2026/07/30

本地 GPU 开源 AI 视频模型对比（2026 版）

对比 Wan 2.2、HunyuanVideo-1.5、CogVideoX1.5 和 Mochi 1 在显存、输出、许可证、速度和部署限制的差异。

在 24GB GPU 上，Wan 2.2 TI2V-5B 是最均衡的本地 AI 视频模型。 HunyuanVideo-1.5 是 14–16GB 显存的最强选择， CogVideoX1.5-5B 是更小显存下最逼真的实验方案。 Mochi 1 因其 Apache-2.0 许可和可改造的管道保持吸引力，但其显存用量和 480p 输出使它成为专科选择而非默认方案。

这个结论带来一个重要告诫：公布的最小 VRAM 数字通常假设 CPU 卸载、平铺、降低精度或三者兼有。它告诉你工作流能否放进显存。但不能告诉你工作流速度是否足以每天使用。

本对比使用了各项目的官方模型卡和代码库，核对日期为 2026 年 7 月 30 日。术语"开源 AI 视频模型"是按用户搜索习惯使用。 "开放权重"通常更准确，尤其是当模型使用自定义社区许可时。

本地 AI 视频模型对比速览

模型	发布的本地显存路径	视频输出	许可证	最适用
Wan 2.2 TI2V-5B	24GB，含 CPU 卸载^[1]	720p 级、24fps；文本到视频和图像到视频	Apache-2.0	单台 24GB 工作站的最佳平衡
HunyuanVideo-1.5	14GB 最小值，含模型卸载^[2]	480p/720p T2V 和 I2V，加一条超分辨率路径	腾讯 Hunyuan 社区许可	14–16GB CUDA GPU 的最佳文档选项
CogVideoX1.5-5B	从 10GB 的 Diffusers BF16；从 7GB 的 INT8^[3]	1360×768，5 或 10 秒	CogVideoX 许可	低显存测试（可接受生成速度慢）
Mochi 1 preview	Diffusers 低精度示例 22GB；参考单 GPU 库约 60GB^[4]	初期版本目标是 480p 文本到视频	Apache-2.0	研究、LoRA 工作和宽松许可

这些行不是性能等价的。CogVideoX 最小数字使用了不同的精度和显存策略，Mochi 22GB 示例明确接受小幅质量下降。把这些数字当作部署路径，而非质量排名。

你的 GPU 能实际运行什么

8GB 显存：技术测试，不是舒适的工作站

CogVideoX1.5-5B 是本组中仅有的发布者文档记录了 INT8 Diffusers 路径、始于约 7GB 的模型。同一模型卡警告量化和串行 CPU 卸载会降低速度。低显存测试是在 A100/H100 硬件上进行的，但作者说这种方法应该普遍适用于 NVIDIA Ampere 或更新的卡^[3]。

8GB 卡因此可能证明模型运行，但显示、解码器、更长片段或另一个进程的空间不多。预期依赖调优和大系统 RAM 占用。对于常规生产，托管任务或更大的 GPU 通常更省心。

10–12GB 显存：CogVideoX 成为耐心实验的可用选项

CogVideoX1.5-5B 优化过的 BF16 Diffusers 路径始于约 10GB。这是比 INT8 更好的首次测试（如果显卡能容纳）。代价是时间：发布者自己的 50 步 5 秒片段结果，即使在 H100 上也是几百秒，在 A100 上更长^[3]。这些不是消费级 GPU 预测，但它们揭示了瓶颈。

CogVideoX 也期望英文提示。接受其他语言提示的团队需要在推理前做翻译或提示改写。

14–16GB 显存：HunyuanVideo-1.5 是实用的进阶

腾讯发布的 14GB 最小值启用了模型卸载。官方源路径针对 Linux、Python 3.10 或更新版，以及 NVIDIA CUDA GPU^[2]。这比非官方社区宣称大型视频模型"12GB 就能用"要牢靠得多。

HunyuanVideo-1.5 支持 480p 和 720p 的文本到视频和图像到视频检查点。其单独的超分辨率模型能将视频上采样到 1080p。最后这步是额外工作；不应该说成原生 1080p 生成。

主要限制是法律而非技术。腾讯 Hunyuan 社区许可排除欧盟、英国和韩国使用，包含使用限制，某些超过规定用户门槛的产品需要单独许可^[5]。为商业服务选择前读现行许可。

24GB 显存：有用的本地视频层

这是本地生成停止感觉像显存特技的地方。Wan 2.2 TI2V-5B 有 24GB RTX 4090 级显卡的官方单 GPU 命令。它在一条 5B 管道中支持文本到视频和图像到视频，输出 720p 级视频，24fps^[1]。

Wan 的模型卡说 5B 模型能在单个消费级 GPU 上生成 5 秒 720p 视频，不到 9 分钟，不需特殊优化。这对预览和批处理有用，但不是实时编辑。队列设计仍然重要。

Mochi 1 也能通过其 22GB BF16 Diffusers 示例适配这一层。 Genmo 注记那条路径有小幅质量降低。仅有少量多余显存，另一应用或不同帧数能把任务推出内存^[4]。选 Mochi 是因为其研究价值和许可，不是因为它是最安全的 24GB 部署。

48–80GB 显存：更少妥协，不是自动吞吐

Mochi 更高质量的 Diffusers 示例需要 42GB，参考库描述单 GPU 操作约 60GB 并推荐 H100^[4]。更多显存也能减少其他模型的卸载或支持多个工作者。

但这不会移除扩散的计算成本。买更大显卡前，对每小时接受的片段数做基准测试，不是提交的提示数。

Wan 2.2：24GB GPU 上的最佳选择

Wan 2.2 TI2V-5B 在本组中结合了最清晰的本地实用性和输出能力：

官方权重和推理代码；
记录的单 24GB GPU 路径；
同一模型中的文本到视频和图像到视频；
720p 级输出，24fps；
Apache-2.0 许可。

要精确模型名。Wan 2.2 也有更大的 A14B 检查点。展示 TI2V-5B 在 4090 上的教程不证明更大变体适配同硬件。下载大小、推理参数和显存需求不同。

Wan 是独立创作者、研究团队或有一台 4090 的工作室的合理首个基准。其弱点是延迟。单台机器能在隔夜渲染有用的批次；作为承诺即时结果的产品后端不太令人信服。

HunyuanVideo-1.5：14–16GB 上最佳

HunyuanVideo-1.5 在令人惊讶的易获取官方最小值周围包装了 8.3B 视频模型。机器无法达到 24GB 但仍需要文本到视频和图像到视频的情况下，它是这里的最强候选者。

其模型家族比单个下载更复杂。腾讯列出了单独的 480p 和 720p 检查点、蒸馏变体和超分辨率权重。在配置存储或构建容器前决定产品实际需要的路径。

这个模型也是为什么"开源"和"宽松"是不同问题的最清晰例子。权重和训练代码可用，但社区许可有领土、属性、分配和可接受使用条件。Apache-2.0 假设不适用。

CogVideoX1.5-5B：最佳低显存实验

CogVideoX1.5-5B 赢得了空间竞争。官方表格记录了 10GB BF16 和 7GB INT8 Diffusers 配置，相比 76GB 的 BF16 SAT 路径^[3]。这个展开显示软件路径改变硬件答案的程度有多大。

选择 CogVideoX 当：

可用 GPU 有 8–12GB；
生成能在后台运行；
提示能规范化为英文；
团队能接受钉住 CUDA、PyTorch、Diffusers 和量化依赖。

不要仅因"7GB"看起来高效就选它。INT8 路径用速度换显存，模型的 5 到 10 秒输出仍然成本高到重复采样。 12GB 安装能可靠完成比操作在极限的 8GB 配置更有用。

CogVideoX 使用自己的许可。为计划中的分配和商业使用检查那份文本，而不是把"可在 Hugging Face 下载"当作法律结论^[6]。

Mochi 1：最佳宽松研究工作

Mochi 1 是 10B 文本到视频研究预览，在 Apache-2.0 下发布。 Genmo 发布了权重、推理代码、可编程管道和 LoRA 训练器。这使其成为在乎改造堆栈而非仅生成最高分辨率片段的团队的好基础。

其限制文档记录得异常详细。初始检查点目标是 480p，调优向摄影写实，极端运动下能显示翘曲，动画风格表现不如^[7]。参考实现也想在一个 GPU 上约 60GB VRAM。Diffusers 把它降到 BF16 中 22GB，但有规定质量权衡。

Mochi 在研究工作站或多 GPU 服务器上有道理。对买单张显卡为完成 720p 输出的创作者更难证明。

"本地运行"有四个不同含义

模型对比常常把四个里程碑合并成一个：

进程启动。 权重用量化和卸载加载。
一个样本完成。 短、低批任务避免内存不足错误。
工作流可重复。 十个任务完成而无显存碎片、驱动崩溃或手动清理。
系统有用。 吞吐、接受输出率和操作努力胜过可用替代。

仅第四个里程碑支持生产决策。CPU 卸载把压力推到系统 RAM 和 PCIe 传输。量化能减少显存同时变推理更慢。VAE 平铺省显存但改变执行轮廓。桌面 GPU 也失去部分容量给显示和其他应用。

封闭托管模型是单独类别：API 或 ComfyUI 节点可能公开熟悉的模型名而所有推理远程发生。为那个区别的具体例子，看Seedance 能否本地运行的解释。

公平的本地基准测试用一个下午

不要从大提示库开始。用五个暴露不同故障模式的提示：

锁定摄像头加一个移动主体；
两个人互动；
快速侧向运动；
图像到视频带必须保持一致的脸或产品；
包含文本、手或重复几何的场景。

在你实际船付的分辨率、持续时间和显存设置上运行每个模型。记录：

指标	为什么重要
峰值显存	暴露工作流是否存活于真实服务旁边
峰值系统 RAM	展示 CPU 卸载的隐藏成本
冷启动时间	对无服务器工作者和重启队列重要
每片秒数	决定容量，但不是质量
十次尝试中的接受片段	捕获运动、身份和提示故障
每接受片段瓦特小时	使本地操作成本与替代可比
手动干预	在生产前暴露易损管道

保持种子和提示固定。若一个模型需要提示改写，把改写保存为其管道的部分，而不是在评估期间悄悄给它更好的提示。

在部署开放权重视频模型前

检查点只是一个组件。可依赖的本地服务也需要：

足够的 NVMe 空间用于权重、缓存、输入和渲染帧；
NVIDIA 驱动、CUDA、PyTorch 和注意力库的钉住版本；
在失败任务后释放 GPU 显存的工作者；
时长、分辨率、帧数和批大小的请求限制；
输出审核和上传脸部或版权资产的政策；
模型和许可通知在产品中根据需要携带；
升级的可重复基准提示。

视频扩散失败很昂贵，因为它们迟到到达。工作者可能花分钟才返回内存不足错误或不可用片段。在任务进入生成队列前验证输入和预留显存。

Wan-AI。Wan2.2-TI2V-5B 模型卡和官方库。 权重、Apache-2.0 许可、720p 输出、24GB 命令和性能指导。2026 年 7 月 30 日检索自 huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B 和 github.com/Wan-Video/Wan2.2
腾讯。HunyuanVideo-1.5 模型卡。 官方 14GB 最小值、系统需求、检查点和输出路径。2026 年 7 月 30 日检索自 huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-1.5
Z.ai。CogVideoX1.5-5B 模型卡。 Diffusers 和 SAT 显存数字、量化权衡、时长和分辨率。2026 年 7 月 30 日检索自 huggingface.co/zai-org/CogVideoX1.5-5B
Genmo。Mochi 1 preview 模型卡。 Diffusers 显存示例和低精度权衡。2026 年 7 月 30 日检索自 huggingface.co/genmo/mochi-1-preview
腾讯。腾讯 Hunyuan 社区许可协议。 领土、分配、商业和使用条款。2026 年 7 月 30 日检索自 HunyuanVideo-1.5 LICENSE
Z.ai。CogVideoX 许可。 许可从官方模型卡链接。2026 年 7 月 30 日检索自 CogVideoX1.5-5B LICENSE
Genmo。Mochi 库。 硬件指导、Apache-2.0 许可、架构和记录的限制。2026 年 7 月 30 日检索自 github.com/genmoai/mochi