混元等模型近来也动作频频。

　　通常来说，由一帧帧连续画面构成。传统生成模型处理的是“离线任务”，换言之，就是用户输入指令，模型花几十秒甚至几分钟生成一段，才能看到结果。如果对某个细节不满意，只能重新输入指令、重新等待。生成式人工智能中输出结果的随机性采样过程，被称为“抽卡”。

　　比如，服装展示可以实时更换人物穿搭和背景，家装设计可以一边播放一边切换家具、墙面和灯光效果。影视创

　　技术路径上，

　　此前，京东探索研究院副院长段楠在接受

　　段楠还将京东的AI战略划分为三个递进阶段：数字智能，基于互联网数据构建语言、代码、多模态理解生成模型；附身智能，将AI能力赋能到电脑、手机、可穿戴设备、智能座舱等设备，强调实时多模态交互；具身智能，将模型扩展到机器人等硬件，让机器能够感知物理空间、建模物理规律、在真实环境中执行操作。

　　JoyAI-Video-Edit处于第二和第三阶段的交叉点上。段楠告诉

　　据

　　如果把视线拉回整个行业，京东的模型矩阵布局以及新模型的开源，只是今年模型竞逐的一个切片。2026年上半年，生成模型比拼的主旋律是“时长竞赛”。字节Seedance 2.5将单段从15秒拉到30秒；MiniMax H3支持最长15秒的音画内容；快手可灵、阿里通义万相也在此迭代。

　　如今，战局与各家的战略意图明显分化。生成模型的竞争维度，正在从“生成能力”转向“控制能力”。

　　从“能不能生成一段好看的”到“生成出来的东西能不能被持续修改、实时控制、灵活复用”。从一次性输出到可交互

　　对此，段楠在接受

　　模型的价值评判标准正在被重写。“能生成”只是入场券，“能被控制”才是核心竞争力。在这个市场风向中，谁更占据优势？

　　日前，IDC中国研究总监卢言霞在接受

　　而随着模型“工具性”转变的一面逐渐显露在牌桌上，这场竞争或许也越来越接近各个玩家亮底牌的时刻了。