AI 视频生成器提示词遵循度：6 款模型实测

同是 Veo 3.1，某个公开排行榜给出的提示词遵循度是 7.8 分，另一个则是 9.2 分，但两者都没有公开测试提示词。于是我们在 2026-07-30 设计了两条提示词，拆成 20 个可以逐项验收的元素，交给六款模型生成。结果显示，模型之间的差距没有排行榜暗示得那么大；真正拉开差距的，不是品牌，而是指令类型。

哪款 AI 视频模型最听提示词

本次测试中，Seedance 2.0 Fast 遵循的指令最多：20 项可检查元素中命中 19 项，在难度更高的提示词中更是拿到干净的 10/10。Kling 3 Turbo 与 Veo 3.1 并列 18 分，Wan 2.7 为 17.5 分，Grok Imagine 为 16 分；Hailuo 02 Pro 以 15.5 分垫底，它直接漏掉了一整段事件序列。对难题提示词进行三次重复测试后，排名没有变化。Sora 2 则完全无法完成测试。

价格按照公开积分费率计算：Kling、Seedance、Wan、Hailuo 与 Grok 采用 Kie 的价格表，Veo 3.1 和 Sora 2 则采用 AIReiter 的模型页面价格。再按各模型实际返回的视频时长折算，具体数据见下表。

按你的镜头需求来选：

• 提示词里有数量、顺序或“绝不移动”这类要求 → 选 Seedance 2.0 Fast。它是唯一把这十项全部做对的模型，这也是它更高价格所换来的东西。
• 反复调整画面风格，而不是复杂动作序列 → 选 Kling 3 Turbo。遵循度几乎相当，价格约为一半，等待时间也只有约三分之一。
• 只想先验证提示词是否能被读懂 → 选 Grok Imagine，每秒只要 $0.015。它的 16/20 主要是漏掉了一次入场。
• 带明确先后关系的动作 → 不要选 Hailuo 02 Pro，它跳过了完整的一个事件。

2026-07-30 UTC 03:57 至 03:59 期间，Sora 2 在两条提示词和三次间隔重试中的全部五次提交，都返回 UPSTREAM_BUSY / Upstream service is busy or upgrading。没有扣费、没有视频，因此也没有评分。

测试方法：两条提示词，20 项可验收元素

两条提示词中的每个分句，都对应画面中可直接确认的内容。我们没有使用“电影感”“8K”或“氛围感”这类无法评分的词。每条提示词包含十项元素，分别标记为 ✓（1 分）、~（部分满足，0.5 分）或 ✗（0 分）。这里不评画面质量，也不评时序稳定性：一段视频可以很漂亮、很稳定，却悄悄漏掉你一半的要求。Grok Imagine 的输出更像 3D 渲染而非摄影画面，但这不会影响它的分数。

字面提示词考察模型能否搭建一个被描述出来的场景。十项元素就是提示词中点名的十件事：一辆红色复古自行车、靠在黄色砖墙上；一只只有一只黑耳朵的白猫；从画面右侧进入；停在前轮旁并向上看；招牌写着 OPEN 7AM；镜头从广角缓慢移动至中景；机位贴近地面；阴天光线且没有太阳；画面中没有其他人。

A single red vintage bicycle leans against a yellow brick wall on an empty
street at dawn. A white cat with one black ear walks in from the right side of
the frame, stops beside the front wheel, and looks up. A wooden sign above the
bicycle reads "OPEN 7AM". The camera dollies in slowly from a wide shot to a
medium shot, staying at ground level. Overcast morning light, no sun, no people
anywhere in the shot.

压力提示词则考察数量、事件顺序和否定指令。十项元素分别为：恰好三只鸭子；三只大小始终一致；排在木桌上；没有手或人；中间的鸭子先倒下；左边的鸭子随后倒下；右边的鸭子绝不移动；镜头固定；纯白背景；来自正上方的硬光。

Three identical yellow rubber ducks sit in a row on a wooden table. No hands and
no people appear at any point. First the middle duck tips over onto its side;
about two seconds later the duck on the left tips over. The duck on the right
never moves. The camera is locked off: no zoom, no pan, no push in. Plain white
background, hard light from directly above.

模型看到提示词前，可能已经被改写过

其中两款模型默认启用了提示词改写器：Wan 2.7 的 prompt_extend，以及 Hailuo 02 Pro 的 prompt_optimizer。文档都注明其默认值为 true。如果你直接提交提示词而不调整开关，最终评分的就不是你写下的原文。本测试中，两者均设为 false；若保持默认开启，测到的会同时包括改写器和模型本身。

还有些参数根本不会被严格遵守。所有视频都请求为 5 秒、720p、16:9，但有三款模型自行覆盖了这些设置。因此，上文的每秒价格按照实际返回结果计算，而不是按请求值：

Hailuo 02 Pro 的文档只列出提示词和两个开关作为输入项，因此没有其他参数可设；它两次都返回了 1080p。无论发送什么设置，Veo 3.1 都返回 8 秒；而 Grok Imagine 的文档注明最低时长为 6 秒。

六款模型都做对了什么

粗粒度的构图并不是这六款模型的失分点。所有模型都生成了一辆靠在黄色砖墙上的红色复古自行车，也都把画面文字“OPEN 7AM”准确写出，没有出现任何错字。两条否定指令同样全部被遵守：六段街景视频中均未出现人物，六段固定机位的小鸭视频中也都没有镜头移动。

模型容易在哪些指令上失手：四种典型情况

数量与属性细节

“一只只有一只黑耳朵的白猫”这项要求，六款模型中只有一款完全做到。Hailuo 02 Pro 生成的猫，确实是其他部位为白色、仅有一只耳朵为黑色。Kling 3 Turbo 和 Veo 3.1 做出了黑耳朵，却又加了一条黑尾巴；Wan 2.7 将黑色斑块扩散到两只耳朵；Grok Imagine 画出了完整的暹罗猫面罩；Seedance 2.0 Fast 则给几乎纯白的猫在一侧耳尖留下了淡淡的深色痕迹。

所有模型都理解了“带黑色标记的白猫”，但除了 Hailuo，没有一款把“一个”当作明确的数量。在这六组输出里，属性数量的可靠性明显低于粗粒度构图。

事件顺序与时间安排

小鸭提示词要求严格的动作顺序：中间倒下，然后左边倒下，右边永远不动。四款模型正确完成了这个顺序：Kling 3 Turbo 分别在 2.0 秒和 4.9 秒倒下；Seedance 2.0 Fast 为 2.0 秒和 3.5 秒；Wan 2.7 为 1.0 秒和 4.0 秒；Veo 3.1 为 1.6 秒和 4.8 秒。没有一款精确实现要求的两秒间隔，但六段视频中的右侧小鸭都保持不动。

Hailuo 02 Pro 则完全没有完成这一段。中间的小鸭从未倒下，反而是左侧小鸭转成侧面视角，体积膨胀到接近原来的两倍，而三只鸭子始终都立着。

Grok Imagine 的倒下顺序是对的，但小鸭是向前栽到嘴上，而不是侧倒。Veo 3.1 也做对了顺序，却让两只已倒下的小鸭在最后一帧前重新站了起来：事件发生了，状态却没能保持。

镜头控制力

所有模型都遵守了固定机位，但对指定镜头运动的执行并不可靠。Wan 2.7 和 Veo 3.1 都先按照要求，从广角推进到中景，之后却继续推向极近特写；Wan 最后只剩一个裸露的轮圈，猫完全出画。Grok Imagine 的运动幅度小到几乎无法察觉。Hailuo 02 Pro 是唯一违背“保持贴地机位”的模型，它大约从臀部高度拍摄，另外五款则都维持了低机位。

物体一致性

物体一动，尺寸就容易变化。Hailuo 的左侧小鸭长大到接近初始尺寸的两倍；Grok Imagine 中两只倒下的小鸭都明显变大；Kling 3 Turbo 与 Veo 3.1 中倒下的小鸭也有轻微增大。只有 Seedance 2.0 Fast 和 Wan 2.7 从第一帧到最后一帧都让三只小鸭维持相同大小。

尺寸一致性往往没有被写进提示词，也因此经常没人注意到。

六款模型中有五款在静态场景上集中于 8.0–9.5 分，真正的差异出现在数量和有先后关系的事件上，Hailuo 在这里低了 2.5 分。简单镜头下，选模型的收益不大；提示词里一旦出现数字，差异就会迅速放大。

重复测试后，排名还能成立吗？

对于我们重复测试的三款模型，答案是可以。每款都针对压力提示词额外生成两次，并按相同规则评分，最终分数区间没有重叠。

Kling 3 Turbo 在三次测试中都把要求的纯白背景画成蓝灰色墙面，这更像是稳定偏好，而非随机采样噪声。Hailuo 02 Pro 两次都复现了完全相同的失败：中间小鸭不倒，左侧小鸭膨胀到接近两倍。Hailuo 的第三次测试因每日积分上限而被拦截，所以其分数中位数只基于两个样本。

重复测试还暴露了一种单次生成看不出来的新行为。Kling 3 Turbo 在第 2 次中让中间小鸭倒下后，又在最后一帧前重新站起；这与 Veo 3.1 在唯一一次测试中出现的状态回退一致。事件可以触发，状态却未必能持续。

模型不听话时，重试到底要花多少钱

价格与速度并不成正比。Hailuo 02 Pro 是单条成本第二低的模型，却以 166–185 秒成为最慢的一款；Kling 3 Turbo 则在 45–54 秒内交出 18/20 的成绩。单条价格也会让短视频模型看起来更便宜：Veo 3.1 单条 $1.25，Seedance 2.0 Fast 为 $0.83，但 Veo 返回 8 秒、Seedance 返回 5 秒，折算后两者的每秒价格几乎相同，分别是 $0.156 和 $0.165。

本文背后的 17 段视频共花费 1,387 Kie 积分和 250 AIReiter 积分。按每美元分别对应 200 积分和 100 积分计算，共计 $9.44；Sora 2 的五次失败提交没有收费。生成本身不贵，贵的是因为第四项元素丢了、又没有检查清单发现，于是不得不连续生成三次。

正如 一位 r/SoraAi 用户所说：“无论我把提示词写得多清晰、多详细、多严格，SORA 都会稳定地无视基础的视觉指令。”逐元素评分能把这种抱怨转化为明确的指令清单，而这才是可以据此采取行动的信息。

拿你的镜头清单自己测一次

1. 把一条真实提示词改写成每个分句都能验收的形式——用镜头高度、光线方向和运镜终点画面，替代“电影感”之类的表述。
2. 生成前先拆成带编号的元素清单。十项就足够；务必写下来，否则你只能凭记忆评分，通常会不自觉地给高分。
3. 关闭改写器。在 Wan 中将 prompt_extend 设为 false，在 Hailuo 中将 prompt_optimizer 设为 false；比较之前，也要确认你的平台是否有自己的改写器。
4. 以相同的视频时长和分辨率，将完全一致的字符串发送给两到三款模型，并记录各自静默覆盖了哪些参数。
5. 完整观看视频，并以首帧、中间帧和最后一帧作为检查点——短暂的状态错误可能发生在采样帧之间。之后只重跑那些漏掉你真正关心元素的模型。少一只黑耳朵未必重要；倒下的小鸭重新站起来就很重要。

如果想直接复现我们的测试，Veo 3.1、Seedance 2 Fast 和 Sora 2 的模型页面列出了上文使用的精确模型 ID 及每秒积分价格。

常见问题

哪款 AI 视频生成器最准确？

在本次测试中是 Seedance 2.0 Fast：20 项可检查元素中命中 19 项，也是唯一在数量、顺序和否定指令上全部过关的模型。但在简单场景中，六款里有五款的准确性几乎没有差别；真正区分排名的是带顺序的提示词。

Seedance 比 Veo 3.1 或 Sora 2 更好吗？

Seedance 2.0 Fast 比 Veo 3.1 高出 1 分，分别为 19 分与 18 分，单条价格则是后者的三分之二；两者都正确完成了小鸭动作序列。我们无法给 Sora 2 排名：它在 2026-07-30 的五次提交都因上游失败，没有分数，而不是得分低。

Kling 3 Turbo 值得用于提示词要求多的工作吗？

如果速度比动作序列更重要，值得。Kling 3 Turbo 在六款模型中取得最高的字面提示词分数，为 9.5/10，返回时间仅 45–54 秒；但在压力提示词中，它因把要求的纯白背景做成蓝灰色墙面而失去 1 分。

提示词更长会提高遵循度吗？

不一定。本测试中的字面提示词比压力提示词更长，但每款模型在前者的得分都更高，因为它描述的是静态布局，而非数量和事件顺序。

这项测试回答不了的问题

三次测试足以表明这些分数并非采样噪声，但还不足以构成基准测试。只有 Seedance、Kling 和 Hailuo 进行了重复测试；Veo 3.1、Wan 2.7 和 Grok Imagine 仍各自只有一次结果。两条提示词也都是单镜头、无对白、时长不足十秒，这意味着最可能在真实剪辑中出问题的指令类型——多镜头连续性、台词、同一命名角色再次出现——完全没有纳入测试。上面的排名只告诉你，谁更能遵循一个被描述的镜头。它能否撑住整份镜头清单，是下一项测试，而且是另一回事。

延伸阅读： Seedance 2.0 vs Kling 3.0 vs Sora 2 vs Veo 3.1 · AI 运镜提示词实测