Mochi 1 与同类开源模型的取舍（算笔账）

上周花了点时间做验证，结果还挺意外。先从我最近的一段经历说起。 「成本账」把硬件、时间与授权成本摊开来算，别只看跑分。 Mochi 1 是Genmo的作品，公开信息显示发布于2024。参数规模方面，10B（AsymmDiT 非对称扩散 Transformer），许可协议是Apache 2.0。 落地时绕不开的资源问题——全精度约 60-80GB（约 4×H100）；bf16 变体约 22GB；ComfyUI 优化可压到 20GB 内。 从深度学习研究员的角度看，实用价值是第一考量。值得划重点的地方：运动质量/真实感动感强；适合要宽松商用许可又要大运动量的团队；无原生音频、无图生视频。 觉得有用的话，回帖告诉我。故事讲完了，你的版本呢？—— 保持好奇，保持敬畏。 🎯 👀 😅 💡 🚀 😂 ⭐ 🔥 📌 ✨