Claude、GPT 和 Seedance，就是新的全球 AI 御三家

作者｜周一笑

微信｜smiletalker

很長一段時間，人們提到 AI 御三家，指的是 Claude、GPT 和 Gemini。

這個說法背后，其實是一種行業共識：它們代表全球最強、最有生態話語權、也最能定義技術方向的三個模型。一個模型能進入這個位置，靠的從來不只是某一次榜單第一，更重要的是，它能不能成為整個行業繞不開的參照系。

到了 2026 年年中，這個名單已經到了該換成員的時候。

Gemini 仍然有資源、有技術、有 Google 生態，也曾經因為 Gemini 2.5 的突破、Nano Banana 的驚艷，一度被放進“御三家”的討論里。但后續的發展證明，它始終沒有像 GPT 和Claude 那樣，在某個關鍵方向上形成不可替代的默認位置。

今天越來越明顯達到 GPT 和 Claude 這種“SOTA 生態位”的模型，是 Seedance。

Seedance 2.0 發布后拿到模型能力上的超高評價，Seedance 2.5 又繼續釋放出穩定創新。用戶和客戶對它瘋搶，一 token 難求；上下游生態開始圍繞它形成高依賴度。它已經做到了 GPT 和 Claude 曾經做到過的事：領先，并且成為默認首選。

編程領域有一個這樣的存在，叫 Claude。通用任務領域有一個這樣的存在，叫 GPT。現在，視頻生成領域也有了一個這樣的存在，就是 Seedance。

這三個名字，已經更像 2026 年新的 AI 御三家。

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什么叫 SOTA

SOTA 不等于某個榜單的第一名。真正的 SOTA 模型，至少要過四關。

首先是能力。它必須在核心任務上明顯領先，領先到用戶一試就能感受到差距。然后是對標。同行發布新模型時，必須回答一句：“和它比怎么樣？”接著是工作流。重度用戶開始把它嵌進日常生產，每天用、反復用、離不開。最后是商業。下游公司開始按照它的能力、接口、額度、成本和交付穩定性重新算賬，甚至圍繞它設計產品和利潤模型。

GPT 和 Claude 都已經證明過這件事。

GPT 是第一個過關的。從 2023 年到 2024 年上半年，“AI”和“ChatGPT”幾乎是同義詞。所有競品都被叫做“GPT killer”，所有基準測試都要拿 GPT-4 當天花板。用戶先問 ChatGPT，創業公司先接 OpenAI API，投資人先看一個產品是不是“套殼 GPT”。這就是 GPT 的統治力。

它的厲害不只在模型能力，也在生態位。GPT 讓模型第一次變成消費級入口、開發者平臺和創業基礎設施的合體。一個模型既能回答問題，又能寫代碼、做客服、進辦公套件、進企業流程，甚至重新定義一批公司的成本結構和產品形態。

然后，Claude 在編程方向過了同樣幾關。

2024 年 6 月 Claude 3.5 Sonnet 發布之后，開發者社區開始把復雜代碼任務遷移到 Claude。Claude Code 上線后，它從聊天窗口里的編程助手，變成了一個能進入終端、進入代碼庫、進入團隊開發流程的 Agent 工具。

這和 GPT 當年的路徑很像。GPT 先拿下通用任務的默認入口，Claude 后來拿下復雜編程任務的默認工具。兩者最關鍵的共同點，是用戶在關鍵任務里形成了肌肉記憶：普通問題先問 GPT，復雜代碼先扔給 Claude

這也是為什么 Claude 貴，開發者還是用。復雜代碼任務里，換模型會掉質量、掉效率、掉信心。

OpenAI 此后密集推出 Codex 系列和 GPT-5.5 來追，到 2026 年中才把編程方向的競爭重新拉回到交替領先。但這已經足夠讓 Anthropic 拿到一個領先身位。Claude 不一定永遠贏每一個指標，但它已經拿到了開發者心智里的默認席位。

GPT-5.5 今天仍然是擁有巨大用戶規模的通用模型首選，Claude 仍然是很多開發者處理復雜代碼時的默認工具。Gemini 有資源、有實力，問題在于，它還沒有在一個足夠關鍵、足夠高頻、足夠商業化的方向上，形成這種“繞不開”的位置。

與此同時，在 LLM 之外，視頻方向上的 SOTA 到 2026 年之前一直是空缺的。

Sora 在 2024 年 2 月的 Demo 震動了全行業。它讓所有人第一次相信，AI 生成視頻可能成為下一代影像生產方式。但到 2026 年，OpenAI 宣布 Sora Web 和 App 體驗停運，API 也進入關閉倒計時。Sora 證明了視頻生成的想象力，卻沒有證明產品、工作流和商業化。

視頻生成方向真正的“默認模型”位置，仍然空著，最終這個位置被 Seedance 補上了。

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視頻生成的“默認位”

最近，字節官方第一次把 Seedance 2.0 和 Claude Opus 4.6 放在一起對比：“全球范圍內，Coding 與 Agent 領域跨越生產質變點的第一個模型是 Claude Opus 4.6，而第一個跨越質變點的視頻生成模型是 Seedance 2.0。”

字節想強調的重點不在于兩者做的是同一件事，而在于它們跨過了同一種門檻：模型從能力展示進入真實生產，從偶爾驚艷變成穩定可用，從用戶愿意嘗鮮變成用戶不敢輕易換掉。Claude 在編程里跨過了這個點，Seedance 在視頻里跨過了這個點。

Seedance 2.0 在 2026 年 2 月上線后，主流視頻模型的發布幾乎都會被拿來和它比較。Artificial Analysis 的文生視頻榜上，Dreamina Seedance 2.0 720p 在帶音頻文生視頻模型里排名第一，Elo 約 1219；圖生視頻榜上，Seedance 2.0 720p 也位居第一，Elo 約 1343。

這就是 SOTA 模型的對標效應。一個模型剛發布時，大家會問“它能做什么”；等它進入行業中心，問題會變成“別人和它差多少”。GPT-4 當年如此，Claude Code 后來也如此，現在視頻生成開始輪到 Seedance。

競品走向也能感受到這個位置的分量。Sora 停運，OpenAI 在視頻方向上暫時沒有可持續的消費級產品。Google 坐擁 YouTube、TPU 和完整云生態，Veo 也持續進化，但到 2026 年中，它還沒有在視頻生成上兌現出類似 GPT 或 Claude 的默認地位。快手可靈仍然保持更新，也有很強的產品能力和創作者心智，但在全球 SOTA 敘事里，Seedance 已經明顯拿到了領先身位。

更關鍵的變化發生在真實工作流里。過去，視頻生成模型經常出現一種錯位：單條 demo 足夠驚艷，但一旦進入連續生產，就會暴露出穩定性問題。人物崩臉、動作斷裂、鏡頭失控、前后幀不連貫、聲音和畫面對不上，都意味著后期成本被重新加回來了。用戶看起來是在用 AI 生成視頻，實際卻是在不斷修 AI 生成的視頻。

Sora 那一代模型可以震動行業，卻沒能真正占住生產端，原因也在這里。

Seedance 2.0 的意義在于，它把視頻生成從“偶爾出神圖”推進到“穩定出片”。出片可用率、音畫同步、鏡頭連貫性、多素材參考、復雜運動控制，這些真正影響交付的維度，決定了創作者會不會把它放進工作流。從公開反饋看，Seedance 2.0 被關注的重點也集中在這些生產指標上。

這也是它最像 Claude 的地方。Claude 把“寫一點代碼”推進到“改一個代碼庫”。Seedance 把“生成一段視頻”推進到“完成一段可用影像”。

視頻生成的默認模型位置，也就在這個過程中出現了。

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為什么是 Seedance

Seedance 的優勢就來自字節長期處理、理解、分發和商業化視頻的能力。數據、算力、架構、工程、產品閉環幾層能力疊加，才形成今天的領先身位。

第一層是視頻數據和視頻理解。字節坐擁抖音和 TikTok 十年的視頻資產，也長期擁有全球最強的視頻推薦、審核、理解、壓縮、分發和創作者工具體系。Seedance 1.0 技術報告明確把“多源數據策劃”列為核心改進之一，字節自研的多媒體處理框架 BMF 也被復用到訓練數據處理環節。

這和 GPT、Claude 的路徑類似。

GPT 的優勢來自持續迭代的文本、代碼、對話和產品反饋閉環。Claude 的優勢來自長期押注長上下文、安全對齊和復雜推理。Seedance 的優勢，則來自字節十年視頻工業能力在模型時代的集中釋放。

抖音和 TikTok 的消費端用戶行為數據是否直接進入 Seedance 的訓練流程，目前沒有公開證據。但可以確定的是，字節對視頻內容、創作者行為、鏡頭語言、平臺分發和用戶偏好的長期理解，是它做視頻模型時很難被復制的組織優勢。

第二層是算力和工程。字節被認為是全球最激進的 AI 算力投入者之一。訓練端有 MegaScale、ByteRobust 等框架，推理端強調端到端加速和低延遲，把視頻生成壓進商業可用成本。

視頻生成比文本更重，對算力、帶寬和調度要求更高。模型如果只在實驗室強，很難形成生態地位。Seedance 能快速進入剪映、即夢、CapCut 和火山引擎 API，依賴的是整套工程體系。

架構選擇也是一個重要決定要素，Seedance 2.0 采用原生多模態音視頻聯合生成路線，在生成階段就對齊音頻和畫面。它支持文本、圖像、音頻、視頻四種輸入模態，并允許多素材混合參考。這個選擇提高了訓練復雜度，但減少了后處理的不確定性。

此外，字節整體的視頻商業鏈條的協同，也在商業上鞏固了技術領先帶來的優勢。當模型進入工作流，替換成本就會迅速上升。用戶需要重新驗證效果、調整 prompt、適配成本、訓練團隊，甚至重構產品鏈路。

一個最直接體現是，行業已經開始圍繞 Seedance 算賬。

討論從“效果強不強”，轉向“價格、排隊、成本、利潤”。一些企業客戶經歷過多輪價格調整，但仍然繼續使用。原因很簡單：換模型會掉質量。Claude 在復雜代碼任務里如此，Seedance 在高質量視頻生成里也是如此。

一切都在增加Seedance的話語權和統治力。但問題也會從這里開始出現。

當一個模型成為默認選項，下游就會越來越依賴它的價格、額度、接口和穩定性。短期看，這是 SOTA 模型商業化成功的標志；長期看，它也可能讓一個行業的成本結構過度綁定在少數供應商身上。

GPT 和 Claude 已經讓開發者和 AI 應用公司體驗過這種壓力。模型價格調整、限額變化、接口策略改變，都會直接影響下游產品的毛利和體驗。Seedance 如果成為視頻生成基礎設施，也會把同樣的問題帶到內容行業。短劇公司、廣告團隊、AI 視頻工具可以因為它降低制作門檻，也可能因為它的供給節奏和商業策略被迫重新算賬。

這些微妙的變化會在更長時間里帶來新的變量，“御三家”總歸是一個讓人又愛又恨的說法，當所有模型都要回答“和御三家比怎么樣”，行業會更快形成共同標準，也更容易陷入對同一組指標的追逐。還好的是，AI行業一直在快速變化，而且越是當御三家這樣的說法看起來穩固的時候，反而是這個行業新的模型范式，新的智能方向有望長出來的時刻。

點個“愛心”，再走 吧