充说：「不一定要抢第一，要推出成熟的产品，因为模型对未来 10 - 20 年影响长远，做好积累后发先至也是好事。」

而火山引擎未来十年要驶向的远方，并不是一个、两个模型比如视频生成模型的领先，而是「成为全球领先的云和 AI 服务商」。

抖音和剪映加持，

字节视频生成大模型

更关注使用场景

视频生成大模型，成为整场发布会最大的亮点。

谭待表示，「因为视频特别难，我们一次性推出两个，充分解决视频里面的各种问题」。豆包家族新成员——豆包视频生成-PixelDance、豆包视频生成-Seaweed，正式面向企业市场开启邀测。

从现场展示来看，豆包视频模型可以根据文字和图片的输入，生成相应的视频。值得注意的是，字节跳动并没有公布其模型生成视频的最大时长，尽管后者被认为是体现技术能力的一大表现。

豆包视频生成大模型，更强调其在实际应用中、各种生活和商业场景所需的三个核心功能点。

首先是模型对复杂指令的理解遵循。以下图的视频为例，输入「特写⼀个⼥⼈的面部，有些⽣⽓，戴上了⼀副墨镜；这时⼀个男⼈从画⾯右侧⾛进来抱住了她」。

在这个相对复杂的描述下，豆包模型生成的视频呈现出了一个人情绪的变化、动作前后时间的变化，还出现了一个新的人物，这个新的人物跟原来的人物也有交互。换言之，豆包视频大模型能够根据指令实现时序性上有连续的动作指令，并且可以生成多个主体，并且让多个主体间进行交互。

豆包视频模型的第二个特点在于运镜，⾖包视频模型让视频在主体的⼤动态与镜头中进行切换，拥有变焦、环绕、平摇、缩放、⽬标跟随等多镜头语⾔的实现。

生成的视频可以灵活控制视⻆，更接近真实世界的体验｜视频来源：字节跳动

第三个特点则是⼀致性多镜头。在 AI 生成的视频中，如何保证多镜头来回切时，不同主体在来回切换中的镜头是一致的，这也是当前行业的共性难点。

豆包在一个 prompt 下生成的视频，可以实现多个镜头切换，同时保持主体、⻛格、氛围的⼀致性。｜来源：字节跳动

在谈及豆包视频生成大模型的特点时，谭待表示，豆包视频大模型背后有两方面优势，一是技术突破和全栈能力等优势，在技术上，字节在这两款视频模型上做了大量技术创新，比如通过⾼效的 DiT 融合计算单元、全新设计的扩散模型训练⽅法和深度优化后的 Transformer 结构，让整个⽣成视频的动作更灵动、镜头更多样、细节更丰满。

同时抖音、剪映对视频的理解也是优势。「剪映对视频的理解、对豆包视频生成模型有帮助，指令遵循做得好也离不开语言模型，豆包是全体系模型，底层有基座模型有助于更好地理解指令。」

在深入到视频场景的解决方案上，豆包视频模型支持不同题材类型，⽀持包括⿊⽩、3d 动画、2d 动画、国画、⽔彩、⽔粉等多种⻛格，包含支持 1:1，3:4，4:3，16:9，9:16，21:9 等多个比例，对应于电影、电视、电脑、手机等多个商业场景。

⾖包视频⽣成模型通过整个模型能把商品快速 3D，而且动态多⻆度展⽰，还能配合不同的节日，比如中秋、七夕、春节等节点快速替换背景和⻛格，⽣成不同尺⼨的内容发布到不同平台上，最终适合整体营销的战略完成。

在更聚焦的场景上，豆包视频模型也推出了更适配的解决方案，⽐如电商营销场景，可以让用户根据商品生成大量的配合营销节点的视频素材，并且适配不同媒体平台的不同尺⼨发布。

在视频发布环节，还有一个彩蛋，火山引擎带来了内部——剪映和即梦如何使用视频⽣成模型的实践案例。从抖音转战剪映 CapCut 的张楠（Kelly）通过数字分身 Kelly 的形式亮相。

在该数字人视频中，Kelly 数字分身的动作像真人一样自然，口型也可以与各国的不同语言完全适配。

这个案例也向外界展示了豆包视频大模型在场景上带来的新可能，比如自媒体、口播、营销、带货、企业培训等，不必亲自上阵进行拍摄，内容制作成本也可以大幅降低。

据悉，豆包视频模型不是期货，最新模型会在国庆节后上线到火山引擎方舟平台，即梦最新内测版已经使用了豆包视频生成模型-Seawe。

至于定价问题，谭待表示还没确定。他称「视频模型和语言模型应用场景不同，定价逻辑也不同。要考虑新体验 - 老体验 - 迁移成本，最终能否广泛应用取决于是否比以前生产力 ROI 提升很多。」

从「卷」价格，

回到「卷」性能

与视频大模型一同发布的，还有音乐大模型、同声传译大模型，和豆包主力模型的新升级。就像豆包视频模型的效果让人眼前一亮，上述模型产品也均有亮眼的性能提升。

这一系列新升级也反应了，火山引擎开始从「卷价格」到「卷性能」的转变，后者将会成为其下一阶段的战略重点。会后接受采访时，火山引擎总裁谭待重申了这一立场，他表示：「大模型的应用成本已经得到很好解决。大模型要从卷价格走向卷性能、卷更好的模型能力和服务」。

早在今年 5 月，火山引擎推出的豆包大模型把价格降至最低每千 token 低于一厘钱，引发了大模型厂商的价格战。从那以来，模型厂商的整体模型调用量均出现了大幅提升。

据火山引擎披露，截至 9 月，豆包语言模型的日均 tokens 使用量超过 1.3 万亿，相比 5 月首次发布时增长超十倍，多模态数据处理量也分别达到每天 5000 万张图片和 85 万小时语音。

尽管如此，模型性能掣肘成为了模型调用量进一步提升的瓶颈，同时也是机会。谭待举例称，业内多家大模型目前最高仅支持 300K 甚至 100K 的 TPM（每分钟 token 数），难以承载企业生产环境流量。例如某科研机构的文献翻译场景，TPM 峰值为 360K，某汽车智能座舱的 TPM 峰值为 420K，某 AI 教育公司的 TPM 峰值更是达到 630K。为此，豆包大模型默认支持 800K 的初始 TPM，超行业平均水平，客户还可根据需求灵活扩容。

此前 MiniMax 创始人闫俊杰向极客公园表示，从技术发展的角度看，模型推理成本 10 倍、百倍的降低是必然，只是时间问题，难的是通用模型的性能提升。

在看到从 ChatGPT 到 GPT-4，性能出现了大幅提升时，大模型领域也沿着 OpenAI 在模型预训练上做 Scaling Law，旨在用更多的数据、加更多的算力、提升模型参数量的做法来提升模型性能。随着这一路径的效率降低、优质数据耗尽的担忧，通过这一方法提升性能的路径陷入瓶颈。

现在，随着 o1 的出现，大模型在推理阶段引入强化学习的路径，带来了进一步提升模型性能的明确路径。

同时，随着更多企业在 AI 应用上的探索，也为模型性能的定向提升带来了很多工程调优手段。更好的模型性能、更好用的模型服务，才能在产品上打开更多场景，而这也将成为包括火山引擎在内的 AI 基础设施服务商们下一阶段的重点。

*头图来源：豆包

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