Veo 3.1, Kling, Sora 2 e Grok: teste de cinco geradores de vídeo com AI usando os mesmos prompts

Os autores do Habr testaram cinco redes neurais líderes para vídeo - Veo 3.1, Kling v3 Omni, Sora 2 Pro, LTX-2.3 Pro e Grok Imagine Video 1.5 - executando cada uma através de sete cenários idênticos com os mesmos prompts e configurações.

O que foi incluído no teste

Cinco ferramentas de diferentes ecossistemas participaram da comparação:

• Veo 3.1 — o modelo de vídeo mais recente do Google DeepMind, terceira geração da linha
• Kling v3 Omni — o produto principal do estúdio chinês Kuaishou
• Sora 2 Pro — gerador de vídeo avançado do OpenAI, desenvolvendo o Sora original de 2024
• LTX-2.3 Pro — solução de código aberto do Lightricks, uma alternativa notável aos modelos fechados
• Grok Imagine Video 1.5 — modelo de vídeo do ecossistema xAI, integrado à plataforma Grok

A seleção abrange diferentes segmentos de mercado: laboratórios de IA americanos, estúdios chineses e código aberto - sem viés em direção a um único player.

Como a metodologia funciona

O princípio-chave do teste é a reprodutibilidade estrita. Cada modelo recebeu o mesmo prompt com parâmetros idênticos: resolução, duração, configurações básicas de geração. Sete cenários de complexidade crescente.

Entre eles havia um cavaleiro medieval em movimento, um malabarista com adereços, um gato em pânico, bem como o teste de estresse clássico - Will Smith comendo avidamente espaguete. O último cenário se tornou um meme na comunidade de IA: modelos iniciais geravam resultados francamente falhos aqui com mãos distorcidas e física antinatural.

O conjunto cobre especificamente os pontos historicamente fracos do vídeo generativo: física do movimento de mãos e dedos, expressões faciais, interação com objetos, realismo espacial.

Por que a comparação é relevante agora

Em 2024, o vídeo de IA era facilmente reconhecido por artefatos característicos - rostos flutuantes, dedos extras, movimentos abruptos. Nos últimos um ano e meio, o mercado saiu de curiosidades para ferramentas realmente usadas em marketing, cinema e publicidade.

"Em anos anteriores, o vídeo de rede neural era notável pelos seus defeitos característicos.

Como as coisas estão em meados de 2026?" — os autores colocam a pergunta central do teste.

Hoje, o usuário enfrenta um desafio diferente: não "distinguir do real", mas "escolher a ferramenta certa entre dezenas disponíveis". Cada modelo promove seus próprios benchmarks e vídeos de marketing — um teste independente em condições iguais continua sendo raro.

O que significa

A comparação usando prompts únicos é um dos formatos mais honestos para avaliação: as alegações de marketing dos fabricantes não são levadas em conta. Os resultados são úteis para quem escolhe uma ferramenta para tarefas específicas - vídeos de marketing, protótipos de cenas visuais, conteúdo para redes sociais. O mercado de vídeo de IA definitivamente saiu da fase de demonstrações — agora é uma escolha prática com apostas reais.

Quais redes neurais para vídeo foram testadas?

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

Qual é a melhor rede neural para vídeo?

No teste do Habr, cinco ferramentas foram comparadas: Veo 3.1 (Google DeepMind), Kling v3 Omni (Kuaishou), Sora 2 Pro (OpenAI), LTX-2.3 Pro e Grok Imagine Video 1.5. Cada modelo passou por sete cenários idênticos para comparação objetiva.