تصنيف نماذج الفيديو لأكتوبر 2026: Luma Ray 3.14 يتصدر بموجه واحد مقابل 5 توكنات
بعد إغلاق OpenAI لنموذج Sora في مارس 2026، تزايد عدد نماذج الفيديو، لكن لم يظهر رائد واحد لهذا المجال. أطلق Habr AI اختباراً نزيهاً: اثنا عشر خدمة، وموجه واحد يصف بائع نودلز في الشارع وسط النيران والأنوار النيون، في ظروف متماثلة للجميع. النتيجة: يتفوق Luma Ray 3.14 من ناحية التوازن بين السعر والجودة والسرعة (9.1 نقطة، 5 توكنات، دقيقتان)، لكنه يحتاج إلى تصحيح ألوان ولا يولّد صوتاً. ينفذ Seedance 2.5 المهمة بشكل مثالي دون أي تنازلات، لكنه يكلّف 138.7 توكن، أي أغلى من المتصدر بـ 27 مرة. وبين هذين النموذجين، يوجد 10 نماذج أخرى لكل منها نقاط قوة مختلفة. • Luma Ray 3.14 (9.1/10، 5 توكنات، دقيقتان) — الأفضل من ناحية السعر • Seedance 2.5 (138.7 توكن، 6 دقائق) — الأفضل من ناحية الجودة • Kling 3.0 — صوت ومزامنة شفاه دون أخطاء • Gemini Omni Flash 1.1 (10.5 توكن، دقيقة واحدة) — اقتصادي وسريع • Wan 2.7 (3.2/10، 10 دقائق) — أضعف أداء على جميع المعايير
معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من Habr AI؛ بتحرير Hamidun News
اثنا عشر نموذج فيديو، مهمة واحدة، 8 ثوانٍ من الفيديو
اثنتا عشرة شبكة عصبية مخصصة للفيديو، موجه نصي واحد، وظروف متماثلة: دقة 720p، نسبة عرض إلى ارتفاع 16:9، مدة 8 ثوانٍ، دون أي إشارات مسبقة حول سلوك كل نموذج. انطلق الاختبار في 9 أكتوبر 2026. وفي إجمالي النقاط، تصدّر Luma Ray 3.14 بنتيجة 9.1 من 10، منفذاً المهمة في دقيقتين وبتكلفة 5 توكنات، أي الأقل تكلفة في القائمة كاملة. أما Seedance 2.5 فقد نفّذ المهمة دون أي تنازلات وأظهر أفضل صورة، لكن ذلك كلّفه 138.7 توكن، أي أغلى من المتصدر بـ 27 مرة.
في مارس 2026، أغلقت OpenAI نموذج Sora، الذي كانت تُقارن به جميع النماذج الأخرى منذ عام. ولم يأخذ أي نموذج مكانه بالكامل في التصنيف؛ بل تقاسم هذا المكان اثنا عشر مولّداً. تتشابه بطاقات النماذج الأخرى فيما بينها (1080p، صوت، 10-15 ثانية، دعم صور مرجعية)، والتصنيفات التقليدية لا تقارن إلا هذه الأرقام فقط. أما الفرق في طريقة عمل النموذج فعلياً، فلا يظهر إلا من خلال مهمة واحدة محددة.
المنهجية: لماذا 8 ثوانٍ ودقة 720p؟
اختيار دقة 720p كان متعمداً، وإن كان نصف النماذج يعمل بدقة أعلى. فمقارنة 4K بـ 720p لا معنى لها: الفرق في الدقة سيطغى على الفرق في الجودة. وقد صُوّرت النماذج الاثنا عشر جميعها في ظروف واحدة متماثلة.
أما مدة 8 ثوانٍ، فذلك لأن Veo 3.1 لم يعد يولّد أكثر من ذلك في تشغيل واحد. ووضع 8 ثوانٍ بجانب 15 ثانية غير عادل. وقد شُغّل كل نموذج مرة واحدة فقط (مع أن الواقع يتطلب عادة عدة محاولات). والأهم هو معرفة ما إذا كانت النماذج تنجح من المحاولة الأولى. وحتى في هذا السيناريو، قدّم Veo 3.1 أحد أضعف النتائج في النصف الأعلى من القائمة.
رُصدت العناصر التالية: مدى تماسك الكائن من اللقطة الأولى إلى الأخيرة، وسلوك النار والبخار والدخان والماء، ومدى تنفيذ النموذج للموجه. وقُيّم الصوت بشكل منفصل: لا يملك Runway ولا Luma صوتاً أصلياً. ويعمل Grok Imagine 1.5 Preview و Runway Gen-4 Turbo فقط من لقطة بداية، وليس من نص. فبالنسبة لهذين النموذجين، جرى توليد لقطة البداية باستخدام نماذج الصور الخاصة بهما (Grok Frames و Runway Frames)، ثم جرى توليد الفيديو من هذه الصورة، مع الحفاظ على تشغيل واحد فقط، تماماً كما في النماذج الأخرى.
النتائج: النماذج الاثنا عشر بالترتيب
Luma Ray 3.14 (9.1/10، 5 توكنات، دقيقتان) — الأفضل من ناحية التوازن بين السعر والسرعة. يحتاج إلى تصحيح ألوان، ولا يولّد صوتاً، ولا يدعم مرجعية الشخصيات.
Seedance 2.5 (138.7 توكن، 6 دقائق) — النموذج الوحيد الذي نفّذ المهمة دون أي تنازلات، وأظهر أفضل جودة صورة، وكان الأغلى في الاختبار.
Gemini Omni Flash 1.1 (10.5 توكن، دقيقة واحدة) — اقتصادي وسريع، ضمن سقف دقة 720p ومدة 10 ثوانٍ.
Kling 3.0 (3-15 ثانية) — صوت ومزامنة شفاه دون أي عيوب، ويعمل بشكل جيد مع المشاهد متعددة اللقطات والحوارات.
Wan 2.7 (3.2/10، 10 دقائق للتوليد) — أضعف أداء على جميع معايير التقييم الثلاثة.
Veo 3.1 — جاء التشغيل الوحيد له ضمن الأضعف في النصف الأعلى من القائمة.
Grok Imagine 1.5 Preview — يعمل فقط من لقطة بداية، ولا يمكن تشغيله بنص فقط.
Runway Gen-4 Turbo — يعمل فقط من لقطة بداية.
وتظهر أربعة نماذج أخرى من القائمة في الجدول التلخيصي، لكن دون تحليل منفصل في المادة الأصلية.
كيف حُسبت النقاط؟
تتكون النتيجة النهائية من ثلاثة أجزاء: جودة الصورة ومدى التطابق مع الموجه (80%)، وسرعة التوليد (10%)، والتوفير في التوكنات (10%). وتزن الجودة أكثر من غيرها، لأن الفيديو يُطلب أساساً من أجل الصورة. أما السرعة والسعر، فلا يفعلان أكثر من تعديل هذه النتيجة.
مقياس السرعة خطي: دقيقة واحدة = 10 نقاط، 10 دقائق = نقطة واحدة. والتوفير في التوكنات: 5 توكنات = 10 نقاط، 138.7 توكن = نقطة واحدة (وتُحسب التوكنات بحسب التفاوت داخل القائمة، لا بالرقم المطلق).
جرت جميع التشغيلات الاثنا عشر عبر بيئة واحدة وحساب واحد وصيغة واحدة لحساب التوكنات. فكل خدمة تحسب توكناتها بطريقتها الخاصة، ولا يمكن جمع الاستهلاك بين منصات مختلفة. وهنا، وحدة القياس واحدة لكل الاختبار، وهذا ما يجعل الأرقام قابلة للمقارنة.
كان موجه الاختبار معقداً عمداً (شارع، نودلز، نار، بخار، مطر، أنوار نيون، حركة كاميرا، لقطات مقربة للأيدي، فيلم 35 ملم، عمق حقل ضئيل) — فمهمة سهلة لم تكن ستُظهر أي فرق.
- 27 أكتوبر 2026OpenAI تعلن أن الذكاء الاصطناعي دحض فرضية في علوم الحاسوب النظرية عمرها 30 عامًا
- 27 أكتوبر 2026Anthropic تقدّم نموذج S-1 إلى SEC: طرح عام أولي تحت الرمز ANT وإيرادات بقيمة 16,3 مليار دولار خلال نصف عام
- 27 أكتوبر 2026OpenAI تطلق GPT-6.1 Terra: تحكم في الحاسوب بمستوى Astra بعُشر السعر
- 27 أكتوبر 2026OpenAI تطرح GPT-6.1 Terra: رموز أرخص بمقدار النصف، والهلوسة تنخفض من 88% إلى 38%
أسئلة وأجوبة حول الخبر
المنهجية: لماذا 8 ثوانٍ ودقة 720p؟
اختيار دقة 720p كان متعمداً، وإن كان نصف النماذج يعمل بدقة أعلى. فمقارنة 4K بـ 720p لا معنى لها: الفرق في الدقة سيطغى على الفرق في الجودة. وقد صُوّرت النماذج الاثنا عشر جميعها في ظروف واحدة متماثلة. أما مدة 8 ثوانٍ، فذلك لأن Veo 3.1 لم يعد يولّد أكثر من ذلك في تشغيل واحد. ووضع 8 ثوانٍ بجانب 15 ثانية غير عادل. وقد شُغّل كل نموذج مرة واحدة فقط (مع أن الواقع يتطلب عادة عدة محاولات). والأهم هو معرفة ما إذا كانت النماذج تنجح من المحاولة الأولى. وحتى في هذا السيناريو، قدّم Veo 3.1 أحد أضعف النتائج في النصف الأعلى من القائمة. رُصدت العناصر التالية: مدى تماسك الكائن من اللقطة الأول
كيف حُسبت النقاط؟
تتكون النتيجة النهائية من ثلاثة أجزاء: جودة الصورة ومدى التطابق مع الموجه (80%)، وسرعة التوليد (10%)، والتوفير في التوكنات (10%). وتزن الجودة أكثر من غيرها، لأن الفيديو يُطلب أساساً من أجل الصورة. أما السرعة والسعر، فلا يفعلان أكثر من تعديل هذه النتيجة. مقياس السرعة خطي: دقيقة واحدة = 10 نقاط، 10 دقائق = نقطة واحدة. والتوفير في التوكنات: 5 توكنات = 10 نقاط، 138.7 توكن = نقطة واحدة (وتُحسب التوكنات بحسب التفاوت داخل القائمة، لا بالرقم المطلق). جرت جميع التشغيلات الاثنا عشر عبر بيئة واحدة وحساب واحد وصيغة واحدة لحساب التوكنات. فكل خدمة تحسب توكناتها بطريقتها الخاصة، ولا يمكن
ما أبرز التفاصيل حول اثنا عشر نموذج فيديو، مهمة واحدة، 8 ثوانٍ من الفيديو؟
اثنتا عشرة شبكة عصبية مخصصة للفيديو، موجه نصي واحد، وظروف متماثلة: دقة 720p، نسبة عرض إلى ارتفاع 16:9، مدة 8 ثوانٍ، دون أي إشارات مسبقة حول سلوك كل نموذج. انطلق الاختبار في 9 أكتوبر 2026. وفي إجمالي النقاط، تصدّر Luma Ray 3.14 بنتيجة 9.1 من 10، منفذاً المهمة في دقيقتين وبتكلفة 5 توكنات، أي الأقل تكلفة في القائمة كاملة. أما Seedance 2.5 فقد نفّذ المهمة دون أي تنازلات وأظهر أفضل صورة، لكن ذلك كلّفه 138.7 توكن، أي أغلى من المتصدر بـ 27 مرة. في مارس 2026، أغلقت OpenAI نموذج Sora، الذي كانت تُقارن به جميع النماذج الأخرى منذ عام. ولم يأخذ أي نموذج مكانه بالكامل في التصنيف؛ بل تقا
Access Frontier LLMs & Multimodal AI in One Workspace
Discover NomadNet AI (nomadnet.ai) — unified access to frontier language models, research synthesis, and multimodal workflows.
أهم ما في عالم الذكاء الاصطناعي — مرة كل أسبوع
سبع قصص مهمة فعلاً هذا الأسبوع، مختارة بعناية. بلا ضجيج ولا بيانات صحفية.
تم! تحقق من بريدك للتأكيد.