Hoe kies je tussen Wan 3.0, Seedance 2.5 en MiniMax H3 voor AI-video?

Als je ooit uren hebt besteed aan het opnieuw renderen omdat een gezicht halverwege een shot vervormde, ken je de pijn: de meeste pipeline-storingen komen neer op het gebruik van de verkeerde engine. Op dit moment domineren drie modellen serieuze productieworkflows: Wan 3.0, Seedance 2.5 en MiniMax H3

Vergelijkingstabel voor management

Snel beslissingsstroomschema

• Kies Wan 3.0 als je workflow afhankelijk is van continue single takes van 30 seconden of directe contextparsing van scripts van meerdere pagina's.
• Kies Seedance 2.5 voor piekvolumetrisch licht/neveldikte, nul gezichtsdrift bij draaien en strikte multi-asset merklock.
• Kies MiniMax H3 als je native 2K-resolutie, realistische dynamische stoffysica of lokale open-weight-implementatie nodig hebt.

Weten wanneer Wan 3.0 vs Seedance 2.5 of Wan 3.0 vs MiniMax H3 in je pipeline past, bepaalt of je tot de beste AI-videomodellen behoort waar workflows in 2026 op vertrouwen.

---

Empirische benchmarktest: een cinematografische sci-fi prompt uitvoeren op alle drie de modellen

Om een gestandaardiseerde AI-videomodelbenchmark op te zetten, hebben we een gecontroleerde Halloween-prompttest uitgevoerd met Wan 3.0, Seedance 2.5 en MiniMax H3.

Opmerking: de onderstaande videotests maakten allemaal gebruik van de modellen Seedance 2.5, MiniMax H3 en Wan 3.0 op Atlas Cloud.

Fase 1: Text-to-Video (T2V)-generatieve test — promptnaleving en dynamische fysica

Text-to-Video-generatie vertegenwoordigt de rauwe ruimtelijke en fysieke synthesemogelijkheden van een AI-video-engine. Zonder visuele ankers of referentiebeelden moet het model karaktergeometrie, lichtgedrag, atmosferische mist en continue camerabeweging puur uit teksttokeninterpretatie creëren.

Eerst evalueren we de rauwe T2V-synthese van alle drie de modellen aan de hand van een complexe scène van 10 seconden met schaduwen bij weinig licht, god rays en continue cameratracking.

Waarom een baseline van 10 seconden?

Een venster van 10 seconden creëert een gelijk speelveld voor alle drie de engines. Terwijl Wan 3.0 en Seedance 2.5 single passes van 30 seconden ondersteunen, beperkt MiniMax H3 de output van één generatie tot 15 seconden. Een duur van 10 seconden stelt elk model in staat om de complexe tracking- en lichtsequentie in één ononderbroken doorgang te renderen, zonder variabelen van clipstitching te introduceren.

Mijn testontwerp:

Wan 3.0 Halloween-benchmarkanalyse

• Low-lightprestaties (7,5/10): Dubbele kleurtemperaturen worden netjes gerenderd. De 2700K-pompoengloed verlicht de mantel en het pad nauwkeurig, terwijl schaduwen boomschors en bodemdetails behouden zonder digitale ruis.
• Volumetrisch licht (6,5/10): Maanlicht zorgt voor ambiënte vulling van het bladerdak, maar schiet tekort in het genereren van duidelijke, neerwaartse lichtbundels (god rays) zoals gevraagd in de prompt.
• Mist en diepte (7,2/10): Grondmist verspreidt lokaal oranje licht nabij de lantaarn zonder de looproute van het personage te belemmeren, terwijl het op natuurlijke wijze over z-diepteniveaus valt.
• Materiaalweergave (7,5/10): Hoge textuurtrouw. Side-tracking onthult duidelijke patronen op fluwelen stof, matleren buidels en metalen riemgespen.
• Bewegingsfysica (7,2/10): Handhaafde temporele stabiliteit gedurende de single take van 10 seconden. Haar en mantel reageren soepel op beweging zonder ledematenvervorming of flikkerende artefacten.
• Camera en parallax (7,8/10): Soepele 180-graden trackingbaan van achteren naar linkerprofiel met realistische parallaxscheiding tussen voor- en achtergrond.
• Audiosynchronisatie (7,2/10): Helder voetstappen op vochtige bladeren passen bij het looptempo, gebalanceerd onder de omgevingsaudio van het bos.

Algehele score: 7,3 / 10

• Belangrijkste sterke punten: Stabiele trackingcamera, scherpe materiaaldetails en stabiele beweging gedurende 10 seconden.
• Belangrijkste beperking: Gemiste scherpe neerwaartse volumetrische lichtstralen door het bladerdak van het bos.

MiniMax H3 Halloween-benchmarkanalyse

• Low-lightprestaties (7,2/10): Sterke schaduwdiepte. Bodemvarens en het modderige pad blijven scherp onder koel maanlicht en de warme gloed van de pompoen.
• Volumetrisch licht (7,8/10): Uitstekende uitvoering van lichtbundels. Duidelijk maanlicht dringt op seconde 4 door hoge boomstammen en creëert sterk atmosferisch tegenlicht.
• Mist en diepte (7,4/10): Dichte achtergrondmist creëert gelaagde diepte en scheidt het gebladerte op de voorgrond van dichte, donkere bosachtergronden.
• Materiaalweergave (7,3/10): Scherp detail op het oppervlak van de leren laarzen, metalen riemring en zware mantelstof terwijl de camera langs haar heup beweegt.
• Bewegingsfysica (6,2/10): De loopbeweging en het zwaaien van de mantel zijn vloeiend, maar er treedt een objectconsistentiefout op wanneer de pompoen halverwege de shot in haar hand verschijnt.
• Camera en parallax (7,5/10): Vloeiende side-profile tracking shot met stabiele horizontale parallax tussen varens op de voorgrond en verre dennenbomen.
• Audiosynchronisatie (6,8/10): Griezelige achtergrondambiance en wind, maar voetstappen op natte grond zijn te gedempt.

Algehele score: 7,1 / 10

• Belangrijkste sterke punten: Superieure volumetrische maanlichtbundels, sterk tegenlicht en heldere materiaaltextuurweergave.
• Belangrijkste beperking: Tijdelijke pop-in van de pompoen verschijnt halverwege de generatie op seconde 4 in plaats van vanaf frame 1 te worden meegedragen.

Seedance 2.5 Halloween-benchmarkanalyse

• Low-lightprestaties (8,2/10): Hoog contrast met diepe schaduwbehoud. Heldere 2700K-pompoengloed verlicht nauwkeurig vochtige bladeren, naden van de jas en details van de onderrug.
• Volumetrisch licht (9,2/10): Uitzonderlijke uitvoering van lichtstralen. Duidelijke, doordringende maanlichtbundels (god rays) breken rond seconde 5 door knoestige takken aan de linkerkant.
• Mist en diepte (8,8/10): Geweldig ruimtelijk gevoel. Dichte mist rolt langs het pad en vangt het maanlicht en het warme lantaarnlicht op verschillende afstanden.
• Materiaalweergave (8,5/10): Scherpe details op het oppervlak van de jasmaden, glanzende metalen gespen, losse haren en gladde pompoenuitsnijdingen.
• Bewegingsfysica (8,4/10): Stabiele loopgang en continue persistentie van assets. Het personage houdt de jack-o'-lantern stabiel vast vanaf frame 1 zonder pop-in of vervorming.
• Camera en parallax (8,3/10): Vloeiende back-tracking shot die langzaam naar haar linkerkant draait en duidelijke diepte houdt tussen de oude eikenbomen.
• Audiosynchronisatie (8,2/10): Boven de zachte achtergrondgeluiden past het geluid van haar voetstappen op natte modder goed bij haar loop.

Algehele score: 8,5 / 10

• Belangrijkste sterke punten: Topklasse volumetrische maanlichtbundels, diepe mistlagen en uitzonderlijk stabiele objectweergave.
• Belangrijkste beperking: Het personage komt tijdens de cameradraai aan het einde van de take in zware schaduw terecht, waardoor de zichtbaarheid van het gezicht van voren iets afneemt.

Text-to-Video (T2V)-benchmarksynthese: wat de Halloween-test onthult

Het vergelijken van de drie renders onder identieke controleparameters benadrukt verschillende engineprioriteiten op het gebied van lichtfysica, materiaalpersistentie en bewegingsstabiliteit:

Belangrijkste conclusie: Resolutie alleen bepaalt niet de productiekwaliteit. Terwijl Seedance 2.5 domineert in atmosferische rendering en assetpersistentie vanaf frame één, waardoor ruimtelijke vervorming volledig wordt vermeden, biedt Wan 3.0 ongeëvenaarde continue trackingstabiliteit voor lange single takes. MiniMax H3 toont indrukwekkende volumetrische ray tracing, maar vereist strikter beheer van promptbeperkingen om plotselinge object pop-in-artefacten te elimineren.

Fase 2: Image-to-Video (I2V)-consistentietest — ankerframe en assetlock

Terwijl Text-to-Video (T2V) de ruwe promptbegrip en ongeleide visuele synthese van een engine evalueert, vertrouwen echte commerciële pipelines zelden op uitsluitend tekstinvoer. Productieworkflows beginnen meestal met goedgekeurde concept art of vooraf gerenderde keyframes, waardoor Image-to-Video (I2V)-prestaties de echte test zijn van productielevensvatbaarheid.

Om te evalueren hoe elke engine beeldconditionering verwerkt, heb ik een gestandaardiseerde, zeer gedetailleerde keyframe in alle drie de modellen gevoerd. Het doel: een complexe bewegingssequentie van 10 seconden uitvoeren—inclusief een schouderdraai van 180 graden, een dynamische loopcyclus, windgedreven mantelfysica en een secundaire blik naar de camera—terwijl de gezichtsidentiteit, kledingtexturen en vastgehouden rekwisieten vastliggen.

Mijn testontwerp:

Referentiebeeld:

Wan 3.0 Halloween I2V-benchmarkanalyse

• Identiteitsconsistentie (7,8/10): Hoge behoud van gezichts- en haarkenmerken ten opzichte van het referentiebeeld. Zowel de profieldraai van 3 seconden als de camerablijk van 8 seconden behouden identieke gezichtsgeometrie, neusrugstructuur en golvend bruin haar zonder mid-shot morphing.
• Uiterlijkconsistentie (7,6/10): Nauwkeurige match op karaktervorm, puntige heksenhoed, gespte riem en lange mantel gedurende de volledige clip van tien seconden.
• Materiaalconsistentie (7,4/10): Diepe mantelplooien, vlakke lederen oppervlakken en hoedranden blijven realistisch en bewegen natuurlijk met haar passen en lichtverschuivingen.
• Poseconsistentie (7,5/10): Anatomisch stabiele overgangen gedurende de hele sequentie. De overgang van een eerste pauze naar voorwaarts lopen en de uiteindelijke schouderdraai toont vloeiende gewrichtsarticulatie zonder ledematenvervorming.
• Objectconsistentie (7,7/10): Uitzonderlijke persistentie van de jack-o'-lantern. Het uitgesneden gezicht en de interne oranje lichtbron blijven stabiel in de rechterhand zonder flikkeren of asset pop-in.
• Omgevingsconsistentie (7,5/10): Bospad, mosachtige bodemtexturen en atmosferische mist op de achtergrond behouden continue diepte. Volumetrische maanlichtbundels blijven verankerd zonder onvoorspelbaar te verschuiven.
• Temporele consistentie (7,6/10): Vloeiende continue take gedurende de hele clip van tien seconden. Stabiele frames voorkomen flikkeren, vormvervorming of visuele fouten bij het draaien.

Algehele score: 7,6 / 10

• Belangrijkste sterke punten: Grote stabiliteit van het karakterontwerp tijdens volledige draaien en nul morphing op de gloeiende pompoen die ze vasthoudt.
• Belangrijkste beperking: Lichte demping van beweging tijdens de tweede windvlaag, wat resulteert in een subtielere mantelopwaaiing dan gevraagd.

MiniMax H3 Halloween I2V-benchmarkanalyse

• Identiteitsconsistentie (7,5/10): Solide behoud van gezichtsstructuur en haarprofiel uit het referentiebeeld. De eerste schouderblik van 2 seconden en de draai van 8 seconden behouden de belangrijkste gezichtskenmerken en hoeduitlijning zonder structurele vervorming.
• Uiterlijkconsistentie (7,6/10): Nauwkeurig behoud van het karakter silhouet, afmetingen van de heksenhoed, gespte heupriem en verhoudingen van de donkere mantel gedurende de voorwaartse wandeling van 10 seconden.
• Materiaalconsistentie (7,8/10): Uitzonderlijke dynamiek van stoffysica. De windvlaag rond seconde 5 blaast de zware mantelstof met realistisch momentum naar achteren, zonder texture-clipping of kunstmatige uitrekking.
• Poseconsistentie (7,4/10): Natuurlijke loopbeweging en vloeiende hoofdarticulatie. Beweging gaat soepel over van een statische pauze naar een voorwaartse wandeling en vervolgens een schouderdraai.
• Objectconsistentie (7,6/10): Hoge persistentie van de vastgehouden jack-o'-lantern. Het uitgesneden gezichtsontwerp en de interne oranje gloed blijven verankerd in haar rechterhand tijdens de loopbeweging.
• Omgevingsconsistentie (7,7/10): Uitstekend behoud van ruimtelijke diepte. Volumetrische maanlichtstralen dringen continu door het bladerdak, terwijl atmosferische mist en details van het mosachtige pad stabiel blijven.
• Temporele consistentie (7,5/10): Vloeiende ononderbroken shot van tien seconden. Framestabiliteit blijft sterk zonder plotselinge sprongen of verschuivingen van de karaktervorm.

Algehele score: 7,6 / 10

• Belangrijkste sterke punten: Superieur behoud van volumetrische lichtstralen en uitstekende, zeer realistische mantelstoffysica tijdens windbeweging.
• Belangrijkste beperking: De belichting van het gezicht neemt tijdens de camerablijk aan het einde van de take iets af door zware omgevingsschaduwen.

Seedance 2.5 Halloween I2V-benchmarkanalyse

• Identiteitsconsistentie (8,4/10): Haar gezicht en lange golvende haar blijven gekoppeld aan de referentiefoto. Van de eerste profieldraai tot de blik terug op seconde 8 is er nul gezichtsmorphing of drift.
• Uiterlijkconsistentie (8,2/10): Grote kostuumstabiliteit. De rand van de heksenhoed, het lederen riembeslag en de lengte van de mantel behouden hun exacte verhoudingen gedurende de hele wandeling van 10 seconden.
• Materiaalconsistentie (8,1/10): High-definition textuurweergave over zware mantelstof, lederen accessoires en hoedvilt. De omringende stofplooien en het bodemmos worden realistisch verlicht door de natuurlijke lichtreflectie van de pompoengloed.
• Poseconsistentie (8,0/10): Uitzonderlijk vloeiende, gecontroleerde bewegingsovergangen. Het personage voert de schouderdraai, voorwaartse wandeling en secundaire blik terug uit met cinematografisch gewicht en realistische gewrichtsarticulatie.
• Objectconsistentie (8,2/10): Rotsvaste persistentie van de jack-o'-lantern. Het uitgesneden gezicht en de warme oranje binnenverlichting blijven gedurende de hele loopstap volledig stabiel in de rechterhand, zonder flikkeren of vormvervorming.
• Omgevingsconsistentie (8,5/10): Grote omgevingsdiepte. Dichte bosmist drijft op natuurlijke wijze door de bomen en verstrooit zowel maanlicht als pompoenlicht zonder verschuivingen tussen frames.
• Temporele consistentie (8,3/10): Uitstekende stabiliteit gedurende de shot van tien seconden. Geen frameflikker, vormvervorming of clipoverlap tijdens volledige draaien.

Algehele score: 8,2 / 10

• Belangrijkste sterke punten: Nul gezichtsvervorming tijdens draaien, met naadloze volumetrische belichting door dichte mist.
• Belangrijkste beperking: Het tempo van de loopbeweging is iets langzaam tijdens de overgang mid-shot vóór de laatste camerablijk.

Image-to-Video (I2V)-benchmarksynthese: wat de referentiegebaseerde test onthult

Het uitvoeren van de gecontroleerde I2V-test met referentiebeeld op alle drie de engines illustreert cruciale architectonische verschillen in hechting aan referentiebeelden, behoud van gezichtsidentiteit en bewegingsfysica:

Belangrijkste conclusie: Voor beeldgeconditioneerde runs houdt Seedance 2.5 gezichtskenmerken scherp en omgevingsmist realistisch tijdens volledige camerabewegingen van 10 seconden. Wan 3.0 en MiniMax H3 evenaren de totale scores, maar blinken uit op verschillende gebieden: Wan 3.0 zet rekwisieten vast zonder mid-shot morphing, terwijl MiniMax H3 windgedreven stoffysica veel beter aankan.

Diepgaande modelprofielen: architectonische sterke punten, beperkingen en productieworkflows

Het oplossen van videoconsistentie vereist fundamenteel verschillende architectonische afwegingen—zoals te zien is in hoe Wan 3.0, Seedance 2.5 en MiniMax H3 hun pipelines opbouwen.

Wan 3.0: narratieve consistentie en uitgebreide contextinvoer

In plaats van invoer te beperken tot korte tekstprompts introduceert Wan 3.0 native contextparsing voor PDF's, PowerPoint-presentaties, Word-bestanden en ruwe webpagina's naast afbeeldingen en audio. Genereert native continue takes van 30 seconden rechtstreeks uit scripts van meerdere pagina's, zonder handmatige clipstitching.

• Multi-invoerpass: Accepteert tot 10 foto's, 5 videoclips, 5 audiosporen en referentiedocumenten in één keer.
• Kernmogelijkheden: Kenmerkende Wan 3.0-functies zijn onder meer instructiegebaseerde bewerking en nauwkeurige weergave van digitale interfaces voor software-walkthroughs.
• Productiebeperking: Zware lokale hardware-belasting bij het verwerken van volledige referentiedocumentpakketten.

Seedance 2.5: multimodale referentiedichtheid en precisiecontrole

Wanneer commerciële campagnes strikte visuele naleving van merkassets vereisen, voorkomt de referentie-dichtheid van Seedance 2.5 identiteitsdrift. De kernarchitectuur Dual-Branch Diffusion accepteert 50 referentieassets: 30 afbeeldingen, 10 video's, 10 audiobestanden voor persistente karakter-, rekwisiet- en lichtopstelling.

• Actietiming: Koppel shottriggers aan exacte tijdslots, bijv. 0–2,5s duw, 2,5–5s dialoog.
• Pipeline-ondersteuning: Directe Blender- en Maya-koppelingen met witmodel- en green-screen-doorvoerpass.
• Productiebeperking: Cloud-API-kosten schalen snel op bij het voeden van maximale referentiesets van 50 assets.

MiniMax H3: high-resolutie 2K-output en open-weight veelzijdigheid

Voor studio's die lokale implementatie en nul dataslot vereisen, bieden MiniMax H3 open weights een architectuur met 428 miljard parameters en 23 miljard actieve parameters die lokaal kan draaien via ComfyUI, vLLM en SGLang. De engine genereert native 32kHz stereo-audio naast videoframes.

Dit open model stelt ontwikkelaars in staat om een privé-AI-videoworkflow op te zetten zonder afhankelijk te zijn van externe cloudinfrastructuur.

AI-video-API-prijsvergelijking en hardwareoverhead

Als je $200 uitgeeft aan cloud-API-tegoed en vervolgens 70% van de gegenereerde clips weggooit vanwege subtiele bewegingsbugs, vreet dat snel productiebudgetten op. Door AI-video-API-prijzen af te zetten tegen lokale rekenvereisten komen drastisch verschillende operationele kosten bij de top-engines naar voren.

Kosten-per-seconde-uitsplitsing over resoluties

API-tarieven variëren aanzienlijk afhankelijk van outputresolutie en frameduur:

Opmerking: De prijzen in de tabel zijn gebaseerd op de prijzen van Atlas Cloud vanaf 31 augustus.

Het berekenen van de Seedance 2.5-kosten per seconde vereist dat je rekening houdt met de lengte van de invoerreferentievideo, die tokentarieven toevoegt bovenop de basisgeneratietarieven. Omgekeerd bieden Wan 3.0- en MiniMax H3-benchmarks lagere instapkosten.

Implementatiearchitectuur en hardwarevereisten

De keuze tussen een cloud-API en een open-weights opzet bepaalt je overhead op lange termijn voor rekenkracht:

• Wan 3.0: Alleen via cloud-API. Geen lokale GPU-VRAM vereist; verwerking wordt volledig uitbesteed aan cloudinfrastructuur, waardoor lokale hardwarebeperkingen vervallen en je betaalt per seconde via API-prijzen.
• Seedance 2.5: Alleen via cloud-API. Verwerking met hoge referentiedichtheid wordt afgehandeld via cloud-endpoints, met kostenopschaling op basis van frameduur en minima van invoerreferentietokens.
• MiniMax H3: Volledige open-weight toegang. Uit MiniMax H3 open-source weights-analyse blijkt dat gesnoeide INT8 met NVFP4 AWQ-kwantalisatie de schijfvoetafdruk terugbrengt tot 42,5 GB. Officiële MiniMax H3-VRAM-vereisten liggen rond 24 GB voor soepele uitvoering, hoewel GPU's met 12 GB het via ComfyUI laagoffloading door systeem-RAM op native 768px canvas draaien.

Inferentielatentie en renderdoorvoer

Productieplanning hangt sterk af van renderlatentie per blok van 5 seconden:

• Wan 3.0 Cloud: 90 tot 120 seconden per blok van 5s (1080p).
• Seedance 2.5 API: 45 tot 60 seconden per blok van 5s (720p).
• MiniMax H3 lokaal (RTX 4090): 180 tot 240 seconden per blok van 5s (720p native met offloading).

Opmerking: Cloud-API-latentie varieert op basis van realtime serverwachtrijbelasting, terwijl lokale uitvoeringssnelheid afhangt van ComfyUI-samplerstappen en VRAM-offloadingknelpunten.

Foutmodi en herstelstrategieën: echte productiefouten oplossen

Toezien hoe het gezicht van een personage op seconde 22 van een continue render van 30 seconden vervormt, kost tijd en verbrandt rekentegoed. Het oplossen van deze terugkerende fouten vereist gerichte promptaanpassingen in plaats van willekeurige re-rolls.

• Wan 3.0 drift aan het einde van de take (sec 20+)

  • Oorzaak: contextverval gedurende single takes van 30 seconden.
  • Herstel: veranker het hoofdpersonage in regel 1 (@Subject 1 = Image 1). Verdeel de tijdlijn in duidelijke blokken (0–8s, 8–20s, 20–30s) en herhaal de kerntags vóór de 20s-markering.

• Seedance 2.5 asset-bloeding

  • Oorzaak: laagconflicten bij het invoeren van maximaal 50 referentiebestanden.
  • Herstel: wijs een strikte rol toe aan elk geüpload bestand met behulp van expliciete uitsluitingssyntax (bijv. @Video 1 = motion path only; exclude identity and wardrobe).

• MiniMax H3 bewegingssprongen

  • Oorzaak: te veel 3+ verschillende acties in een venster van 3 seconden proppen.
  • Herstel: breid actiebudgetten uit naar intervallen die gehele veelvouden van 5 seconden zijn en beperk elke fase tot één fysieke beweging.

Eindvonnis en workflowselectiekader voor videomakers

Je vastleggen op een abonnement voor één engine zonder dat dit past bij je beoogde opleverdoel leidt tot constante workarounds en oplopende renderkosten. Tot een definitief Wan 3.0 vs Seedance 2.5 vs MiniMax H3-oordeel komen vereist een evaluatie van je productiearchitectuur, teamgrootte en beperkingen van je assetpipeline.

Enginearchitectuur afstemmen op productiedoelen

• E-commerce-advertenties: Seedance 2.5 blinkt uit wanneer vastgelegde visuele referenties het meest belangrijk zijn. Voor productpresentaties die strakke karaktercontinuïteit en nauwkeurige timingbewerkingen vereisen, houdt het merkassets stabiel. Voor een directe 1-op-1-analyse van native duurmechanica, zie onze gedetailleerde gids over Wan 3.0 vs Seedance 2.5 native 30s-clips.
• Verhalende filmproductie: Wan 3.0 onderscheidt zich als de beste AI-videogenerator voor makers die lange narratieve shots rechtstreeks uit ruwe scripts produceren. Voordat je een interne pipeline bouwt, bekijk je onze analyse van Wan 3.0 VRAM-vereisten om ervoor te zorgen dat de GPU-geheugentoewijzing aansluit bij de productie-eisen.
• Studioschaal en enterprise-implementatie: MiniMax H3 biedt de laagste marginale kosten voor grootschalige commerciële AI-videoproductie. Het lokaal draaien van open weights via ComfyUI of vLLM elimineert per-seconde API-kosten en levert tegelijkertijd native 2K-output.