HappyHorse 1.0 對決 Kling 3.0：2026 年哪款 AI 影片模型更勝一籌

Happy Horse 1.0 對決 Kling 3.0：我們用相同的 9 個提示詞進行了實測

在 AI 影片生成按下「生成」鍵前，總有那半秒鐘你會心跳加速，因為你真的不知道會得到什麼樣的結果。我們對這種感覺已習以為常，因此我們直接從 Kling 的官方提示詞庫中提取了 9 個提示詞，並逐字套用到 Happy Horse 1.0 上進行測試。

測試範圍相當嚴苛：一端是巴黎公寓內緩慢的香水特寫及法語配音；另一端則是一個 15 秒的月光花園場景，畫面中一名身著深綠色禮服的女子在奔跑中釋放一朵白花，古裝人物從兩側湧入，男子伸手試圖抓住她。大多數模型在處理這些場景時通常都會遇到困難。

兩者均在 Atlas Cloud 上執行，平台相同、條件相同，兩者均未進行任何調整。影片按難度排列如下。請向下捲動，影片成果自會說明一切。

Happy Horse 1.0 對決 Kling 3.0：完整技術比較

模型	Happy Horse 1.0	Kling 3.0 Pro
提供商	阿里巴巴	快手
模式	T2V, I2V, R2V & 影片編輯	T2V, I2V
解析度	1080P, 720P	1080P
寬高比	16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4	16:9, 9:16, 1:1
音訊生成	√	√
時長	3~15 秒	3~15 秒
價格	USD 0.14/秒起	USD 0.095/秒起

Kling 3.0 基於 Diffusion Transformer (DiT) 架構構建，使模型能同時理解像素的空間與時間關係。與前代版本相比，這顯著減少了閃爍與紋理抖動。

它支援「AI 導演」功能，允許在單次生成中進行多種不同的鏡頭轉換，同時保持角色在不同鏡頭間的空間連續性。如影片所示，這種「AI 導演」能力使 Kling 3.0 的影片鏡頭轉換更為自然。然而，這也削弱了其對提示詞中具體鏡頭指令的遵從度。

此外，Kling 3.0 保持三名以上角色一致性的能力，確保了生成的角色看起來更真實，避免了 AI 生成感強烈的面孔。

另一方面，Happy Horse 1.0 使用了具備 150 億參數 (15B) 的統一 Transformer 架構，並具備 40 層自注意力機制，能產出高品質且細節豐富的影片。其 DMD-2 蒸餾技術將去噪步驟壓縮至僅 8 步，結合 MagiCompiler 加速，使其能在 H100 上於約 38 秒內生成 1080p 影片。這大幅縮短了生成時間，能更快速高效地產出內容。

實測結果：Happy Horse 1.0 對決 Kling 3.0

測試 1：產品拍攝與靜態場景

香水廣告

Group 11.png

我們先看看 Kling 3.0 的表現：

在螢幕上，渲染效果捕捉到了驚人的午後光影，儘管鏡頭是自動編輯的，且未完全遵從提示詞。

鋼琴曲有中斷，但聽起來很自然。旁白的語氣與節奏與影片內容配合得很好。

總體而言，結果已經令人屏息。

接下來看看 Happy Horse 1.0 的表現：

視覺上，光影效果比 Kling 3.0 更奢華且細緻。它甚至呈現了「Kling」標誌的特寫，並帶有跟隨鏡頭移動的左右滑動反射效果。鏡頭推演也完全符合提示詞要求。

至於背景音樂，鋼琴曲和諧而優雅，融合得很巧妙。旁白效果與 Kling 3.0 類似。

總體而言，Happy Horse 1.0 在這一輪更勝一籌。

家庭看電視

Group 12 (1).png

我們先從 Kling 3.0 的表現看起：

鏡頭切換流暢，但四個角色之間的互動不足，特別是在前兩人說話的場景中——其他人沒有反應，彷彿沒聽見一樣。

音效方面，雖然沒有包含提示詞中提到的空調出風口噪音，但有電視音，營造了真實的日常生活氛圍。

總體而言，表現相當中規中矩。

現在，看看 Happy Horse 1.0 的表現：

視覺上，角色間的互動感覺比 Kling 3.0 更自然且具動態感。然而，在影片後半段，成年女性和兩個孩子的笑容如出一轍，暴露了一些 AI 生成的特徵，影響了真實感。

音效方面，Happy Horse 1.0 這次不如 Kling 3.0，完全沒有環境音，且角色說話的語氣顯得較為平淡。

總體而言，兩者的表現都相當中規中矩。

測試 2：單人敘事序列

職場女性 — 一鏡到底

Group 13.png

同樣地，我們先看 Kling 3.0 的表現：

結果相當驚豔；現在讓我們看看 Happy Horse 1.0 的表現：

顯而易見，Kling 3.0 這次提供了更高的品質。

提示詞並未描述辦公室場景的設置，因此兩個模型都採取了創意自由。然而，Kling 3.0 生成的場景更符合邏輯。相比之下，Happy Horse 1.0 呈現了一個不合邏輯的設置，兩座電梯之間的空間竟被一道玻璃門隔開。

至於角色動作，Kling 3.0 更嚴格遵從了提示詞，描繪了如「摘下墨鏡放入通勤包」及「將包掛在入口處的衣架上」等動作。反觀 Happy Horse 1.0，主角的眼鏡在摘下後完全消失，且包包和外套在角色脫掉後也隨之消失——後來外套又重新出現在角色身上。

不過，兩個模型都未能成功呈現「抖落外套並掛在同一個架子上」以及「簽署文件後交還」的場景。掛外套的場面完全缺失。在簽字場面中，Kling 3.0 省略了簽字，而 Happy Horse 1.0 讓角色在倒過來的文件上簽字——這非常不合邏輯。

總體而言，這一輪由 Kling 3.0 勝出。

卡車司機 — 4 鏡頭序列

Group 14.png

先看 Kling 3.0 的表現：

顯然其光影渲染與氛圍營造非常強大，且角色具有鮮明特徵，沒有明顯的 AI 生成面孔。不過，第二個鏡頭有一個小瑕疵——車內不應該有來自男主角頭部右後方的光。第四個鏡頭中，照片右下角出現了畸變。

總體而言，效果相當令人印象深刻。

現在看看 Happy Horse 1.0 的表現：

孩子的照片看起來不太真實，左臂上出現了奇怪雜亂的線條。

總體而言，兩者勢均力敵。除了細節上的瑕疵外，兩者都達到了提示詞的要求。

雪地摩托 — 6 角度序列

Group 15.png

先看 Kling 3.0 的表現，接著是 Happy Horse 1.0：

Kling 3.0 的鏡頭移動更自然，車輛的運動感覺更逼真。相比之下，Happy Horse 1.0 的設備看起來太新，顯得不真實，且在第三個鏡頭中，雪地上的軌跡消失了。

Kling 3.0 領先。

測試 3：雙人對話與互動

露台情侶 — 4 句台詞場景

Group 16.png

我們先回顧 Kling 3.0 的表現，接著看 Happy Horse 1.0：

Kling 3.0 擁有優美的色彩，與提示詞一致的特寫鏡頭，更豐富的臉部表情，更準確的口型同步，以及更獨特的角色外貌。

Happy Horse 1.0 在鏡頭表現上不如 Kling 3.0。在男主角的第一句台詞中，口型同步顯得非常模糊。

這一輪中，Kling 3.0 表現更出色。

馬德里街道 — 問路

Group 17.png

先回顧 Kling 3.0 的表現，接著看 Happy Horse 1.0：

兩個模型都展現了良好的西班牙語能力。在 Kling 3.0 的影片中，白髮店員的動作顯得不自然，他不斷指著遊客。

在此案例中，Happy Horse 1.0 提供了更自然的動作——女遊客從手機上閱讀西班牙語，白髮店員的動作也更自然。

Happy Horse 1.0 在這一輪勝出。

測試 4：複雜的多角色場景

花園奔跑 — 史詩級群體場面

Group 18.png

首先是 Kling 3.0 的影片，接著是 Happy Horse 1.0 的影片：

Happy Horse 1.0 展現了更強的提示詞遵從度，成功捕捉了如「在 8 秒處……她伸手牽住他的手，兩人一同向前奔跑」以及「在最後三秒……他們的身影逐漸填滿畫面中央」等場景。

相比之下，Kling 3.0 在整段影片中始終保持側向跟拍。

總體而言，兩者的表現都不算特別好，這可能部分歸因於提示詞不夠詳細。儘管如此，Happy Horse 1.0 在這一輪中的表現比 Kling 3.0 相對更好。

石膏雕像塔 — 與恐龍重逢

Group 19.png

同樣地，我們先看 Kling 3.0，接著看 Happy Horse 1.0：

Kling 3.0 的整體視覺效果更真實、更有電影感，內容也符合提示詞。相比之下，Happy Horse 1.0 的小恐龍未能從雕塑後走出來，這不僅偏離了提示詞，也讓劇情變得不合常理。

這一輪中，Kling 3.0 是贏家。

Happy Horse 1.0 或 Kling 3.0：哪一個適合您的工作流？

Happy Horse 1.0 在細節渲染、動作互動、提示詞遵從度和生成速度方面表現卓越。

Kling 在鏡頭設計、視覺品質和環境音效方面表現更佳。

當需要快速生成、高頻率迭代，或內容專注於角色動作與互動（如短劇、社群內容、產品演示）時，請選擇 Happy Horse 1.0。

當需要複雜的鏡頭設計或對視覺品質與環境沉浸感要求較高（如商業廣告、品牌宣傳、電影預告）時，請選擇 Kling 3.0。

在 Atlas Cloud 上運行兩個模型

什麼是 Atlas Cloud？

這是一個簡化 AI 使用的平台，讓您能在一處存取 300 多個頂尖模型——包括文字、圖像、影片等。

它適合誰？

• 想要輕鬆、實惠地使用 AI 的開發者。 • 需要跨多個領域運用 AI 的專案團隊。 • 需要穩定可靠 AI 進行重要工作的企業。 • 使用 ComfyUI 與 n8n 等工具的用戶。

為什麼選擇它？

• 一個 API 即可使用所有模型——只需一組金鑰。 • 定價清晰，絕無隱藏費用，且成本低廉。 • 為企業打造：穩定、安全，並由專家提供支援。 • 可與您現有的工具完美協作。 • 您的數據保持安全並符合法規需求。

它與其他平台相比如何？

• Fal.ai：Atlas 擁有更多模型，價格更優惠。 • Wavespeed：Atlas 成本更低，且包含企業級支援。 • Kie.ai：Atlas 定價更透明，選擇更多樣。 • Replicate：Atlas 擁有更多模型，價格更優惠。 • 其他提供商（如 OpenAI）：Atlas 將所有資源整合在一個簡單的平台中。

如何在 Atlas Cloud 上使用 Happy Horse 1.0

Atlas Cloud 讓您能並排比較使用不同模型——先在 Playground 中體驗，再通過單一 API 整合。

方法 1：直接在 Atlas Cloud Playground 中使用

點擊下方連結即可在 Playground 中開始體驗。

Happy Horse 1.0

Kling 3.0

方法 2：通過 API 存取

第一步：取得您的 API 金鑰

在您的控制台建立一個 API 金鑰並複製以備後用。

第二步：查看 API 文件

在我們的 API 文件中查閱端點、請求參數與認證方式。

第三步：發送您的第一個請求 (Python 範例)

範例：使用 Happy Horse 1.0 (文字生成影片) 生成影片

plaintext
1import requests
2import time
3
4# 第一步：開始影片生成
5generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
6headers = {
7    "Content-Type": "application/json",
8    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
9}
10data = {
11    "model": "alibaba/happyhorse-1.0/text-to-video",  # 必填。模型名稱。選項: alibaba/happyhorse-1.0/text-to-video
12    "prompt": "一位旅人於日落時分緩緩走過廣闊沙漠，金色的光線在起伏的沙丘上投下長長的影子。微風輕輕捲起細沙，營造出柔和的電影般朦朧感。鏡頭從後方低角度跟拍，逐漸繞向側面以呈現旅人於發光地平線前的輪廓。細微的鏡頭光暈，超真實燈光，淺景深，4K 電影品質，慢動作，細節豐富的紋理，氛圍感，戲劇性基調。",  # 必填。描述影片內容的文字提示
13    "resolution": "1080P",  # 輸出影片解析度。選項: 720P | 1080P
14    "ratio": "16:9",  # 生成影片的寬高比。選項: 16:9 | 9:16 | 1:1 | 4:3 | 3:4
15    "duration": 5,  # 影片長度（秒）。(最小值: 3, 最大值: 15)
16    "seed": -1,  # 影片生成的隨機種子。(最小值: -1, 最大值: 2147483647)
17}
18
19generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
20generate_result = generate_response.json()
21prediction_id = generate_result["data"]["id"]
22
23# 第二步：輪詢結果
24poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
25
26def check_status():
27    while True:
28        response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
29        result = response.json()
30
31        if result["data"]["status"] in ["completed", "succeeded"]:
32            print("Generated video:", result["data"]["outputs"][0])
33            return result["data"]["outputs"][0]
34        elif result["data"]["status"] == "failed":
35            raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
36        else:
37            # 處理中，等待 2 秒
38            time.sleep(2)
39
40video_url = check_status()

Happy Horse 1.0 與 Kling 3.0：常見問題解答

Q1：Happy Horse 1.0 與 Kling 3.0 哪個比較好？

我們用 9 個相同的提示詞測試了兩者，結果並沒有哪一個模型全面勝出。Happy Horse 生成速度更快，且更貼合我們輸入的文字；Kling 的輸出則具備更好的視覺直覺，鏡頭感更強而非僅是單純的生成。究竟哪個更好取決於具體的專案需求。

Q2：Happy Horse 1.0 是誰開發的？

是阿里巴巴開發的，雖然他們之前一直保持低調。該模型出自阿里巴巴 Token Hub 部門內的一個名為 Future Life Lab 的團隊。曾任職於快手、負責 Kling 1.0 與 2.0 的工程師張迪於 2025 年底回歸阿里巴巴，並領導了該模型的研發。

Q3：Happy Horse 1.0 生成影片需要多久？

在 H100 上生成 1080p 影片約需 38 秒。簡而言之：DMD-2 蒸餾技術將去噪流程縮減至 8 步，而大多數模型需要更多步驟，這就是其高效的原因。

Q4：Kling 3.0 的 AI 導演功能是什麼？

它不會只生成一個連續鏡頭，而是將提示詞拆解為一系列的剪輯片段——不同的角度、不同的構圖——並在整個過程中保持角色的一致性。其代價是它會自行決定使用哪些鏡頭，因此如果您的提示詞指定了特定的鏡頭移動，模型可能會採取不同的路徑。

Q5：Kling 3.0 與 Happy Horse 1.0 要多少錢？

在 Atlas Cloud 上，Kling 3.0 的價格為每秒 USD 0.095。Happy Horse 720p 版本的價格為每秒 USD 0.14。兩者皆無月費，費用完全取決於您的實際渲染量。

Q6：Happy Horse 1.0 支援哪些生成模式？

該模型支援四種輸入類型：文字生成影片、圖片生成影片、參考圖生成影片與影片編輯。最高輸出解析度為 1080p。在寬高比方面，支援 16:9、9:16、1:1、4:3 與 3:4。

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