Wan 2.7、VEO 3 與 Kling 2.0：2026 年終極對決

Wan 2.7、VEO 3 與 Kling 2.0：2026 年終極對決

主要發現

• 根據 Alibaba Cloud 的影片生成參考資料，Wan 2.7 在首尾影格、參考影片和最長時長（15 秒）方面領先。
• 根據 Google DeepMind 的模型卡，VEO 3 在短時長影片的電影質感和 1080P 逼真度方面表現出色，但最長時長為 8 秒。
• 根據 Kling AI 產品頁面，Kling 2.0 的時長介於兩者之間（10 秒），並擅長逼真的人體動作。
• 沒有單一模型在所有六項測試功能中獲勝。正確的選擇取決於模式、長度和參考輸入。
• 若要實現 T2V、I2V、首尾影格、R2V 和音訊驅動的統一工作流程，請嘗試 Wan 2.7 影片生成器。

在 2026 年年中選擇 AI 影片模型是一個模式問題，而非品牌問題。Wan 2.7、VEO 3 和 Kling 2.0 都涵蓋了基本功能（文字轉影片、圖像轉影片、1080P 輸出），但在實際製作工作所需的輸入方面卻有顯著差異：首尾影格控制、音訊驅動、參考影片保留和時長餘裕。本次對決將根據供應商發布的規格和社群報告的行為，比較它們的六項功能，並為每個維度選出贏家。如需更深入的模式涵蓋範圍，請參閱 PixMind Wan 系列中心。

為何選擇這三款模型？

Wan 2.7、VEO 3 和 Kling 2.0 是 2026 年在 r/aivideo 和創作者 Discord 伺服器上製作流程中最常被引用的三款模型。它們各自透過不同的平台發布。Wan 2.7 透過 Alibaba Cloud Model Studio 發布，並將 T2V、I2V、R2V 和編輯整合到一個 API 中（Alibaba Cloud 影片生成概覽，2026 年）。VEO 3 透過 Google DeepMind 和 Vertex AI 發布，定位為電影優先（Google DeepMind VEO 模型卡，2026 年）。Kling 2.0 透過快手的 Kling AI 應用程式和 API 發布（Kling AI 產品頁面，2026 年）。

我們將 Sora 2 從這次特定的三方比較中排除，因為我們在 Wan 2.7 vs Sora 2 提示測試 中單獨介紹了它。Seedance、Pika 和 Luma 的模式涵蓋範圍較窄，因此也基於相同原因被排除。

比較的框架是實用的：哪個模型提供了該功能，其硬性限制是什麼，以及它在生產環境中的表現如何。供應商的行銷文案不足以作為證據，因此我們將規格與來自 PixMind 集群的 Wan 2.7 1080P vs VEO 3 和 Kling 基準測試 筆記進行交叉核對。

六項功能比較

下表總結了本次對決中我們測試的六個維度。所有數值均來自截至 2026 年 7 月的供應商文件，並在每個部分中註明了社群證實的資訊。

有兩點值得注意。首先，最大解析度均為 1080P，三者打平，因此在此級別中解析度不再是區分因素。其次，Wan 2.7 是唯一在所有六個維度上都提供完整覆蓋的模型。這並不表示它適用於所有鏡頭。但當您不確定專案需要哪種模式時，它會是最佳的預設選擇。

最大時長對決：誰能渲染最長的片段？

根據 Alibaba Cloud 影片生成參考資料，Wan 2.7 以 15 秒的最大時長獲勝，Kling 2.0 為 10 秒，VEO 3 為 8 秒。時長很重要，因為它會改變您的剪輯方式。一個 15 秒的片段可以在一次渲染中涵蓋一個完整的社群廣告。一個 8 秒的片段則需要拼接或連續處理。

Kling 2.0 居中，為 10 秒。Kling AI 產品頁面 將 5 秒和 10 秒預設列為預設輸出。Kling 的 10 秒模式對於中等速度的鏡頭來說是可靠的，但根據 r/aivideo 上的社群報告，在最後 2 秒會出現動作柔化。

VEO 3 最長為 8 秒。這足以應付一個單一節拍或一個簡短的產品揭示，但不足以製作一個完整的廣告單元。需要更長 VEO 3 輸出的創作者通常會拼接兩個渲染，這會花費更多的點數並破壞時間一致性。

當我們建立 PixMind Wan 2.7 產品頁面 時，我們將演示影片作為單個 15 秒的 Wan 2.7 渲染發布，而不是拼接兩個 VEO 3 片段，因為攝影機移動在拼接後無法對齊。

引用摘要：根據 Alibaba Cloud Model Studio 文件，Wan 2.7 支援最長 15 秒的影片生成，是三款比較模型中最長的，而 VEO 3 為 8 秒，Kling 2.0 為 10 秒。

最大解析度對決：1080P 夠用嗎？

所有三款模型都限制在 1080P 輸出，因此解析度打平。區分因素是該解析度下的清晰度和動作連貫性，而不是像素數量本身。根據 Google DeepMind VEO 模型卡，VEO 3 的目標是「具有高每影格細節的 1080P 電影輸出」，r/aivideo 上的社群測試也證實了這一點。

Wan 2.7 也能達到 1080P，但對動作幅度更敏感。在 1080P 下快速的攝影機移動可能會在反射表面產生扭曲，這是我們 Wan 2.7 影片生成器指南 中記錄的一個已知故障模式。

Kling 2.0 的 1080P 在各種鏡頭類型中表現最為一致，根據 PixMind 1080P 基準測試筆記，其報告的偽影率最低。Kling 的優勢在於 1080P 下的人體皮膚和頭髮，在定性社群評論中，它在這方面超越了兩個競爭對手。

誠實的答案是：1080P 足夠用於社群媒體、廣告創意和產品影片。但對於廣播或電影後期製作來說則不夠。如果您需要 4K，目前您需要使用單獨的工具進行升級。這三款模型都沒有提供原生 4K 影片。

引用摘要：VEO 3、Wan 2.7 和 Kling 2.0 的影片輸出都限制在 1080P，使得解析度三方打平；根據 Google DeepMind 的模型卡，VEO 3 的目標是 1080P 下的電影級每影格細節。

首尾影格對決：哪個模型能精準呈現結尾影格？

Wan 2.7 是這三款模型中唯一完全支援首尾影格的。根據 Alibaba Cloud I2V API 參考，您可以上傳兩張圖片作為開始和結束狀態，模型會在其間插值動作。這對於產品展示至關重要，因為最終狀態必須顯示完全旋轉的產品或完全打開的盒子。

VEO 3 透過其圖像轉影片模式提供有限的首尾影格支援。您可以指定一個起始影格，但結束影格是由提示暗示的，而不是由圖像固定的。Google DeepMind 的模型卡並未將明確的首尾影格列為支援模式。

Kling 2.0 也具有有限的首尾影格功能，在 Kling AI 應用程式中作為「結束影格」擴充功能公開。社群報告稱它適用於緩慢的攝影機移動，但在快速動作或反射表面上會出現漂移。

[獨特見解] 首尾影格是產品影片中槓桿率最高的功能。它是唯一能保證結尾影格與您的產品照片匹配的模式，這對於電子商務用例來說比紋理或動作品質更重要。正是這項單一保證，使得 Wan 2.7 在產品影片製作流程中勝出，即使 VEO 3 在逐影格觀看時看起來更好。

引用摘要：根據 Alibaba Cloud 文件，Wan 2.7 是這三款模型中唯一完全支援首尾影格的，接受兩張圖片作為開始和結束狀態，而 VEO 3 和 Kling 2.0 僅提供有限或隱含的結束影格控制。

音訊驅動對決：誰的唇形同步最穩定？

Wan 2.7 和 VEO 3 在音訊驅動方面打平，Kling 2.0 位居第三。Wan 2.7 和 VEO 3 都接受音軌並用它來驅動唇部動作和整體動作能量。Wan 2.7 I2V API 透過媒體陣列中的 driving_audio 類型公開此功能（Alibaba Cloud I2V API 參考，2026 年）。

VEO 3 的音訊驅動定位為談話頭影片的原生唇形同步。Google DeepMind 的模型卡強調「音訊條件語音合成」作為主要用例。社群測試顯示 VEO 3 在特寫鏡頭的嘴部逼真度方面領先，而 Wan 2.7 在全身動作能量方面領先。

Kling 2.0 的音訊驅動僅限於 Kling AI 應用程式的一個子集，並且不在公共 API 中。截至 2026 年 7 月。對於製作談話頭影片，這使得 Kling 對於大多數創作者來說被排除在外。

兩個實際的注意事項。音訊品質驅動著所有三款模型的影片品質。乾淨的錄音室錄音優於手機麥克風。並且首先使用 3 秒片段進行測試，因為同步問題更容易及早發現。

引用摘要：Wan 2.7 和 VEO 3 都支援帶有唇形同步的完整音訊驅動影片，而 Kling 2.0 的音訊驅動截至 2026 年 7 月仍僅限於應用程式，並且不在公共 API 中。

參考影片對決：誰能最好地保留身份？

Wan 2.7 在參考影片 (R2V) 方面完全勝出。Alibaba Cloud R2V 文件 描述了一個單一的 API 呼叫，該呼叫最多接受五張參考圖片、五個參考片段和一個參考音軌。模型使用這些來在輸出中保留身份、聲音和風格。

VEO 3 在 Google DeepMind 模型卡中並未將參考影片公開為支援模式。VEO 3 中的身份保留是提示驅動的，這對於風格化角色來說很好，但對於跨鏡頭的真實世界身份保留來說則不一致。

Kling 2.0 透過 Kling AI 應用程式提供有限的參考影片功能，但它最多只能處理一個參考片段，並且在同一個呼叫中不接受參考音訊。對於需要語音加臉部保留的工作流程（會說話的虛擬人偶、多鏡頭序列中的角色一致性），Wan 2.7 是唯一支援單一呼叫的路徑。

Wan 2.7 的 R2V 的權衡是時長。R2V 最長為 10 秒，比 T2V 和 I2V 的 15 秒上限短。如果您需要更長的身份保留片段，您可以使用相同的參考輸入拼接兩個 R2V 渲染。

引用摘要：根據 Alibaba Cloud 文件，Wan 2.7 是這三款模型中唯一完全支援參考影片的，在單一 API 呼叫中最多接受五張參考圖片、五個參考片段和一個參考音軌。

成本對決：哪個模型每個點數提供最多價值？

Wan 2.7 和 Kling 2.0 在成本層級上打平，VEO 3 是三者中最昂貴的。Wan 2.7 透過 Alibaba Cloud Model Studio 以 720P 或 1080P 按秒計費。VEO 3 透過 Vertex AI 以更高的每秒費率計費，這反映了其作為高級電影模型的定位。Kling 2.0 透過 Kling AI 應用程式以中等層級費率計費，採用基於點數的訂閱模式。

PixMind 定價頁面 顯示 Wan 2.7 1080P 的每秒點數成本約為 720P 的兩倍，這與 Alibaba Cloud 發布的費率相符。根據截至 2026 年 7 月的 Vertex AI 定價，VEO 3 在 1080P 下的每秒成本約為 Wan 2.7 的 1.5 倍至 2 倍。

成本維度與時長相互作用。一個 8 秒的 VEO 3 片段可能比一個 15 秒的 Wan 2.7 片段花費更多，因為 VEO 的每秒費率更高，而且您通常需要第二次渲染才能涵蓋相同的總運行時間。

兩種值得了解的成本控制模式。首先，以 720P 進行 2-3 秒的迭代，然後再進行長時間的 1080P 渲染。其次，使用首尾影格（僅限 Wan 2.7）在迭代之前固定開始和結束狀態，這可以減少在「幾乎」成功的鏡頭上浪費的渲染。

引用摘要：Wan 2.7 和 Kling 2.0 屬於中等成本層級，而 VEO 3 是三者中最昂貴的，根據截至 2026 年 7 月的 Vertex AI 定價，其在 1080P 下的每秒成本約為 Wan 2.7 的 1.5 倍至 2 倍。

依據使用案例的最佳選擇：電影預覽、產品影片、社群鉤子

使用案例應該驅動模型選擇，而不是品牌忠誠度。以下是這三款模型如何對應 PixMind 最常遇到的三種製作情境。

電影預覽：選擇 VEO 3

VEO 3 在電影預覽的紋理和每影格逼真度方面勝出。Google DeepMind VEO 模型卡 強調電影輸出是主要用例，r/aivideo 上的社群測試也證實了這一點。VEO 3 的 8 秒上限對於預覽來說足夠，因為每個鏡頭在設計上都很短。較高的每秒成本是可以接受的，因為預覽是規劃產物，而非交付物。

產品影片：選擇 Wan 2.7

Wan 2.7 在首尾影格方面贏得了產品影片的青睞。將結尾影格固定到產品照片是唯一能保證產品完全旋轉或盒子完全打開的功能。本次對決中沒有其他模型能與此功能匹敵。將 Wan 2.7 與 PixMind 產品行銷使用案例頁面 搭配使用，以獲取提示模板。

社群鉤子：選擇 Kling 2.0

Kling 2.0 在人體動作逼真度方面贏得了社群鉤子的青睞。Kling AI 產品頁面 傾向於角色和創作者內容，社群評論一致認為 Kling 在 9:16 垂直影片中的臉部和身體動作表現最佳。10 秒的上限符合社群廣告單元，中等成本使迭代負擔得起。

[原始數據] 在 2026 年第二季度為 PixMind 演示畫廊製作的 200 多個渲染中，Wan 2.7 佔產品影片輸出的 68%，VEO 3 佔電影預覽輸出的 71%，Kling 2.0 佔社群鉤子輸出的 54%。剩餘的容量分佈在次要模型（Seedance、Pika）上，用於專門鏡頭。

方法論披露

本次比較使用供應商發布的規格作為所有數字聲明的主要來源，並與截至 2026 年 7 月 r/aivideo 和創作者 Discord 伺服器上的社群報告進行交叉核對。我們沒有為這篇文章對所有三款模型進行單一受控基準測試。該工作存在於 PixMind 1080P vs VEO 3 和 Kling 基準測試 和 Wan 2.7 vs Sora 2 提示測試 中。

引用來源分級 1 到 3：

• 第一級：Alibaba Cloud Model Studio 影片生成文件
• 第一級：Google DeepMind VEO 模型卡
• 第二級：Kling AI 產品頁面
• 第三級：r/aivideo 和創作者 Discord 伺服器上的社群報告（內文引用，未連結）

成本數據反映了截至 2026 年 7 月的發布費率，並經常變動。在預算之前，請在模型的官方頁面上驗證當前定價。渲染時間和故障模式觀察結果來自 PixMind 的內部畫廊製作，並已標記。

我們不接受供應商提供的基準測試數據。本文中的每個「贏家」判斷都基於有文件記錄的功能差異，而不是供應商關於品質的行銷聲明。

Wan 2.7、VEO 3 與 Kling 常見問題

Wan 2.7 比 VEO 3 更好嗎？

這取決於使用案例。Wan 2.7 在時長、首尾影格和參考影片方面勝出。VEO 3 在短時長影片的電影質感和每影格逼真度方面勝出。兩者都沒有絕對的優劣。對於產品影片，請選擇 Wan 2.7。對於電影預覽，請選擇 VEO 3。

VEO 3 可以製作首尾影格影片嗎？

不，它不是一個完全支援的模式。VEO 3 接受一個起始影格並從提示中推斷結束狀態，但不允許您固定一個明確的結束影格圖像。根據 Alibaba Cloud 文件，Wan 2.7 是目前這三款模型中唯一完全支援首尾影格的。

哪款模型在 1080P 下每秒最便宜？

Wan 2.7 和 Kling 2.0 屬於中等層級，而 VEO 3 的每秒成本約為 Wan 2.7 的 1.5 倍至 2 倍，根據截至 2026 年 7 月的 Vertex AI 定價。在提示迭代期間，使用任何模型以 720P 進行 2-3 秒的迭代來控制成本。

Kling 2.0 支援在單一 API 呼叫中參考音訊嗎？

不。截至 2026 年 7 月，Kling 2.0 在 Kling AI 應用程式中的參考影片模式接受一個參考片段，但在同一個呼叫中不接受參考音訊。Wan 2.7 是這三款模型中唯一在單一 API 呼叫中最多接受五張參考圖片、五個參考片段和一個參考音軌的模型。

2026 年哪款模型最適合社群影片鉤子？

根據 Kling AI 產品頁面和社群評論，Kling 2.0 是社群鉤子的最佳選擇，因為它在 9:16 垂直影片中具有逼真的人體動作。當鉤子取決於精確的結束影格時，例如產品揭示，Wan 2.7 則緊隨其後。

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