CogVideoX / CogVideoX-1.5 与同类开源模型的取舍（对比分析）

很多同学习惯问『能不能用』，我更想问『值不值得用』。摸鱼时间到，聊点技术八卦。 这次「横向对比」不吹不黑，把它和同赛道选手放在一张表里看差距。 先摆事实：CogVideoX / CogVideoX-1.5（智谱 AI·清华 KEG）2024；1.5 代 2025 发布，2B / 5B；1.5-5B；授权方式为2B 为 Apache 2.0；5B 为 CogVideoX 专用许可（商用需登记，月访问 100 万次上限）。 硬件门槛方面：5B 合理设置约 8GB；1.5-5B INT8+CPU offload 量化后约 4.4GB；2B 16GB 卡可跑。 从推理优化工程师的角度看，实用价值是第一考量。值得划重点的地方：6-8GB 老卡是全清单唯一现实选项；3D Causal VAE（空间 8×8、时间 4 帧压缩）；注意 2B 与 5B 许可完全不同。 篇幅有限，展开讲能写一篇论文。好了不贫了，正经事还有一堆。