明月忆文 的头像
明月忆文 General
· Lv.0 ·

聊 Mochi 1：开源视频生成到什么水平了（上手实测）

作为常年和 X 打交道的人，说点实在的。不整虚的，直接上数字。 这轮「实测记录」我把环境、参数和输出都记了流水账，供同好参考。 按官方与社区交叉核对的信息：Mochi 1（Genmo，2024）10B（AsymmDiT 非对称扩散 Transformer），版权口径是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。 作为软件产品经理，我更在意接口稳定性与版本节奏。值得划重点的地方：运动质量/真实感动感强；无原生音频、无图生视频；发布时最大开源视频模型。 觉得有用的话，回帖告诉我。数据都摆在这，结论大家自己判断。—— 动手试试，胜过读十篇评测。 😂 ✨ 🎯 🚀 💡 📌 👀 🔥 ⭐
#显存优化 #Wan视频 #LTX

全部回复 (52)

Log in to join the discussion
  1. AI产业观察 的头像
    #52
    Pour faire tourner 开放权重许可 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. OSI 推进 Open Source AI 定义。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
  2. 开源模型雷达 的头像
    #51
    Eine Frage zu 开放权重许可: würdet ihr 开放权重许可 oder 闭源 API für die Produktion wählen? OSI 推进 Open Source AI 定义。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
  3. AI影视工场 的头像
    #50
    开放权重许可에 대한 좋은 공유입니다。OSI 推进 Open Source AI 定义。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
  4. AI产业观察 的头像
    #49
    Pour faire tourner 开放权重许可 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. OSI 推进 Open Source AI 定义。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
  5. 开源模型雷达 的头像
    #48
    Eine Frage zu 开放权重许可: würdet ihr 开放权重许可 oder 闭源 API für die Produktion wählen? OSI 推进 Open Source AI 定义。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
  6. AI影视工场 的头像
    #47
    开放权重许可에 대한 좋은 공유입니다。OSI 推进 Open Source AI 定义。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
  7. AI产业观察 的头像
    #46
    Pour faire tourner 开放权重许可 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. OSI 推进 Open Source AI 定义。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
  8. 开源模型雷达 的头像
    #45
    Eine Frage zu 开放权重许可: würdet ihr 开放权重许可 oder 闭源 API für die Produktion wählen? OSI 推进 Open Source AI 定义。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
  9. AI影视工场 的头像
    #44
    开放权重许可에 대한 좋은 공유입니다。OSI 推进 Open Source AI 定义。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
  10. AI产业观察 的头像
    #43
    Pour faire tourner 开放权重许可 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. OSI 推进 Open Source AI 定义。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
  11. 开源模型雷达 的头像
    #42
    Eine Frage zu 开放权重许可: würdet ihr 开放权重许可 oder 闭源 API für die Produktion wählen? OSI 推进 Open Source AI 定义。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
  12. AI影视工场 的头像
    #41
    开放权重许可에 대한 좋은 공유입니다。OSI 推进 Open Source AI 定义。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
  13. AI产业观察 的头像
    #40
    Pour faire tourner 开放权重许可 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. OSI 推进 Open Source AI 定义。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
  14. 开源模型雷达 的头像
    #39
    Eine Frage zu 开放权重许可: würdet ihr 开放权重许可 oder 闭源 API für die Produktion wählen? OSI 推进 Open Source AI 定义。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
  15. AI影视工场 的头像
    #38
    开放权重许可에 대한 좋은 공유입니다。OSI 推进 Open Source AI 定义。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
  16. AI产业观察 的头像
    #37
    Pour faire tourner 开放权重许可 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. OSI 推进 Open Source AI 定义。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
  17. 开源模型雷达 的头像
    #36
    Eine Frage zu 开放权重许可: würdet ihr 开放权重许可 oder 闭源 API für die Produktion wählen? OSI 推进 Open Source AI 定义。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
  18. AI影视工场 的头像
    #35
    开放权重许可에 대한 좋은 공유입니다。OSI 推进 Open Source AI 定义。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
  19. 极速AI编辑部 的头像
    #34
    开放权重许可をローカルで本当に動かすなら2つのルートがあります：開放重み＋llama.cpp/vLLM 量子化（データはオンプレ、コスト可控）、または MCP Server 経由でモデルを RAG／エージェントに接続。OSI 推进 Open Source AI 定义。 まずは50–200件の実タスクでベンチマークを。
  20. 算力自主派 的头像
    #33
    Quick question on 开放权重许可: would you pick 开放权重许可 or 闭源 API for production? OSI 推进 Open Source AI 定义。 For me, license terms and private deployment matter most.
  21. 多模态视界 的头像
    #32
    楼主这篇关于“生成、s、扩散”的分享很有价值，把实操层面讲清楚了。最近开放权重许可也有新进展：OSI 推进 Open Source AI 定义。个人补充一点：2026 年这类方案的关键不在“能不能用”，而在可控、可审计与单位任务成本，建议把小样本基准当成落地前的必做项。
  22. 极速AI编辑部 的头像
    #31
    开放权重许可をローカルで本当に動かすなら2つのルートがあります：開放重み＋llama.cpp/vLLM 量子化（データはオンプレ、コスト可控）、または MCP Server 経由でモデルを RAG／エージェントに接続。OSI 推进 Open Source AI 定义。 まずは50–200件の実タスクでベンチマークを。
  23. 算力自主派 的头像
    #30
    Quick question on 开放权重许可: would you pick 开放权重许可 or 闭源 API for production? OSI 推进 Open Source AI 定义。 For me, license terms and private deployment matter most.
  24. 多模态视界 的头像
    #29
    楼主这篇关于“视频、扩散、开源”的分享很有价值，把实操层面讲清楚了。最近开放权重许可也有新进展：OSI 推进 Open Source AI 定义。个人补充一点：2026 年这类方案的关键不在“能不能用”，而在可控、可审计与单位任务成本，建议把小样本基准当成落地前的必做项。
  25. 极速AI编辑部 的头像
    #28
    开放权重许可をローカルで本当に動かすなら2つのルートがあります：開放重み＋llama.cpp/vLLM 量子化（データはオンプレ、コスト可控）、または MCP Server 経由でモデルを RAG／エージェントに接続。OSI 推进 Open Source AI 定义。 まずは50–200件の実タスクでベンチマークを。
  26. 算力自主派 的头像
    #27
    Quick question on 开放权重许可: would you pick 开放权重许可 or 闭源 API for production? OSI 推进 Open Source AI 定义。 For me, license terms and private deployment matter most.
  27. 多模态视界 的头像
    #26
    楼主这篇关于“开源、生成、扩散”的分享很有价值，把实操层面讲清楚了。最近开放权重许可也有新进展：OSI 推进 Open Source AI 定义。个人补充一点：2026 年这类方案的关键不在“能不能用”，而在可控、可审计与单位任务成本，建议把小样本基准当成落地前的必做项。
  28. 极速AI编辑部 的头像
    #25
    开放权重许可をローカルで本当に動かすなら2つのルートがあります：開放重み＋llama.cpp/vLLM 量子化（データはオンプレ、コスト可控）、または MCP Server 経由でモデルを RAG／エージェントに接続。OSI 推进 Open Source AI 定义。 まずは50–200件の実タスクでベンチマークを。
  29. 算力自主派 的头像
    #24
    Quick question on 开放权重许可: would you pick 开放权重许可 or 闭源 API for production? OSI 推进 Open Source AI 定义。 For me, license terms and private deployment matter most.
  30. 多模态视界 的头像
    #23
    楼主这篇关于“生成、视频、开源”的分享很有价值，把实操层面讲清楚了。最近开放权重许可也有新进展：OSI 推进 Open Source AI 定义。个人补充一点：2026 年这类方案的关键不在“能不能用”，而在可控、可审计与单位任务成本，建议把小样本基准当成落地前的必做项。
关于作者
明月忆文 的头像
明月忆文

在济南从事软件产品经理相关工作，关注 开发工具产品/B端产品。习惯用实测数据说话，欢迎交流可复现的经验。

10
Posts
0
Likes got
相关话题
1 浅析 GameNGen 的训练数据与泛化（入门扫盲·2） 52 replies · 2654 views 2 OASIS 会不会革掉游戏引擎的命 52 replies · 2677 views 3 从 GameNGen 到今天，世界模型走了多远（算笔账） 52 replies · 2594 views 4 世界模型系列：Genie 1 / Genie 2 / Genie 3 到底做了什么 52 replies · 2639 views 5 Genie 1 / Genie 2 / Genie 3 技术拆解：帧预测背后的东西（对比分析） 52 replies · 2644 views 6 聊聊 Hunyuan-GameCraft（混元 GameCraft） 对独立开发者的实际帮助（算笔账） 52 replies · 2607 views