同一提示词，四个模型：2026 年多模型对比框架

TL;DR

• 朴素的同提示词测试在结构上就不公平。 每家厂商都按各自的提示词语法调试解析器；把同一段原始字符串丢进四个引擎，测的是方言错配，而不是能力。MStudio 的指南说得很直白：”一个提示词并不适用于所有模型。”
• 公平意味着一份 brief，四种方言。 锁定一份唯一的规范 brief，用每个模型的原生语法编译它，其余一律不动——这样才能把模型本身隔离出来。
• 六项控制保证测试诚实：相同 brief、模型原生结构、统一时长与画幅、可设种子时使用相同 seed、扩展器策略、盲评。
• 模型确实存在差异——提示词风格、音频、参考系统各不相同。已发表的对比殊途同归：”没有通用的赢家”——路由优于排名。
• 本文附带一套可直接运行的套件： 三份 brief（电影叙事、产品揭示、角色场景），分别以 Seedance、Kling、Veo 和 Wan 方言呈现——十二个提示词块，今晚就能跑。
• 把结果记在评分卡上，而不是凭感觉——一致性、提示词遵循度、运动、音频、瑕疵——这是你自己的观察，不是基准测试。

为什么朴素的同提示词测试会误导

2026 年比较 AI 视频模型最常见的方式，也是最糟糕的方式：写一个提示词，粘贴进四个生成器，宣布赢家。因为输入完全相同，它看起来很严谨。其实不然——把完全相同的输入喂给各不相同的解析器，不是控制变量，而是混淆因素。

每家厂商都围绕自己的约定调试模型。MStudio 指出，各大模型的提示词要求”相互矛盾”，照着一家厂商的指南做会”直接违反另一家的”。他们的解法正是本文的原则：*存储意图，编译提示词*——保留一份规范的镜头描述，再按每个模型分别渲染。

这些失效模式很容易识别。Veo 提示词里的 Audio: 行”除了 Veo 之外在任何模型上都不起作用”。”没有人群”这类否定式表述在没有否定字段的模型上会适得其反。Seedance 把”先 / 然后 / 最后”解析为多镜头节拍；在别处，这些词只是普通散文。把原始字符串到处粘贴，你测的不是哪个模型更好——你测的是哪个模型说你的方言。

公平的对比让除引擎外的一切保持不变：内容 brief（主体、动作、环境、运镜、灯光、风格、声音）固定；设置（时长、画幅、seed、扩展器行为）固定或如实记录；评判采用盲评。同一份 brief——只有编译方式不同。下文是：协议本体、Seedance、Kling、Veo 与 Wan 之间观察到的差异、十二块提示词套件，以及一张评分卡。我们注明信息来源，把自己的测试定位为定性的”在我们的测试中”观察，并且绝不发布我们没有测量过的数字。

公平测试协议

六项控制。漏掉一项，你还能学到些东西；漏掉两项，你就又回到了坊间轶事。

另外：打分前每个模型至少跑两条，并且给一切打上版本戳。指导会随时间漂移——cooly.ai 建议每三到四个月刷新一次提示词风格，因为”对 Kling 2.5 有效的做法对 Kling 3.0 不管用”。

模型真正存在差异的地方

控制项锁定之后，差异集中在三处——以下是来自所引来源的定性观察，不是实验室分数。

提示词风格期望

• Seedance 奖励模块化、逗号分隔的结构，并把”先 / 然后 / 最后”读作原生的多镜头节拍。有用的提示词控制在约 250 词以内——超过之后，靠后的节拍会被丢弃——并且把动作、运镜、环境分开写，这样失败的条目才可诊断。
• Kling 奖励清晰的主谓宾顺序和具体描述，并且预算不对称：文生视频容忍长度，但图生视频想要一段简短的运动与运镜叠加层——用 imageat 的话说，”描述应当发生的变化，而不要重述每一个可见细节”。
• Veo 奖励渐进式细节和摄影指导级的语言，偏爱材质表现而非堆砌形容词（”冷玻璃上的凝露”胜过”史诗般、惊艳”）。在 aijourn 的测试中，它能处理 100 词以上的提示词，并且逐字遵循灯光与镜头指令。
• Wan 接受最长的输入（约 5,000 字符），使用位置化的 [Image 1] 令牌，自带中文默认否定提示词，并提供 prompt_extend——它的方言更像规格表而不是句子。

关于两个被对比最多的引擎的完整语法拆解，见我们的 Seedance 对比 Kling 3 提示词。

音频行为

音频是”同一提示词”崩塌最快的地方。Veo 需要显式的 Audio: 行；Seedance 把声音当作同一提示词里的一等模块；Kling 默认静音——那里的 Audio: 行纯属死重。你的评分卡音频一行会出现合理的”n/a”单元格——如实记录，不要用平均值抹平。

参考系统

参考图的挂载方式在结构上各不相同：Seedance 使用提示词内的 @tag 和按角色组织的 Omni 参考；Kling 使用带上传槽位的 Elements 面板；Veo 依赖首尾帧控制；Wan 使用位置化的 `[Image 1] 令牌。一个模型挂参考图、另一个纯文本，测的是两套工作流——要么让参考图保持一致，要么单独跑一轮纯文本。

关于结论，已发表的对比意见一致：aijourn 的最终结论是”没有通用的赢家”（叙事用 Seedance，分镜广告用 Kling，照片级真实感和速度用 Veo），imageat 建议”一套路由系统，而非一个永久赢家”，依据是”对你的项目真正要紧的失败类型”来选择。我们的 AI 视频生成失败与提示词修法 指南梳理了你在执行本协议时会遇到的失效模式。

并排提示词套件：3 份 brief × 4 个模型

三份 brief，各自以四种原生方言呈现——十二个块，拿来就跑。每组四个版本内的创作意图完全相同；只有编译方式不同。保持时长与画幅锁定（5 秒、16:9），扩展器关闭或注明，每个块跑两条。

Brief 1 —— 电影叙事

共享意图：一名孤身侦探在雨透的小巷里一块失灵的霓虹招牌下停下，缓缓抬头；慢推镜头；新黑色电影风格；雨声与招牌的电流嗡鸣。

Seedance —— Brief 1:

[Subject] a lone detective in a charcoal trench coat, hat in hand
[Action] stops beneath a flickering neon sign, then slowly looks up
[Scene] narrow rain-soaked alley, wet asphalt reflecting magenta and cyan neon, steam rising from a grate, fine rain in streaks
[Camera] slow push-in from wide to medium close-up, 35mm, shallow depth of field
[Light] magenta neon key camera-left, cool blue rim from a distant streetlamp, rain catching the light
[Style] neo-noir cinematic, 24fps, subtle film grain
[Sound] steady rainfall, the buzz and pop of the failing sign, a distant police siren

Kling —— Brief 1（否定词放进否定字段，不放提示词里）：

Prompt: A lone detective in a charcoal trench coat stops walking beneath a flickering neon sign in a narrow rain-soaked alley. He slowly lifts his head to look up. The camera pushes in from a wide shot to a medium close-up. Rain streaks through magenta and cyan neon reflected on the wet asphalt; steam drifts from a floor grate. Neo-noir color grade, 35mm lens, shallow depth of field.

Negative field: blurry face, distorted hands, text artifacts, watermark, oversaturated glow

Veo —— Brief 1（渐进式细节 + 原生音频行）：

Cinematic night scene in a narrow rain-soaked alley. A lone detective in a charcoal trench coat walks into frame and stops beneath a failing neon sign that buzzes and flickers magenta. He looks up slowly as rain runs off the brim of his hat. Camera pushes in gently from a wide shot to a medium close-up, 35mm lens, shallow focus. Wet asphalt mirrors cyan and blue light; steam rises from a grate. Neo-noir grade, no on-screen text.
Audio: steady rainfall, the electric buzz of the sign, a distant police siren.

Wan —— Brief 1（长篇结构化规格）：

Shot: slow push-in, neo-noir alley at night, 5 seconds. Subject: a lone detective, mid-30s, charcoal trench coat, hat in hand. Action: he steps into frame, stops beneath a flickering neon sign, and slowly looks upward. Environment: narrow rain-soaked alley, wet asphalt reflecting magenta and cyan neon, steam curling from a floor grate, fine rain in visible streaks. Lighting: magenta neon key camera-left, cool blue rim from a distant streetlamp, high contrast. Camera: steady dolly-in from wide to medium close-up, 35mm. Style: live-action neo-noir, 24fps, subtle film grain, shallow depth of field. Keep the detective's face and coat consistent for the full take; the look-up begins at the halfway point.

Brief 2 —— 产品揭示

共享意图：一块哑光黑智能手表从镜黑底座升起并旋转一整圈；硬质白色主光，青色轮廓光；高端商业片质感；无文字。

Seedance —— Brief 2:

[Subject] slim matte-black smartwatch with a brushed titanium crown
[Action] rises smoothly off a mirror-black plinth and rotates one full turn, then holds
[Scene] dark studio, seamless charcoal backdrop, faint atmospheric haze
[Camera] locked-off low angle, macro lens, gentle tilt up as the watch lifts
[Light] hard white key raking from camera-right, thin cyan rim from behind, specular highlights tracing the case
[Style] premium product commercial, clean gradients, crisp macro detail, no text
[Sound] low sub-bass drone, a soft precision-servo hum during the rotation

Kling —— Brief 2:

Prompt: A slim matte-black smartwatch with a brushed titanium crown lifts off a mirror-black plinth and rotates one full turn in slow motion, then holds in mid-air. The camera sits at a low angle and tilts up to follow it. Hard white light rakes across the case from the right while a thin cyan rim traces the silhouette. Seamless charcoal backdrop, faint haze, crisp specular highlights on the bezel. Premium product commercial look, macro detail.

Negative field: text artifacts, watermark, distorted strap, deformed lugs, cluttered background

Veo —— Brief 2:

Premium product reveal in a dark studio. On a mirror-black plinth sits a slim matte-black smartwatch with a brushed titanium crown. The watch rises slowly into the air and turns one full revolution, then holds. Camera is low and tilts upward to follow the motion. A hard white key light rakes from the right, drawing a moving specular line across the case; a thin cyan rim light separates the watch from a seamless charcoal backdrop. Macro sharpness on the crown knurling, shallow focus, no on-screen text.
Audio: a deep studio drone, a soft precision-servo hum during the rotation.

Wan —— Brief 2:

Product hero shot, 5 seconds, single continuous take. Subject: a slim matte-black smartwatch, brushed titanium crown, glass face with subtle reflections, on a mirror-black plinth. Action: the watch lifts vertically at constant slow speed, rotates one full 360-degree turn, then holds. Camera: locked low angle with a gentle upward tilt tracking the watch; no handheld shake, no zoom. Lighting: hard white key from camera-right drawing a moving specular line across the case; thin cyan rim from behind; dark seamless charcoal background with faint haze. Style: high-end commercial, macro sharpness on the crown knurling, shallow depth of field, cool neutral grade. Keep the watch geometry exact through the rotation; no text or logos anywhere.

Brief 3 —— 角色场景

共享意图：一名厨师把装盘的菜滑过小酒馆柜台递给一位落座的顾客；两人相视一笑；温暖的黄昏光线；自然主义独立电影质感。

Seedance —— Brief 3:

[Subject] a young chef in a white apron and a customer seated at the counter
[Action] the chef slides a plated dish across the stainless-steel counter; the customer looks up and smiles; they hold eye contact for a beat
[Scene] small open-kitchen bistro at dusk, warm pendant lamps, blurred shelves of glass jars behind
[Camera] static medium two-shot, 50mm, slight rack focus from the dish to their faces
[Light] warm tungsten practicals overhead, soft window light camera-left
[Style] naturalistic indie film, gentle handheld sway, 24fps, shallow depth of field
[Sound] quiet room tone, distant clatter of cutlery, the chef softly saying "for you"

Kling —— Brief 3:

Prompt: In a small open-kitchen bistro at dusk, a young chef in a white apron slides a plated dish across a stainless-steel counter toward a seated customer. The customer looks up from the plate and smiles; the chef smiles back and they hold eye contact for a beat. The camera stays in a medium two-shot with a slight rack focus from the dish to their faces. Warm pendant lamps overhead, soft window light, blurred jar shelves behind. Naturalistic indie-film look with shallow depth of field.

Negative field: distorted hands, warped face, extra fingers, text artifacts, frozen expression

Veo —— Brief 3:

Warm character scene in a small open-kitchen bistro at dusk. A young chef in a white apron slides a finished plate along a stainless-steel counter toward a seated customer. The customer looks up and smiles; the chef smiles back and they hold the moment for a beat. Camera holds a medium two-shot on a 50mm lens with a soft rack focus from the plate to their faces. Warm tungsten pendant lamps overhead, soft window light from the left, out-of-focus glass jars behind. Naturalistic indie film look, subtle handheld movement.
Audio: quiet room tone, distant kitchen clatter, the chef saying softly, "for you."

Wan —— Brief 3:

Scene: bistro counter at dusk, 5 seconds, one continuous take. Characters: chef, late 20s, white apron over a black tee, warm open smile; customer, early 30s, knit sweater, seated at the counter. Beats: first, the chef slides a plated dish smoothly along the counter with both hands; then the customer looks up and smiles; finally the chef smiles back and holds eye contact for one beat. Camera: static medium two-shot on a 50mm lens, gentle rack focus from the plate to the faces, no zooms. Lighting: warm tungsten pendant lamps as key, soft window light camera-left, blurred glass-jar shelves behind. Style: naturalistic indie film, mild handheld sway, 24fps, shallow depth of field. Keep both faces and wardrobe consistent; hands anatomically correct during the slide.

更高分辨率的方言补丁，见我们的 2K 视频模型提示词模板；Seedance 原生结构，见 最佳 Seedance 提示词库 2026。

该记录什么：对比评分卡

把每路打乱后的输出看两遍——先看整体印象，再逐维度打分——每份 brief、每一轮填一张表。

SAME-PROMPT COMPARISON SCORECARD — Round __  Date: ________
Brief: ______________  Model versions: ______________
Controls: duration ____  aspect ____  seed ____  extender off/noted ____  takes ____  blinded: Y/N

| Dimension              | Seedance | Kling | Veo | Wan | Notes |
|------------------------|----------|-------|-----|-----|-------|
| Consistency (face/obj) |          |       |     |     |       |
| Prompt adherence       |          |       |     |     |       |
| Motion quality         |          |       |     |     |       |
| Audio (n/a if silent)  |          |       |     |     |       |
| Artifacts (1 = clean)  |          |       |     |     |       |
| Rerolls to usable take |          |       |     |     |       |

Anchors: 1 = unusable · 3 = usable after fixes · 5 = would ship as-is
Blind ranking before unblinding: 1st ____  2nd ____  3rd ____  4th ____

一致性指整条素材中身份与几何保持不变；提示词遵循度指 brief 中的节拍、运镜、灯光是否得到贯彻，而不只是主体对了；运动质量涵盖重量感、物理规律和镜头稳定性；音频涵盖同步与混音（静音模型记 “n/a”——绝不打零分）；瑕疵指手部、面部、文字鬼影、扭曲、闪烁——按你发现的最差项打分，不取平均。

两条诚实提示。这些数字是你自己在自己的测试中的观察——一个观看者、一轮、一组版本——不是受控基准测试。另外要记录重跑次数：”第一条就成片”和”试了七次”往往是整张表里对决策最关键的一个数字。

模型对比中的常见错误

1. 把同一段原始文本发给所有模型。 头号大忌：完全相同的字符串会让某个模型的原生方言占了便宜。改为从一份 brief 按模型分别编译。
2. 只看第一帧。 一帧漂亮的静图说明不了时间一致性或后段劣化——而那才是模型真正分道扬镳的地方。要看到最后一帧。
3. 无视原生默认值。 默认静音的音频、自动开启的扩展器、默认的否定词与时长都是隐藏变量。控制它们，或把它们记录下来。
4. 每个模型只跑一条。 生成是随机的；每个格子只有一条素材，测的既有能力也有运气。最少两条，可设时固定 seed，并记录重跑。
5. 事后精选样例。 事后挑最漂亮的片段会让整个协议作废。公布评分卡，包括你偏爱的模型输掉的那些轮次。

FAQ

同提示词测试是比较模型最公平的方式吗？ 按通常的做法，不是。把一段原始字符串打四个引擎，测的既是能力也是方言兼容性——MStudio 称这些要求”相互矛盾”。公平的版本保持 brief 相同，按模型分别编译。

2026 年的同提示词多模型对比，哪个模型赢？ 一般来说，没有赢家。已发表的对比一致指向路由而非排名：aijourn 的结论是”没有通用的赢家”，imageat 建议”一套路由系统，而非一个永久赢家”。叙事类、产品类和角色类 brief 往往落在不同的模型上。

测试时应该关闭各家厂商的提示词扩展器吗？ 为了最干净的测试，应该——或者把它作为标注清楚的第二条件跑一轮。扩展器会在视频模型看到之前改写你的输入，所以开着一个，你有一部分比较的就是各家厂商的文本改写模型。

有些模型没有音频，怎么公平评判？ 只在音频存在的地方打分，其余标 “n/a”——绝不打零分。静音模型是另一套工作流，不是失败；比较音频时只比有声音的模型之间的同步、混音和对白准确度。

模型更新会让我的对比作废吗？ 保质期很短。cooly.ai 建议每三到四个月刷新一次提示词风格，因为”对 Kling 2.5 有效的做法对 Kling 3.0 不管用”。给每张评分卡打上版本戳。

最小可行版本是什么？ 一份 brief、上方套件里的四种方言、锁定的设置、各两条、盲打乱、一张评分卡——十六条素材、二十分钟评判，远比一个提示词配四个 logo 可信。

结语

同提示词多模型对比是一门小小的纪律：锁定 brief，编译到各方言，保持设置不变，盲评，写下你看到的，并拒绝引用你没有测量过的数字。于是问题变得可以回答——不是”哪个模型最好”，而是*在这些控制项下、这些版本下，哪个模型最适合这个镜头*。

从上面的十二个块开始：三份 brief、四个引擎、一个晚上——然后迭代。

姊妹篇阅读： - Seedance 对比 Kling 3 提示词 —— 本框架背后的双模型语法深潜 - AI 视频生成失败与提示词修法 —— 你的评分卡将暴露的失效模式 - 2K 视频模型提示词模板 —— 高分辨率运行的方言补丁 - 最佳 Seedance 提示词库 2026 —— Seedance 原生结构 - 多镜头分镜 AI 视频提示词 —— 扩展到多镜头 brief 的协议

由 videosprompt.org 编辑团队审校 · 2026 年 10 月

披露： 本文是一个对比*框架*，加上从所引来源综合而来的定性观察——框架与定性观察，非受控基准测试，我们没有自己测量过的分数。表述为”在我们的测试中”的内容，是我们自己测试的定性观察。请给你的对比打上版本戳并自行重跑。

主要来源： - MStudio — How to prompt AI video models (2026) - aijourn — Seedance vs Kling vs Veo AI video benchmark test for 2026 - imageat — Seedance vs Kling vs Veo AI video models - cooly.ai — How to write better AI video prompts: 2026 practical guide