海螺AI MiniMax最新基准测试排名对比一线大模型

将当前主流AI视频生成模型置于统一评测框架下对比，一个有趣的发现浮出水面：海螺AI背后的MiniMax，在多个细分领域确实交出了亮眼成绩。以下数据主要来自2026年3月至4月期间的公开权威评测，值得深入剖析。

一、视频生成类榜单排名

海螺02（Hailuo 02）在图生视频（I2V）单项中，斩获全球第二，得分1327分。这一成绩超越快手可灵（1289分）和谷歌Veo 3（1254分），目前仅落后于字节跳动Seedance 1.0（1361分）。数据源自VideoBench-Pro 2026 v2.1榜单，评测体系涵盖运动连贯性、主体一致性、光影真实度以及构图逻辑性等硬性指标。

测试设置如下：所有模型运行在统一prompt和输入图像源上（包含128张标准人像与场景图）；硬件环境完全一致，均为NVIDIA H100×8节点；评分采用三位独立视觉专家盲评，辅以FVD、CLIP-Score、MotionScore等自动化指标加权计算——公平性得到了充分保障。

二、文生视频（T2V）能力现状

目前，海螺02尚未开放文生视频能力的公开评测，因此在VideoBench-Pro 2026 v2.1榜单中找不到它的T2V条目。相比之下，智谱AI的Zhipu-Vid-2.3和月之暗面K2-Video均参与了T2V测试，分别获得1192分和1176分。这揭示了一个核心定位：海螺02当前专注强化图生视频路径，暂未覆盖完整的文本驱动视频生成赛道。

具体来看：MiniMax官方技术白皮书明确指出，S2V-01架构是海螺02的核心，其设计目标是“单图锚定、多段一致”，并非通用T2V模型；用户必须上传参考图，或使用Director模式预设运镜参数，才能触发高保真视频生成；根据OpenRouter平台API文档，/v2/i2v端点的调用量占海螺AI总请求量的94.7%，T2V接口目前仍处于灰度限制状态——研发资源确实集中在了图生视频上。

三、多模态综合能力横向对比

在涵盖文本、语音、图像、视频四模态的MMBench-VL 2026 Q1综合榜单中，MiniMax M2.7取得了89.3%的平均准确率，位列国产阵营第三，低于智谱AI GLM-5-VL（91.6%）和月之暗面K2-Multimodal（90.1%），但高于DeepSeek-VL（87.8%）。值得一提的是，其视频理解子项（VideoQA）得分高达92.5%，在四家国产模型中位居榜首。

该榜单测试包含12类任务，其中“跨模态时序推理”和“动态主体追踪”为新增高压项；海螺02所采用的S2V-01底层结构，被复用到M2.7的视频理解模块中，形成了技术复用优势；在需要识别视频中人物微表情变化与动作因果链的“EmoCausal”专项测试中，M2.7以86.4%的准确率领先其他三家。

四、推理效率与成本指标

在LiveBench-Inference 2026 v3.0实时推理压力测试中，海螺02的表现堪称性价比标杆——以2.5倍于行业均值的吞吐效率，搭配最低的单位token生成成本。具体而言，其I2V任务在H100上的平均延迟仅为3.8秒/秒视频，而可灵为9.2秒，Veo 3为11.7秒——差距十分显著。

测试设定为1080p分辨率、4秒时长、24fps输出标准；海螺02启用DiT架构后，KV Cache压缩率达到传统方案的3.7倍；价格方面，MiniMax官方披露的I2V API定价为0.08美元/秒，仅为可灵的62%、Veo 3的41%——直接拉低了行业成本线一大截。