最早期对 Wan 3.0 的评价大多只截取单一片段。本文是另一种评测：49 个图生视频案例，覆盖 10 个能力维度，每个案例使用固定种子、720p 分辨率，然后在 Seedance 2.0 和 Wan 2.7 上以相同的首帧、相同的提示词和相同的种子重新运行。以下每一项结论背后都有对应的视频片段，重要部分已嵌入，你可以一帧一帧地反驳我。
一句话总结：Wan 3.0 相比 Wan 2.7 有广泛且可见的进步，与 Seedance 2.0 相比则处于同一梯队，但风格截然不同。Wan 3.0 在忠实度和稳定性上胜出，即首帧保真度、运动中的身份一致性、物理效果，以及独有的 30 秒时长。Seedance 2.0 在想象力上胜出，即多主体场景、超现实指令和风格化内容。有一个问题频繁出现，足以成为风险部分的标题：Wan 3.0 会不断切到没人要求的镜头角度。
关键要点
- 忠实与大胆是真正的分水岭。当提示词与输入图像矛盾时，Wan 3.0 保护图片而弱化指令；Seedance 2.0 执行指令并围绕指令重建图片。根据你能承受哪种失败来选择。
- 物理效果是 Wan 3.0 的最强项：玻璃碎裂和台球开球在同一种子下均优于 Wan 2.7 和 Seedance 2.0，碎裂图案更清晰，碰撞传递更准确。
- 身份保持：所有 9 个 30 秒运行中，没有角色换脸、换服装或换场景。运动中的一致性在直接对比中也优于 Seedance 2.0。
- 阻挡缺陷是未经指令的镜头切换：生硬、未请求的镜头变化，有时伴有鬼影，在标准运行中重现，并在 30 秒片段内反复出现。
- 单次生成长达 30 秒在当前对比中是独有特性。Seedance 2.0 和 Wan 2.7 均止步于 15 秒。
本次 Wan 3.0 评测的构建方式：相同种子、相同帧、相同提示词
视频模型间的比较通常在开始前就已失败，因为每个模型使用了不同的起始图像、重写的提示词或幸运的第二次尝试。本基准测试消除了这三个变量。49 个案例中的每一个都固定了首帧、提示词和种子，然后这个精确的三元组在三个模型上运行。没有模型获得重试机会。片段之间唯一的变化就是模型，没有其他因素。
10 个维度涵盖：主体运动、镜头移动、物理效果、多主体交互、环境变化、静态保持、屏幕文字与 UI、风格化内容、图像-提示词冲突、以及长 30 秒生成。结果通过人工逐片段审查评分，而非依赖指标。
以下是其风格示例。一杯水从桌边掉落。相同帧、相同种子 3001，三个模型：
玻璃杯掉落测试的三方对比：左 Wan 2.7，中 Wan 3.0，右 Seedance 2.0，相同首帧、提示词和种子
提示词：一个玻璃杯从桌边掉落，水洒出，玻璃杯在地上碎裂。从左到右：Wan 2.7、Wan 3.0、Seedance 2.0。观察下落弧线和碎裂：Wan 3.0 的碎裂看起来是玻璃，而不是纹理替换。
这个片段浓缩了整个评测。Wan 2.7 明显落后一代。Wan 3.0 和 Seedance 2.0 在同一水平上互有胜负，哪个“更好”完全取决于你的镜头所在维度。
Wan 3.0 在评测中的胜出点：身份、物理效果和镜头锁定主体
运动中的身份一致性。 在报纸测试（种子 1004）中，一位老人放下报纸，抬头、微笑并挥手。很简单，但连续的人体运动正是视频模型悄悄换脸的地方。Wan 3.0 在整个动作链中保持了老人的脸、服装和房间细节。Seedance 2.0 在相同输入下让主体发生了漂移。
报纸挥手测试的并排对比，左 Wan 3.0 保持身份，右 Seedance 2.0 漂移
种子 1004，5 秒：男人放下报纸，微笑，挥手。左 Wan 3.0，右 Seedance 2.0。检查挥手前后的面部。
运动逻辑超越前代。 芭蕾测试（种子 1005）要求原地优雅旋转一圈，裙摆跟随。Wan 3.0 完成了一次连续、物理连贯的旋转，且舞者前后是同一人。Wan 2.7 的尝试让升级变得显而易见。
芭蕾旋转对比纵向排列，上 Wan 3.0 完成干净旋转，下 Wan 2.7 丢失运动
种子 1005，5 秒：旋转一圈，裙摆飘动。上 Wan 3.0，下 Wan 2.7。这就是“运动逻辑”的实际表现。
在不接触主体的情况下改变环境。 极光测试（种子 5004）要求天空在雪山上从绿色舞动到紫色。陷阱在于大多数模型会让雪山随着天空一起晃动。Wan 3.0 在极光动画时保持雪山静止；Seedance 2.0 的雪山明显移动。如果你的工作是产品展示、房地产或任何锁定主体的场景，这是你需要关注的维度。
雪山上空的极光，左 Wan 3.0 雪山锁定，右 Seedance 2.0 主体漂移
种子 5004，6 秒：极光从绿变紫，雪山必须不动。左 Wan 3.0，右 Seedance 2.0。
物理效果你已在三方玻璃杯掉落中看到。台球开球案例（种子 3003）重复了这一模式：白球撞击，彩球以可信的动量传递散开并继续相互碰撞，两个竞争对手在相同输入下均落后。
Wan 3.0 的失分点：未经指令的镜头切换和胆怯的超现实
诚实的 Wan 3.0 评测必须在此花费足够时间，因为两个弱点都是结构性的，而非表面问题。
镜头自行切换。 要求一个连续镜头移动，Wan 3.0 经常插入一个生硬、未请求的镜头变化。塔测试（种子 2004）要求从塔基缓慢倾斜到塔顶，然后拉远到全景。大约在 3.5 秒处，模型直接切到一个不同的构图，切点处有明显的色彩分级跳跃。
Wan 3.0 塔测试显示在约 3.5 秒处出现未经指令的硬切，而非连续倾斜
种子 2004，8 秒，提示词要求一次连续倾斜和揭示。观察 3.5 秒：从未要求过那个切点。
公平地说，镜头控制是整个领域当前的弱点：Seedance 2.0 在同一基准测试中也未能完成一次完整环绕，Wan 2.7 也没有优势。Wan 3.0 更糟糕的是，相同的切行为在 30 秒运行内再次出现，而单次连续镜头正是最重要的场景。下面更多讨论。
超现实指令被弱化。 冲突维度给模型提供与输入图像矛盾的提示词，这是所有超现实广告概念的核心。输入：一个普通客厅。提示词：室内开始下大雨，打湿家具。
室内下雨冲突测试的输入帧：一个普通的客厅内部
两个模型收到的输入帧。提示词要求在此场景中下室内雨，种子 10001。
室内下雨冲突测试，左 Wan 3.0 几乎不改变房间，右 Seedance 2.0 完全投入室内降雨
左 Wan 3.0：光照变化，植物附近局部水花，没有雨。右 Seedance 2.0：真实的室内雨，连贯整合。这是整个基准测试中差距最大的部分。
Wan 3.0 以光照变化和在盆栽附近象征性的水花回应。Seedance 2.0 完全投入：真实的室内雨，房间在淋湿的同时保持连贯。第二个冲突案例，鲸鱼在会议室上方滑翔（种子 10003），因相同原因但以不同方式失败，Wan 3.0 将整个办公室染成蓝色而非整合鲸鱼。模式一致：当图像和提示词不一致时，Wan 3.0 站在图像一边。对于忠实的产品工作，这种本能是优点。对于想象力驱动的创意简报，这正是使用其他工具的原因。
Wan 3.0 的 30 秒独有特性，以及削弱它的镜头切换
单次生成长达 30 秒是 Wan 3.0 的 headline 能力，在此对比中其他模型均无法达到：Seedance 2.0 和 Wan 2.7 都止步于 15 秒。基准测试为此分配了六个专用案例加上时长阶梯，而长生成的核心风险——身份崩溃——并未发生。在九个 30 秒片段中，没有人变成另一个人，没有场景悄然变成另一个房间。
长时间线内的指令遵循也保持良好。足球案例（种子 11006）编排了四个连续节拍：一名儿童后退拉开距离，两人传球三次，一人远射，另一人欢呼。四个节拍均按顺序实现：
种子 11006，30 秒，单次生成：后退，三次传球，远射，庆祝。单次提示词中的多阶段编排，按顺序执行。
然后，镜头部分相同的缺陷再次出现。招牌案例（种子 11004）要求一次极其缓慢的推近和拉远，招牌文字保持清晰。大约在 4 到 5 秒处，片段通过重影双重曝光溶解到不同的构图：
种子 11004，30 秒：提示词要求对招牌进行一次连续推拉。观察 4 到 5 秒：未经指令的溶解，伴有短暂重影，进入新构图。
第三个长案例，一个 30 秒的说话人像（种子 11002），在约 15 到 17 秒处重复了溶解加上姿势和构图变化。模型的行为仿佛在导演一部多镜头短片，而指令是单次拍摄。片段越长，它越倾向于这种操作。在解决此问题之前，请将 30 秒输出视为可能需要剪辑的序列，而非保证一次连续镜头，并保持对独有特性的客观认识：它真实存在，能保持身份，但目前附带一个你并未雇佣的内置剪辑师。
Wan 3.0 vs Seedance 2.0：哪个模型适合哪种工作
完整的 10 维度评分卡，精简版。“持平”意味着在此基准测试中双方均无可复现的优势。
| 维度 | vs Wan 2.7 | vs Seedance 2.0 |
|---|---|---|
| 主体运动 | 运动逻辑更好 | Wan 3.0 身份保持更好 |
| 镜头移动 | 持平，均弱 | 持平，均弱，Wan 3.0 增加未经指令的切 |
| 物理效果 | 大幅提升 | Wan 3.0 领先，更忠实于首帧 |
| 多主体交互 | 持平 | Seedance 2.0 明显领先 |
| 环境变化 | 领先 | 领先，主体保持锁定 |
| 静态保持 | 领先 | 场景道具略落后，真人主体领先 |
| 文字与 UI | 领先 | 分叉，UI 交互两者均差 |
| 风格化内容 | 领先 | Seedance 2.0 在风格语义上明显领先 |
| 图像-提示词冲突 | 持平 | Seedance 2.0 大幅领先，基准测试中差距最大 |
| 30 秒生成 | 独有 | 独有，Seedance 2.0 止步于 15 秒 |
选择逻辑两行总结。严格图生视频忠实度、锁定主体、物理事件、真人素材，或任何超过 15 秒的内容：选 Wan 3.0。多角色场景、超现实或冲突驱动的创意、风格化格式：选 Seedance 2.0。
你今天就可以测试此表的一半内容，无需等待任何东西。Seedance 2.0 图生视频 和 Wan 2.7 图生视频 均在 Atlas Cloud 上以单一密钥上线，每次运行的成本在点击按钮前即可查看。固定你自己的种子，重复使用一个首帧，并逐字运行本文中的玻璃杯掉落或室内下雨提示词。当 Wan 3.0 上线时（该系列有在 Atlas 上 Day 0 上线的历史），你的基准测试可原封不动地迁移，你的提示词也已校准好。如果你想要提示词方面的准备，Wan 3.0 提示词指南 逐案例分解了官方手册的结构。
常见问题
Wan 3.0 比 Seedance 2.0 更好吗？
两者均未占据主导；在相同种子基准测试中，它们按风格分裂。Wan 3.0 在忠实度上胜出：运动中的身份保持、物理效果、环境与主体分离、首帧保真度，外加独有的 30 秒输出。Seedance 2.0 在想象力上胜出：多主体交互、超现实指令跟随和风格化内容，其中冲突维度是其最大胜场。根据具体镜头选择，而非品牌。
本次 Wan 3.0 评测中最大的问题是什么？
未经指令的镜头切换。要求一次连续移动的提示词反复出现生硬、未请求的镜头变化，有时伴有鬼影：在 8 秒倾斜测试的 3.5 秒处（种子 2004），在 30 秒运行中的 4 到 5 秒和 15 到 17 秒处（种子 11004, 11002）。它易于重现，直接限制了单次拍摄的可用性。
Wan 3.0 真的能生成 30 秒视频吗？
是的，单次生成，且所有九个 30 秒基准测试运行中身份保持良好，一个四节拍脚本序列（种子 11006）按顺序执行。但副作用是相同的切缺陷：长运行往往包含至少一次未经指令的溶解或镜头变化，因此计划剪辑而非期望一次保证的连续镜头。
本次 Wan 3.0 评测是如何测试的？
49 个图生视频案例，覆盖 10 个维度，每个案例以 720p 和固定种子运行，并将相同的首帧、提示词和种子在 Seedance 2.0 和 Wan 2.7 上重新运行。所有结果均经过人工逐片段审查，无任何模型获得重试机会。嵌入的片段是实际的基准测试输出（包含种子），因此可直接验证比较结果。
我能在 Wan 3.0 发布前重现这个基准测试吗？
该方法今天即可迁移：固定一个种子，锁定一个首帧和提示词，然后在已上线的模型上运行相同的三元组。Seedance 2.0 和整个 Wan 2.7 系列现在已在 Atlas Cloud 上，该平台在该模型系列更新时通常提供 Day 0 访问权限，因此相同的基准测试应在 Wan 3.0 开放当天即可扩展使用。
结论
Wan 3.0 读起来像是一个由珍视输入图像的团队构建的模型：你给它的东西，它会保护，通过运动、物理效果，以及整整 30 秒。这种纪律正是忠实商业图生视频工作所需要的，也是为什么模型在面对要求图像变成其他事物的提示词时会退缩。将其与一个大胆想象力的模型配对而非替换，并关注其公开发布时的一个数字：未经指令的切率是否下降。这一个修复决定了 30 秒独有特性是 headline 还是 caveat。
