Veo 3.1, Kling, Sora 2 y Grok: prueba de cinco generadores de video con AI usando los mismos prompts

Los autores de Habr probaron cinco redes neuronales líderes para vídeo - Veo 3.1, Kling v3 Omni, Sora 2 Pro, LTX-2.3 Pro y Grok Imagine Video 1.5 - ejecutando cada una a través de siete escenarios idénticos con los mismos indicadores y configuración.

Qué se incluyó en la prueba

Cinco herramientas de diferentes ecosistemas participaron en la comparación:

• Veo 3.1 — el último modelo de vídeo de Google DeepMind, tercera generación de la línea
• Kling v3 Omni — el producto insignia del estudio chino Kuaishou
• Sora 2 Pro — generador de vídeo avanzado de OpenAI, desarrollando el Sora original de 2024
• LTX-2.3 Pro — solución de código abierto de Lightricks, una alternativa notable a los modelos cerrados
• Grok Imagine Video 1.5 — modelo de vídeo del ecosistema de xAI, integrado en la plataforma Grok

La selección abarca diferentes segmentos de mercado: laboratorios de IA estadounidenses, estudios chinos y código abierto - sin sesgo hacia un solo jugador.

Cómo funciona la metodología

El principio clave de la prueba es la reproducibilidad estricta. Cada modelo recibió el mismo indicador con parámetros idénticos: resolución, duración, configuración básica de generación. Siete escenarios de complejidad creciente.

Entre ellos había un caballero medieval en movimiento, un malabarista con accesorios, un gato asustado, así como la prueba de estrés clásica: Will Smith comiendo ávidamente espaguetis. El último escenario se convirtió en un meme en la comunidad de IA: los primeros modelos generaban resultados francamente fallidos aquí con manos distorsionadas y física antinatural.

El conjunto cubre específicamente los puntos históricamente débiles del vídeo generativo: física del movimiento de manos y dedos, expresiones faciales, interacción de objetos, realismo espacial.

Por qué la comparación es relevante ahora mismo

En 2024, el vídeo de IA se reconocía fácilmente por artefactos característicos: rostros a la deriva, dedos adicionales, movimientos entrecortados. Durante el último año y medio, el mercado ha pasado de curiosidades a herramientas realmente utilizadas en marketing, cine y publicidad.

"En años anteriores, el vídeo de redes neuronales era notable por sus

defectos característicos. ¿Cómo están las cosas a mediados de 2026?" — enmarcan los autores la pregunta central de la prueba.

Hoy, el usuario enfrenta un desafío diferente: no "distinguir de lo real", sino "elegir la herramienta correcta de decenas disponibles". Cada modelo promueve sus propios puntos de referencia y vídeos de marketing: una prueba independiente bajo condiciones iguales sigue siendo rara.

Qué significa

La comparación utilizando indicadores únicos es uno de los formatos más honestos para la evaluación: los reclamos de marketing de los fabricantes no se toman en cuenta. Los resultados son útiles para quienes eligen una herramienta para tareas específicas: vídeos de marketing, prototipos de escenas visuales, contenido para redes sociales. El mercado de vídeo de IA ha dejado definitivamente la fase de demostración - ahora es una opción práctica con apuestas reales.

¿Cuáles redes neuronales para vídeo se probaron?

Veo 3.1 (Google DeepMind), Kling v3 Omni (Kuaishou), Sora 2 Pro (OpenAI), LTX-2.3 Pro y Grok Imagine Video 1.5.

¿Cuál es la mejor red neuronal para vídeo?

En la prueba de Habr, se compararon cinco herramientas: Veo 3.1 (Google DeepMind), Kling v3 Omni (Kuaishou), Sora 2 Pro (OpenAI), LTX-2.3 Pro y Grok Imagine Video 1.5. Cada modelo pasó por siete escenarios idénticos para una comparación objetiva.