匿名AI视频模型 “欢乐马” 登顶评测榜，前千问负责人林俊旸发文点赞

近日，一款名为HappyHorse-1.0的匿名AI视频生成模型（未标注厂商）开始在视频榜单登顶。

在权威第三方评测平台 Artificial Analysis 的 Video Arena 榜单上，该模型表现抢眼，超越字节跳动 Seedance 2.0、快手旗下可灵AI、Google Veo 3 Fast等视频模型，登顶文生视频、图生视频双赛道榜首。

本次评测采用纯盲测机制，用户在完全未知模型来源与品牌的前提下，对生成视频的画质、流畅度、指令遵循度等维度进行投票，最终通过 Elo 评分系统排名。

截至4月9日，匿名 AI 视频模型 “欢乐马”（HappyHorse-1.0）在权威评测平台 Artificial Analysis 的盲测榜单中表现强势：文生视频（无音频）Elo 得分1383分，领先第二名字节跳动 Seedance 2.0 约110分；图生视频（无音频）Elo 得分1413分，刷新该赛道历史最高纪录。在含音频生成赛道，其综合表现亦与 Seedance 2.0 旗鼓相当，整体呈现断层式领先。

在 Elo 评分体系中，超过60分的差距即被视为稳定优势。此次 “欢乐马” 超百分的领先幅度是断层式的，第二名至第十名的总分差，尚不及它与第二名的差距。

该模型在画面真实感、场景细节还原、动态稳定性上表现突出，尤其在复杂场景与多主体交互中，更少出现人物变形、动作穿帮等行业通病。

例如，社区首批测试示例显示，用该模型生成的“同一花瓶中花朵随天气变化绽放并凋零两周”的长时序视频，画面连贯、光影真实，远超同类模型的常规表现。

4月9日，国联民生证券计算机团队发布了HappyHorse实测研报称，场景感、真实感、成片感，是HappyHorse最突出的长板，不是“功能最多”，而是提供的“看起来很真、很满、很有细节的场景”。尤其在环境丰富度、空间层次、材质纹理、镜头画面的“饱满感”上，它的完成度很高，若用于广告片素材、社媒短视频、氛围感强的内容创作，优势会比较明显。

缺点是动作一复杂，容易露出底层控制力不足的缺陷，模型会开始出现动作理解不到位、肢体关系错乱、连贯性下降等问题，说明它在复杂时序动作建模上，仍然没有把稳定性完全做出来，“剪分镜能力”也还不上它当前最强项。

测评认为，HappyHorse目前更像一个很会拍漂亮镜头的摄影师，但还不是一个真正成熟的动作导演。

前阿里通义千问团队负责人林俊旸也在社交平台公开点赞 “欢乐马” 的生成效果，他发文：happy horse is insanely happy（欢乐马疯狂开心）。

“欢乐马” 的匿名身份也引发行业密集猜测，唯一的共识是HappyHorse出自中国团队。据钛媒体、36 氪等报道，“欢乐马” 模型疑似由阿里淘天集团未来生活实验室研发，核心负责人为前快手可灵 AI 负责人张迪。张迪于2025年11月回归阿里并组建专项团队，仅用5个月便迭代出此登顶成果。另有消息人士透露，该模型最快或将于4月10日正式发布，并同步接入阿里云百炼平台开放商用服务。不过截至发稿，尚无任何官方主体出面认领。

业内分析，匿名上榜或是大厂的常规策略 —— 先以无品牌姿态接受市场严苛检验，待技术与口碑稳固后再官宣，可以规避早期风险，也能制造市场悬念。例如，小米上月以“Hunter Alpha”为代号在OpenRouter平台低调上线大语言模型MiMo-V2-Pro；今年2月，同样在OpenRouter上匿名现身的“Pony Alpha”，最终被证实为智谱新一代GLM-5模型。

“欢乐马” 的爆发，恰逢 OpenAI 宣布关停 Sora 的行业窗口期。

此前备受全球关注的 OpenAI 视频模型Sora，自发布以来凭借惊艳的长视频生成能力一度成为行业标杆，但高昂的算力成本、商业化落地难题以及深度伪造等合规风险始终难以化解。

Sora单月算力成本突破千万美元级别，年化运行成本高达50余亿美元；而上线至关停，应用内总收入仅约210万美元，用户总支出约140万美元，投入产出严重失衡。 用户增长停滞，峰值日活约100万人，到2026年2月已滑落至75万人以下。

今年3月，因高昂算力成本、商业化困境与合规压力，OpenAI暂停Sora服务。暂停对外API与公开体验通道，这一举措不仅标志着这家全球头部AI公司暂时收缩视频生成战线，也让一度被Sora领跑的全球文生视频赛道进入短暂的空窗期，行业重心从概念展示加速转向实用化、低成本与规模化落地。

在此空窗期，国产 AI 视频模型迎来集体爆发。字节跳动 Seedance 2.0、快手可灵 3.0、爱诗科技 PixVerse 等已在全球榜单占据前列，形成梯队优势。

当前，AI 视频生成竞争已从 “能否生成” 升级为 “生成质量、成本、速度、可控性” 的综合比拼。与 Sora 追求通用长视频不同，国产模型凭借本土化场景理解、快速工程化迭代与成熟内容生态，正构建差异化壁垒。