HunyuanVideo 1.5
Tencent
- Veröffentlicht
- November 2025
- Datenstand
- 24. August 2026
- Maximale Auflösung
- Natives Audio
- Zugang
HunyuanVideo 1.5 ist Tencents kompakter Open-Weight-Ansatz für Text-zu-Video und Bild-zu-Video. Mit 8,3 Milliarden Parametern zielt er auf effizientere lokale Nutzung, unterstützt 480p und 720p als Basisausgaben und kann über ein separates Video-Super-Resolution-Modul auf 1080p hochskalieren. Natives Audio fehlt.
Die Architektur kombiniert einen DiT mit Selective and Sliding Tile Attention, um lange Videosequenzen sparsamer zu berechnen. Tencent veröffentlicht zusätzlich Schritt-distillierte Checkpoints für schnellere I2V-Generierung. Das 1080p-Ergebnis solltest du deshalb als Super-Resolution-Ausgabe verstehen, nicht als native Modellauflösung.
Text-zu-Video und Bild-zu-Video bleiben getrennt. Beide Aufgaben verwenden unterschiedliche Eingaben und erhalten deshalb keinen gemeinsamen Gesamtrang.
Methodik und Quelle
Veröffentlichte Benchmarks
LMArena Text to Video
Elo-Werte fassen Paarvergleiche innerhalb dieser Vergleichstabelle zusammen. Sie sind keine Prozentwerte. Die Skala erlaubt keine Aussage über absolute Qualität oder lineare Abstände zwischen Modellen.
höhere Werte sind besserStand 22. September 2026Skala: 0 Elo - 1.516 Elo
Methodik und Einordnung
- Messgröße
- elo-rating
- Skala
- Keine obere Grenze dokumentiert. Die Darstellung umfasst die erfassten Werte und den Nullpunkt.
- Teilnehmer
- 22
- Stichprobe
- 4.292
LMArena Image to Video
Elo-Werte fassen Paarvergleiche innerhalb dieser Vergleichstabelle zusammen. Sie sind keine Prozentwerte. Die Skala erlaubt keine Aussage über absolute Qualität oder lineare Abstände zwischen Modellen.
höhere Werte sind besserStand 22. September 2026Skala: 0 Elo - 1.495 Elo
Methodik und Einordnung
- Messgröße
- elo-rating
- Skala
- Keine obere Grenze dokumentiert. Die Darstellung umfasst die erfassten Werte und den Nullpunkt.
- Teilnehmer
- 21
- Stichprobe
- 5.462
Dokumentierte Messdetails
Jede Beobachtung enthält den Quellwert und die veröffentlichten Testbedingungen.
LMArena Text to Video: LMArena Text to Video (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 1169
- Bewertung
- 1169
- Messgröße
- elo-rating
- Einheit
- Elo
- Aufgabe
- lmarena-text-to-video
- Aufgabenbezeichnung
- LMArena Text to Video
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellenrang
- 38
- Stichprobe
- 4292
- Untere Konfidenzgrenze
- 1153
- Obere Konfidenzgrenze
- 1185
- Abrufdatum
- 2026-09-22
LMArena Image to Video: LMArena Image to Video (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 1198
- Bewertung
- 1198
- Messgröße
- elo-rating
- Einheit
- Elo
- Aufgabe
- lmarena-image-to-video
- Aufgabenbezeichnung
- LMArena Image to Video
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellenrang
- 40
- Stichprobe
- 5462
- Untere Konfidenzgrenze
- 1182
- Obere Konfidenzgrenze
- 1214
- Abrufdatum
- 2026-09-22
Beispielvideo
Videobeispiel aus unserem Test
Dieses Video liegt als dokumentierter Lauf für die genaue Modellversion vor. Die Wiedergabe ist stummgeschaltet.
Bewegung und physikalische Konsistenz
Das Beispiel prüft Anatomie, Objektkonsistenz, Kamerafahrt, Regen und Reflexionen.
Prompt und Einstellungen
Generate exactly one continuous five-second 16:9 cinematic video. A fictional bicycle courier in a mustard-yellow raincoat rides a red city bicycle from left to right across a rain-wet Hamburg street at blue hour for the entire clip. The camera tracks her smoothly at waist height. Both hands remain visible on the handlebars, the bicycle geometry stays physically correct, and a transparent umbrella fixed to the bicycle moves naturally in the wind. Wet-street reflections and raindrops follow realistic physics. No cuts, no slow motion, no text, no logos, no subtitles, and no audio.
Erzeugt über fal.ai mit dem Modell fal-ai/hunyuan-video-v1.5/text-to-video. Archivierte Einstellungen waren 16:9, one request, first output, requested 5 s, seed 1928510983, request {"prompt":"Generate exactly one continuous five-second 16:9 cinematic video. A fictional bicycle courier in a mustard-yellow raincoat rides a red city bicycle from left to right across a rain-wet Hamburg street at blue hour for the entire clip. The camera tracks her smoothly at waist height. Both hands remain visible on the handlebars, the bicycle geometry stays physically correct, and a transparent umbrella fixed to the bicycle moves naturally in the wind. Wet-street reflections and raindrops follow realistic physics. No cuts, no slow motion, no text, no logos, no subtitles, and no audio.","aspect_ratio":"16:9","resolution":"480p","num_frames":121,"num_inference_steps":28,"enable_prompt_expansion":false}, configured price estimate $0.38.
Beliebtheit
Beliebtheit
29,4 / 100
Kosten
Veröffentlichte Preise
Die Preise gelten für die jeweils genannte Einheit. Auflösung, Ausgabelänge und Anbieter können die Kosten verändern.
- fal.ai (fal-ai/hunyuan-video-v1.5/text-to-video)
- 0,38 $ pro Anfrage (geschätzt)Quelle
Direkte Vergleiche
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Nachweise
Quellen und Datenstand
Alle Angaben verweisen auf die zugrunde liegende Dokumentation oder das jeweilige Leaderboard.
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Weitere Quelle | Tencent · Tencent HunyuanVideo 1.5 model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | fal.ai |
| Weitere Quelle | LMArena (abgerufen 22. September 2026) |
| Weitere Quelle | LMArena (abgerufen 22. September 2026) |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |