什么值得做
GitHub 开源项目 · 11-6 写
OpenSenseNova/SenseNova-6.8-Code2Video · OpenSenseNova

「Opus 做视频太贵?」商汤开源一个写代码出视频的模型,13 天 472 颗星

它是什么 商汤开源的一个 27B 模型,配一套 Claude Code skill,替掉背后的闭源大模型,写代码做动态图形和解说类短视频。

为什么火了 「让 Claude Code 写代码出视频」正热,但用 Opus 跑一部片子要几个小时、很贵;它打着「国产开源替代」的旗号,借商汤的组织盘子,一周内在 linux.do、X、Reddit 多个本地模型版块和资讯站铺开。

C你可以怎么跟 模型本身跟不了;最值得做的是它自己缺的评测——做一个开源的代码出视频评测集和排行榜,或者做便宜开源模型跑这类长任务的配置与实测。

C 级:关注来自训 27B 模型的能力和商汤的组织盘子,个人跟进拿不到;这些都用上了也只有 13 天 472 颗星,赛道被 hyperframes、Remotion 这种几万星的项目占着;能学的是发布打法、「替代闭源」的钩子和评测这块空位。 小圈子里在传
数据(每天更新) · 建库 2026-10-24 · 551 星 · 7 天 +310
GitHub · 星数
020040060010-2810-3111-0311-0511-08551
数据 2026-10-28 → 2026-11-08(12 天,12 次观测)。10-28 以前的点来自 deeply / 存档补录,不是每天都有

商汤 10 月 24 日开源了 SenseNova 6.8 Code2Video:一个 27B 的模型,做视频不是直接画像素,而是写代码、渲染、看帧、再改代码。到 11 月 6 日,仓库有 472 颗 star、49 个 fork。它涨得不算快,也没上过 GitHub Trending;真正值得看的是一家大厂怎么在一条已经挤满的赛道上,用「开源替代贵的闭源模型」这一句话分到一点关注。普通开发者想跟,模型本身跟不了,能拿走的是它的说法和发布节奏。

一块翻页牌,改了两轮

10 月 27 日晚上,linux.do 上一个叫 Waaaylon 的用户发了帖,标题是《Opus 5.5 做视频太贵?国产开源替代来了》,最后拿到 95 个赞。帖子里最有说服力的是一个例子:先让模型做一段 20 秒的「Departures」动态字体短片,画面是机场那种老式翻页牌,一片片翻过字母,拼出几句话。第一版偏暗,像聚光灯下的黑板。

接着他只写了一段话:文字、节奏、翻页的动作都不动,整体换成明亮对称的粉色酒店大堂,薄荷绿翻页配奶油色字,背景音乐换成拨弦加钟琴的华尔兹。第二版出来,别的都没变,只换了风格。第三轮再加一句:上方飞过一架小飞机,前景走过几个拖行李的旅客,别挡住牌子上的字。

这就是它想讲的全部道理:像素视频模型改一处就要整段重抽,喜欢的部分也跟着变;用代码做,每个元素都是代码里有名字的对象,改哪儿就只动哪儿。

它到底是什么

  • 一个模型:在 Qwen3.8-27B 上微调,512K 上下文,权重放在 Hugging Face。仓库首页写着 "The first open-source model for code-driven video creation"(第一个为代码驱动视频做的开源模型)。
  • 一套 Claude Code skill(code-video):写规格、按时间逐帧渲染、把缩略图拼成一张图让模型自己看、最后验收成片,附八份分类做法指南(解说、风格化、模拟、角色、3D、动态图形、配音、卡点配乐)。
  • 一个提示词模板,外加 9 部样片和完整的生成过程记录。90 秒的发布片按官方说法也是模型自己做的。

用法是把 Claude Code 背后的模型换成自己部署的这个:README 推荐 4 卡跑满 512K,一部片子要跑 10 小时以上、2000 多轮。仓库自己写了几条短板:做不了写实画面;没有 benchmark,只给样片;视觉质感和长任务稳定性「明显落后最强的闭源模型」;第一步把一句话扩写成完整需求,还是推荐交给 Claude Opus 5.5。

仓库本身很薄:只有 10-24、10-26 两次提交,之后没再更新;两个 issue,一个问 benchmark 什么时候出,一个问训练数据开不开源(GitHub,11-06)。

星是怎么来的

看每日 star 记录:10-28 有 59 颗,那是 linux.do 中文圈的第一波;当天商汤官方号 @SenseTime_AI 在 X 上正式发布,Facebook 同步发了视频;10-29 +26、10-30 +51、10-31 +94(单日最高),之后每天三五十颗,11-06 又有 +63。近 7 天一共 +336。

几条渠道是一周内依次铺开的:

  1. 先中文圈,再海外官宣。 10-24 传权重,10-27 linux.do 帖子和搜狐上的官方稿,10-28 X 官宣。
  2. Reddit 一次发好几个版。 r/LocalLLaMA(两帖)、r/LocalLLM、r/huggingface、r/StableDiffusion、r/artificial、r/BestGitHubRepos 前后几天都有标题很像的帖子。同一个 r/LocalLLaMA 里还能看到 SenseNova 别的模型用同样的方式发帖,像是一套固定打法(推断;是不是官方账号发的没核实,点赞数也看不到)。
  3. 资讯站转载。 neuralbrew、AI Weekly、VibeStack 等十来家,大多是自动或半自动的 AI 新闻源;没找到有大号写过。HN 只有一帖,2 分。
  4. 组织本来的盘子。 OpenSenseNova 名下 12 个仓库合计约 1.55 万颗 star,SenseNova-U1 一个就 6.9k、SenseNova-Skills 6.0k,同期还在发别的仓库,互相带。
  5. 量化作者接手。 10-31 知名量化作者 bartowski 发了 GGUF 版,和 10-31、11-01 的 star 高点时间对得上。

最后一条最能说明谁在用:官方权重在 Hugging Face 只下了 1,105 次,社区量化版却下了约 4.6 万次(bartowski GGUF 15,924、另两家 GGUF 各一万三到一万五,Hugging Face,11-06)。真关心它的是「自己在本地跑模型」的那群人,他们不一定去 GitHub 点 star。

为什么是现在

2026 年「让 Claude Code 写代码出视频」已经是热门玩法。HeyGen 开源的 hyperframes 有 79.9k star,近 7 天涨了 4,109——一周涨的就快到 Code2Video 总数的 9 倍;Remotion 有 71.2k,它的官方 agent skill 也有 6.5k(GitHub,11-06)。但这种活一跑几个小时、上千轮,用最贵的闭源模型账单很难看。

Code2Video 没去做第三个框架,渲染用的还是 HTML、Playwright、ffmpeg 那一套;它做的是「把背后那个贵的大脑换成开源的」。这句话正好戳中两群人:嫌 Opus 贵的中文开发者,和什么都想本地跑的 r/LocalLLaMA。

谁在跟它抢

项目是什么规模(GitHub,11-06)和它的区别
heygen-com/hyperframesHTML 转视频的框架,给 agent 用79.9k,7 天 +4,109只出框架,不出模型,配谁都行
Remotion + remotion-dev/skills用 React 写视频,加官方 skill71.2k / 6.5k成熟、生态大,公司用要买授权
3b1b/manim、ManimCommunity数学动画引擎96k / 42k底层引擎,只和「解说视频」那类重叠
showlab/Code2Video同名学术项目2.3kagent 框架加 Manim,用现成大模型,没训模型
各种 Claude Code 视频 skill一份 skill 配闭源模型0.7k–17k只给做法,不给模型
Kling、Seedance、Veo大厂像素视频模型很大能出写实画面,但字、公式、数据容易错,改不了局部

它占的位置是「专门为这件事训的开源模型」,目前没人照着做,只有社区做的量化版和适配版。

如果是你

一句话判断:这个项目跟不了,能学的是它的说法和发布打法;要做,做它没做好的那一块。

  • 为什么跟不了: 它的 star 来自训一个 27B 模型的能力、商汤的品牌和一万五千颗星的组织盘子。一个人拿不到这些,换个名字再训一个也拿不到同样的关注。而且这些都用上了,13 天也才 472 颗,本身就说明这条路收益不大。
  • 适合谁: 已经在做 agent 视频 skill、提示词模板或渲染工具的开发者。可以借它三招:一是用「替代贵的闭源模型」当钩子,中文圈直接说「Opus 太贵」;二是用「第一版 → 改一句 → 第二版」这种对比当样片,打的正是像素视频模型改不了局部的痛点;三是发布那周按 中文社区 → X → Reddit 几个本地模型版 → 资讯站 的顺序铺完,早点让量化作者或社区搬运的人接手。
  • 不适合谁: 想再做一个通用「代码出视频」框架的人。hyperframes 和 Remotion 一周涨的星比你全年都多。
  • 怎么做: 最值得做的是它自己承认缺的那块——评测。它的两个 issue 里就有一个在问 benchmark。做一个开源的「代码出视频」评测集加排行榜,把 hyperframes、Remotion skill、Code2Video、各家闭源模型放在同一组题上比画面、比改稿、比花多少钱,谁发新模型都会想来跑分、引用你。其次是做「便宜模型怎么跑这种长任务」的配置和实测:用哪个开源模型、几张卡、要多少钱、出来什么样,本地模型社区很缺这种第一手的东西(推断)。
  • 怎么获客: r/LocalLLaMA、linux.do 这两处已经证明对这个话题有反应;再去 hyperframes、Remotion 的 issue 和讨论区里,给出你测出来的对比结果。
  • 什么时候之前: agent 写视频这波热度还在涨(hyperframes 一周 +4k),评测这块趁大厂或 HeyGen 自己出手之前做,大概就是这一两个月。
  • 什么情况说明看错了: 如果 Code2Video 接下来出了 benchmark、第三方实测效果接近闭源模型,star 和下载跟着跳上去,那「专门的开源视频代码模型」就是个真方向,值得重看;如果 hyperframes 或 Remotion 先出了官方评测,评测这个空位就没了。

GitHub 仓库 ↗

研究底稿:竞品表、获客证据、完整研究报告
竞品
名字在哪上线规模它和这家不同在哪
heygen-com/hyperframes开源2026-0379.9k star,近 7 天 +4,109是 HTML→视频的框架,配闭源大模型;Code2Video 出的是专门微调的开源模型
Remotion + remotion-dev/skills开源2020 / 2026-0171.2k / 6.5k star成熟的 React 视频框架和官方 skill,不出模型,商用要授权
3b1b/manim / ManimCommunity开源2015 / 202096k / 42k star底层动画引擎,只和它的解说视频这一类重叠
showlab/Code2Video开源2025-092.3k star同名学术项目,agent 框架加 Manim,用现成大模型,没有训专门模型
video-shotcraft / anything2explainer / claude-video-effects 等 Claude Code 视频 skill开源2026 下半年0.7k–17k star都是 skill 配闭源模型;Code2Video 是 skill 加自家开源权重
Kling / Seedance / Veo大厂功能—大生成写实像素视频;Code2Video 做不了写实,强项是文字、数据准确,能改局部
用户从哪来
  • 查实 官方 X / Facebook 官宣:@SenseTime_AI 2026-10-28 发布帖;10-29、10-30 star 日增 +65 / +90(Trendshift)
  • 查实 中文社区(linux.do、搜狐官方稿):linux.do 10-27 帖《Opus 5.5做视频太贵?国产开源替代来了》95 赞
  • 查实 Reddit 多个子版块同时发帖:r/LocalLLaMA(2 帖)、r/huggingface、r/LocalLLM、r/StableDiffusion、r/artificial、r/BestGitHubRepos 标题相近;是不是官方组织的没核实
  • 查实 本地模型社区量化:bartowski 10-31 发 GGUF,量化版下载合计约 4.6 万,和 10-31、11-01 的 star 高点时间对得上
  • 查实 AI 资讯站转载:neuralbrew、AI Weekly、ArtRealmAI、VibeStack、China AI Bulletin 15
  • 查实 组织本身的盘子:OpenSenseNova 下 SenseNova-U1 6.9k、SenseNova-Skills 6.0k star,同期还发了 SenseNova-Loop

SenseNova 6.8 Code2Video(OpenSenseNova/SenseNova-6.8-Code2Video)为什么能跑出来

一句话结论

商汤(SenseTime)开源了一个 27B 模型(基于 Qwen3.8-27B 微调,Apache 2.0),它不直接生成像素,而是写代码、渲染、看帧、再改代码来做短视频。仓库本身只有 README、一个 Claude Code skill、prompt 模板和样片,权重在 Hugging Face。star 主要靠三样东西:商汤官方号和 OpenSenseNova 这个组织本来就有的盘子;同一天往 Reddit 五六个 AI 子版块、linux.do、X、Facebook 一齐铺的发布;还有「Opus 5.5 做视频太贵,国产开源能替代」这个说法。它的位置其实很小:拿开源本地模型替掉 Claude Code 里的闭源大模型,去跑 HyperFrames / Remotion 那一类「写代码出视频」的活。和这条赛道的头部比,量级差得很远——HeyGen 的 hyperframes 一周涨的 star 就是它总数的近 9 倍。

数据

  • GitHub:2026-10-24 建库,11-06 有 472 star、49 fork;近 7 天涨 336;单日最高 +94,在 10-31(我们 github 库 repo_day)。Trendshift 统计 14 天涨了 +498,日增高点在 10-29(+65)、10-30(+90)、11-01(+65)、11-05(+66);一次也没进 Trendshift 前 25,我们的库里 trending 天数也是 0。
  • 仓库只有 2 次提交(10-24 README、10-26 skills/guides/prompts),之后再没推过代码;2 个 issue,分别问 benchmark 什么时候出、训练数据会不会开源(GitHub API,11-06)。
  • Hugging Face:官方权重下了 1,105 次、101 个赞;社区量化版下载量高得多:bartowski GGUF 15,924、Abiray MTP-GGUF 15,073、OliviaRossi GGUF 13,380、BennyDaBall NVFP4 2,331,另有 EXL3、NVFP4/FP8 版和一个 Tenstorrent 适配版(HF API,11-06)。所以真实的使用热度主要在「本地跑模型」这群人,不在 GitHub star 上。

竞品(做「代码 / 程序化生成视频」的)

名称类型上线规模和它不同在哪
heygen-com/hyperframes开源(HTML→视频,给 agent 用)2026-0379.9k star,近 7 天 +4,109是框架 / 渲染管线,配任意大模型(多半是 Claude),不出模型;Code2Video 出的是一个专门微调过的开源模型
remotion-dev/remotion + remotion-dev/skills开源(React 写视频)+ 官方 agent skill2020 / 2026-0171.2k / 6.5k star,7 天 +2,153 / +536成熟的商业化框架(公司用要买授权),生态大;同样不出模型
3b1b/manim、ManimCommunity/manim开源动画引擎2015 / 202096k / 42k star底层引擎;Code2Video 的「解说视频」这一类和它直接重叠
showlab/Code2Video开源学术项目(ICML 2026)2025-092.3k star名字一样,做法是 agent 框架加 Manim,用的是现成大模型;商汤这个是训出来的模型
TIGER-AI-Lab/TheoremExplainAgent、generative-manim、manimgx 等开源2023–20260.9k–2.5k star只做 Manim 数学解说;Code2Video 覆盖动态设计、字体动画、插画、简单 3D、配乐
Vincentwei1021/video-shotcraft、anything2explainer、claude-video-effects、ffmpeg-skill 等 Claude Code 视频 skill开源 skill2026 下半年0.7k–17k star都是拿闭源大模型配 skill;Code2Video 是「skill + 自家开源模型」一起给
Kling / Seedance / Veo 等像素视频模型大厂功能—大生成写实画面;Code2Video 生成不了写实画面,强项是文字、公式、数据准确,能改局部

结论:「写代码出视频」这件事在 2026 年已经很挤(hyperframes、Remotion skills 都是几万 star 的量级)。Code2Video 拿到的这个位置是「第一个专门为它训的开源模型」——README 自己写的就是 "The first open-source model for code-driven video creation"。

增长手段(用户从哪来)

  1. 官方渠道统一铺开(已证实):权重 10-24 传到 HF;10-27 中文社区先放出来(linux.do 帖子《Opus 5.5做视频太贵?国产开源替代来了》,95 赞;搜狐上有商汤的官方稿《开源探索|让代码成为视频创作的通用语言》);10-28 @SenseTime_AI 在 X 上正式发布,Facebook 同步发了视频(neuralbrew 写明是 10-28 15:09 巴黎时间在 X 上官宣)。star 的第一波(10-29、10-30)正好接在 X 官宣后面。
  2. Reddit 同一时间多个子版块一起发(已证实发了帖,是不是官方组织的没核实):r/LocalLLaMA(两帖,一帖署名 u/No_Issue_8224)、r/huggingface、r/LocalLLM、r/StableDiffusion、r/artificial、r/BestGitHubRepos 前后几天都有标题很像的帖子。同一个 r/LocalLLaMA 里还能看到 "SenseNova-U1-8b-MoT-Infographic-V2" 的帖子,看上去是 SenseNova 系列有一套固定的 Reddit 发布打法。Reddit 正文被拦了读不到,点赞数未知。
  3. AI 资讯站和聚合站转载(已证实):neuralbrew.ai(10-28)、AI Weekly、ArtRealmAI、VibeStack、llm-explorer、madebyagents、YouTube Shorts、China AI Bulletin 15(11-06)。这些站多半是自动化或半自动的资讯源,没找到有大号 KOL 写过。
  4. 组织本身的盘子(已证实):OpenSenseNova 下面 SenseNova-U1 有 6.9k star、SenseNova-Skills 有 6.0k、SenseNova-Vision 有 0.7k,组织总 star 一万五以上。11-01 前后,同一组织的 SenseNova-Loop、SenseSpec 也在发布,有交叉曝光。
  5. 本地模型社区自己量化(已证实):bartowski 这类知名量化作者 10-31 出了 GGUF(和 10-31、11-01 的 star 高点时间对得上),量化版下载合计约 4.6 万,这是真正的「用的人」。
  6. HN:Algolia 只搜到一帖(11-01,2 分,0 评论),HN 没火起来。x-radar 本地语料里近 30 天搜不到相关讨论。

跑出来的原因

  • 大厂背书加上「开源、能本地跑」:27B、Apache 2.0、有 GGUF,正好戳中 r/LocalLLaMA 的口味,HF 量化版下载 4.6 万就是证据。
  • 说法对上了时机:2026 年 Claude Code 加 HyperFrames / Remotion 写视频已经成了热门玩法(hyperframes 一周 +4k star),但长任务要跑几个小时、两千多轮,用 Opus 很贵。linux.do 帖子标题直接写「Opus 5.5 做视频太贵?国产开源替代来了」,替代闭源这个说法是它的主要钩子。
  • 样片做得用心:90 秒发布片号称完全由模型自己做;9 部样片;「机场翻页牌」改了三轮的对比;完整生成轨迹也公开了。这让它比只有论文的同类(showlab/Code2Video)更有说服力。
  • 发布打法是固定套路:HF → 中文社区 → X 官宣 → Reddit 多版块 → 资讯站,一周内铺完。

差异化

它没有出一个新的渲染框架,渲染还是 HTML / Playwright / ffmpeg 那一套,出的是一个专门为「写代码做视频」这类长任务微调过的开源模型,外加一套配好的 Claude Code skill。差异化是「把闭源大脑换成能自己部署的开源模型」。这确实是它能拿到关注的原因(本地模型社区的量化热度就是证据),但限制也很明显:要 4 张 GPU 跑满 512K 上下文;作者自己承认在视觉质感和长任务可靠性上明显落后最好的闭源模型;没有 benchmark;前一步写 brief 还是用 Claude Opus 5.5。所以它拿到的是关注,不是一个能拿来干活的生产工具。

能看到多少人

小圈子里在传:本地模型社区(Reddit LocalLLaMA、HF 量化作者)和中文 AI 圈(linux.do)知道,有十来家资讯站转载;没有大号 KOL 写过,HN 没火,GitHub Trending / Trendshift 都没上。不涉及收入。

跟风者

目前没有人照着做「专门做视频代码的开源模型」。只有社区量化版和微调版(Reger-Chen、episod 的 Tenstorrent 适配版、ShinePixelOrg 的 FP8 版),算衍生,不算抄。

能借鉴的

  • 在已经很挤的「agent + 代码出视频」赛道,发一个「第一个专门模型」,把权重、skill、轨迹、样片一起打包,能借上 hyperframes / Remotion 这波热度。
  • 把「替代昂贵的闭源模型」当成传播钩子,在中文社区用「Opus 太贵」来讲最直接。
  • 拿模型自己做的发布片当样片,再配「改几轮」的对比——这正好打在像素视频模型的痛点(改不了局部)上。
  • 想要本地模型社区的实际下载,就早点让 bartowski 这类量化作者接手。

还不确定的

  • Reddit 各帖的点赞和评论数(被拦了);那几帖是不是商汤自己的账号或代发的。
  • X 官宣帖的互动数(x-radar 语料没收)。
  • 模型实际效果怎么样:没有 benchmark,也没找到第三方实测。
  • 量化版下载里有多少是真跑起来用了,有多少只是自动镜像或缓存。

出处

文章由 AI 根据公开数据和我们每天采集的数据写成,数字带出处,推断已标明