为克服这些局限性,我们引入“用视频思考”这一新范式,利用视频生成模型(如Sora-2)在统一的时间框架内连接视觉和文本推理。 评估表明,Sora-2是一个强大的推理者。在以视觉为中心的任务中,Sora-2通常与最先进的(SOTA)VLMs相当,甚至在某些任务(如Eyeballing Games)上超越VLMs。 在以文本为中心的任务中,Sora-2在MATH上达到92%的准确率,在MMMU上达到75.53%的准确率。此外,我们系统地分析了这些能力来源。我们还发现,自洽性和情境学习可以提高Sora-2的性能。
AsyncOpenAI() async def main() -> None: video = await client.videos.create_and_poll( model="sora
优势差异显著: Sora-2 在物理、具身与医学推理中表现相对突出; Veo-3 在真实空间推理上具优势; Seedance-1.0-Pro 在旋转与三维几何任务中略胜一筹。
"#国内地址,海外地址:https://grsaiapi.comdef sora2_video(prompt): """生成视频""" data = { "model": "sora
为突破这些限制,我们提出"视频思维"新范式,通过 Sora-2 等视频生成模型,在统一时序框架中实现视觉与文本推理的融合。 评估结果表明,Sora-2 具备卓越的推理能力:在视觉中心任务中,其性能与最先进 (SOTA) VLMs 相当,且在视觉推理游戏等任务中实现超越;在文本中心任务中,Sora-2 在 MATH 数据集上达到
Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}# 构建请求体payload = { "model": "sora
在“带有音频的文生视频”赛道中,SkyReels-V4 与 Veo 3.1, Kling 3.0, grok-imagine-video, Sora-2, Vidu-Q3, Wan 2.6等主流强力模型展开了对决
我们对领先的视频模型 (Veo-3, Sora-2, Wan-2.2) 和图像模型 (Nano-banana, Nano-banana Pro, GPT-4o-image, Qwen-image) 进行了基准测试