要说前阵子 AI 圈最神秘的模型，快乐小马应该算一个。

早在月初，这个模型就登顶了 Artificial Analysis 的榜首，直到现在还在榜单第一挂着。在 Arena AI 排行榜上，HappyHorse-1.0 也能排到第二的位置。

这么好的成绩，一下子激起了大伙儿的好奇心。

一夜之间，大量仿冒套壳擦边版 “ 快乐马 ” 激情上线，HappyHorse 突然成了流量密码，整个 AI 圈都在讨论谁才是小马真正的爸爸。

直到最近，这场猜马游戏终于有了答案。阿里 ATH 团队正式认领这匹竞技场黑马，并同时开放了 HappyHorse-1.0 灰测。

世超也去前线观察了一些大伙儿用 HappyHorse-1.0 做出来的案例，看起来整体效果还是有不少闪光点的。

即便是在高速运动的镜头里，人物基本没有跑形，主体一致性保持得很稳。音效也没掉链子，节奏点踩得准，画面动作和声音能完全对上。

来源：@岚叔

而在氛围感、真人特写和一些奇观镜头上，成片的质感看起来也比较在线。

咱也第一时间上手试了试。这回 HappyHorse-1.0 一共开放了视频生成和视频编辑两项功能，实测下来，营销号嘴里的全面碾压、拳打脚踢友商模型，咱听个乐就行了。

不过，不能否认的是，它确实是一款完成度较高的视频模型。

下面世超就带各位差友看看 HappyHorse 的实测案例。先从最核心的视频生成说起，HappyHorse-1.0 的生成等待时间大概在 3 到 5 分钟，一次最长可以生成 15 秒视频，画质支持 720P 和 1080P，参考图最多能放 9 张。

在无参考图的情况下，只用一段不到 100 字的提示词，就可以跑出一支质感还不错的纪录片风格短片。

比较惊喜的是，它的音画同步完成度很高。比如手掌揉过面团时那种细碎的摩擦声，还有面团、面板撞击案台的声音，都能跟手部动作搭配。

而如果提供参考图，只要搭配简单的一两句话提示词，也能做出不错的效果。

比如下面这个案例，“ 生成一段皮克斯电影质感的电影前导片，主角坐到背后的赛车里，倒车离开画面。镜头位置始终不变，不要跟随角色。”

或者让米家三姐妹摸摸角色的头：“ 闪光灯闪过，左二右一的人物都放下剪刀手，摸右二人物的头。”

又或者来个汉堡广告片：

所以大伙儿也能看出来，HappyHorse 对参考图还是挺依赖的。加了参考图之后，不管是抽卡成功率，还是最终画面的质感，都明显稳不少。

所以建议大家使用前先用 GPT-Image-2 做个图，再搭配提示词食用。

或者对画面运镜要求更高的差友，还可以试试下面这种参考图 + 千字提示词的玩法。

只要在提示词里说清楚剧情，每秒的运镜分镜，画面氛围，人物表演情绪，台词背景音等等细节，你就可以得到一段 《 无间道 》 复刻版。

世超测了不少案例，感觉 HappyHorse-1.0 在镜头指令遵循方面还是很强的。比如提示词里说 2-4s 给特写镜头，实际视频里运镜是符合要求的。

不过，如果说运镜做得还不错，语音声线方面，HappyHorse 就有点一般了。上面这个算好例子，实际上 80% 的视频，都会出现极其 AI 的配音，剩下 20% 的情况里，我也没摸清怎么提示，才能让它说话稳定地拥有感情。。。

再给大伙儿看一个肖申克的救赎，只要不开腔，环境音和动作音还是比较到位的：

当然，真正想跑出完美无缺的好视频，还是得靠抽卡大法。而这，也是目前整个行业的现状。比如抽出来一条视频，80% 是没有问题的。但它总在那 20% 的细节上翻车，比如人飞着飞着少了一条腿，背景音突然出现莫名其妙的台词。

包括在多人物，在快速运动场景里表现比较一般。哪怕只是两个人站在地面对剑这种相对简单的动作，生成出来效果也经常很绵软，整体缺乏打击感。 不过相信在未来，随着模型的更新，抽卡这件事儿，也会逐渐被技术淘汰。

而在视频编辑功能上，HappyHorse-1.0 的表现也算比较稳定。

在风格、环境等大面积修改的时候，能保持和原视频的一致性。比如真人改成动漫风格：

或者暴雨改晴天：

又或者局部给人物戴个口罩：

但视频编辑对提示词比较敏感，只会严格按照涉及的部分修改。比如，你只提到把画面里的角色男性换成女性，背景音台词就会保持原来的男性声线不变。

最后再给大伙儿说说价格。官网目前每天登录免费送 50 积分，而生成一条 5s 720P 的视频原价 45 积分，会员 7 折后也要 32，白嫖基本不太现实。

但即使花钱，HappyHorse 其实算是比较有性价比的。根据官方的口径，HappyHorse-1.0 官网叠加会员折扣之后合 0.44 元/秒，这在 AI 视频模型里是一个相当有竞争力的价格。

目前比较优秀的模型，每秒成本一般在 1 元左右。世超周围也有不少编辑部小伙伴表示，现在好的视频模型太贵，大伙儿非必要都不舍得用。

所以，如果 HappyHorse 能保持这个价格优势，再把模型短板补上，对一些小工作室，或者个人使用来说，还是有很大吸引力的。

总的来说，不管是开年的 Seedance，还是现在的 HappyHorse，咱们都能明显感觉到，国产视频模型已经不再是 Veo、Sora 后面的小跟班，反过来要教这些海外模型学做 AI 了。

即使它们还不完美，依然翻车，但这些 AI 模型能力的持续进化，成本的大幅优化，正在一点点改变视频内容的生产方式。

过去做一条商业广告片、短剧、电影，需要支撑一整个团队的预算。现在，一个普通创作者靠参考图和提示词，居然也能摸到专业影像的门槛。

希望视频模型继续照这个势头卷下去，以后普通人想看点好剧，可能真的只需要烧烧 token，在家里动动手指了。

撰文：咸咸

编辑：面线

美编：素描

图片、资料来源：

X、HappyHorse 官网