字節跳動旗下影片生成模型Seedance曾憑藉多模態能力領先行業，但這一優勢正面臨MiniMax新模型H3的直接挑戰。7月31日，MiniMax釋出影片模型H3，支援文字、圖片、影片和聲音聯合輸入，並計劃在數日內開放模型權重，允許開發者自行部署和定製。這一舉措直指Seedance的核心能力，使得影片模型市場的競爭從單一技術領先轉向綜合生態較量。
Seedance 2.0於今年2月釋出，首次將文字、圖片、影片和聲音整合進同一套音影片生成模型，支援4-15秒原生音影片生成，以及最多9張圖片、3段影片和3段音訊參考。6月釋出的Seedance 2.5進一步將單次影片生成拉長至30秒，並強化複雜參考和編輯能力。這些技術突破曾讓Seedance在第三方評測中穩居第一梯隊，並迅速轉化為商業收入——截至6月，Seedance已貢獻火山引擎MaaS收入的一半以上。
然而，MiniMax H3的出現讓這一領先地位不再穩固。H3同樣支援多模態聯合輸入，並強調“任務泛化”，將影片生成和編輯整合進同一模型。MiniMax在官方部落格中明確表示，H3從設計早期就考慮了多款國產晶片的相容，並計劃開放權重，希望開發者、晶片公司和第三方工具共同擴大其部署範圍。這一策略與位元組形成鮮明對比：位元組將Seedance深度整合進自家產品體系，如即夢、豆包、剪映和Gauth，依靠內部場景承接模型能力。
兩家公司的路線分化反映了對模型競爭本質的不同理解。MiniMax選擇“向外借速度”，通過開放生態吸引更多開發者和硬體廠商，從而快速擴大H3的應用場景；位元組則“向內買時間”，在基礎研究上投入更多資源，允許模型研發週期更長，但一旦模型成熟，便迅速推向產品。張一鳴在7月底的Seed全員會上明確表示，不要依靠競爭對手模型的輸出來縮短追趕時間，即使需要承擔短期損失。這一表態凸顯了位元組對長期基礎能力的重視，而非短期榜單排名。
值得注意的是，位元組並非完全排斥蒸餾技術。Seedance 1.0就曾使用過多階段蒸餾提高推理速度，Seed今年的招聘方向也仍包括模型蒸餾。張一鳴反對的是將競爭對手的前沿模型作為“教師”，用對方已產生的能力換取短期排名。這種區分表明，位元組的“長期主義”並非簡單的慢下來，而是將底層研究與產品迭代分開管理：底層研究允許慢，產品側仍保持高速運轉。
對於影片模型市場而言，H3的釋出意味著過去被視為差異化能力的功能——如原生聲音、多模態參考、動作控制和影片編輯——正成為旗艦模型的共同基礎能力。客戶在選擇模型時，不再僅關注單次生成效果，而是更看重模型能否持續領先，以及模型之外的工作流支援。Seedance 2.5將參考素材增加到50份後，素材管理、角色繫結、區域性返工和片段銜接等工程問題日益凸顯，而LibTV等工作流產品已開始承接這些環節。
位元組的優勢在於其龐大的產品矩陣和基礎設施。Seedance背後有強大的資料、預訓練和Infra體系，且位元組擁有即夢、火山引擎、Gauth等多樣化的落地場景，能夠快速將模型能力轉化為實際應用。MiniMax則通過開放權重，讓開發者和硬體廠商成為新的分發節點，從而繞開自身缺乏大規模內容生態的短板。MiniMax官網顯示，其模型和AI產品累計服務超過3億個人使用者、100萬餘企業客戶及開發者。
這場競爭的結果尚不明朗。MiniMax的開放路線能否吸引足夠的生態支援，位元組的長期投入能否轉化為持續的技術領先，都是未知數。但可以確定的是，影片模型市場的競爭已從單一模型能力擴充套件到生態、分發和商業化模式的全面較量。對於Seedance而言，H3的出現讓客戶在簽訂一年期合同時更加謹慎，因為模型之間的差距可能在幾個月內重新洗牌。位元組能否用多花的時間換來競爭對手難以複製的下一步，將是決定其長期領先的關鍵。