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AGI-Eval团队：AI视频生成模型年度横评，Sora大饼落地，但国产模型仍然领先！
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原文中文，约5900字，阅读约需14分钟。
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内容提要
AGI-Eval团队评测AI视频生成模型，Sora在视频-文本一致性和视频质量上略逊于国内领先模型，但运动质量表现较好。整体来看，国产模型在动态场景和细节表现上仍占优势。
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关键要点
- AGI-Eval团队对AI视频生成模型进行了年度评测，Sora在视频-文本一致性和视频质量上略逊于国内领先模型。
- 评测维度包括视频-文本一致性、视频质量和运动质量。
- Sora在运动质量表现略好于可灵1.6，但整体上国产模型在动态场景和细节表现上仍占优势。
- Sora在视频-文本一致性维度上存在文本理解错误和指令遵循不符的问题。
- 可灵AI的1.6模型在文本响应度、画面美感及运动合理性上有明显提升。
- 评测采用人工主观评测、模型打分和众包评测三种方式，确保评测结果的准确性。
- AGI-Eval平台致力于建设高质量的评测社区，推动人机协作评测模式的发展。
- AGI-Eval团队由多所高校和机构合作发布，旨在打造公正、可信、科学的评测生态。
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延伸问答
Sora与国内视频生成模型相比，在哪些方面表现较差？
Sora在视频-文本一致性和视频质量上略逊于国内领先模型。
Sora在运动质量方面的表现如何？
Sora在运动质量表现略好于可灵1.6，但整体上仍不及国产模型。
AGI-Eval团队是如何评测AI视频生成模型的？
评测采用人工主观评测、模型打分和众包评测三种方式，确保结果准确性。
Sora在视频-文本一致性方面存在哪些问题？
Sora存在文本理解错误和指令遵循不符的问题，生成内容与提示词描述不符。
可灵1.6模型相比于1.5模型有哪些提升？
可灵1.6模型在文本响应度、画面美感及运动合理性上有明显提升，整体效果提升195%。
AGI-Eval平台的目标是什么？
AGI-Eval平台旨在打造公正、可信、科学的评测生态，推动人机协作评测模式的发展。
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