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

这个问题被问了太多次，统一回复一下。最近有不少朋友问起，正好一起聊聊。 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。 查了下公开资料：CogVideoX / CogVideoX-1.5 出自智谱 AI·清华 KEG，2024；1.5 代 2025 与大家见面，2B / 5B；1.5-5B，使用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）授权。 本地跑起来的话，5B 合理设置约 8GB；1.5-5B INT8+CPU offload 量化后约 4.4GB；2B 16GB 卡可跑。 从投资分析师的角度看，实用价值是第一考量。官方口径里有几条很关键：提示词遵循同级领先；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）。 下次有新进展再来更新。有不同看法欢迎补充，一起进步。—— 以上，欢迎拍砖。 🙂 ✅ 👀