2026年2月最新レビュー

Seedance 2.0 vs Wan 2.5

中国コミュニティの二大トップクローズドソース動画生成モデルの頂上決戦。 ByteDance の監督級ストーリーテリング vs Alibaba の実用的なエコシステム。

Seedance 2.0

ByteDance / Jimeng

「個人映画スタジオに最も近い」モデルと称される。マルチショットの物語性とネイティブ音画同期の王者。

  • 入力モダリティ: 圧倒的リード (12アセットの組み合わせ)
  • コアの強み: 監督レベルのマルチショット制御
  • 対象: 究極の芸術と物語を追求するクリエイター

Wan 2.5

Alibaba / Tongyi

豊富なエコシステムと親しみやすい価格の実用的な選択。生成速度が速く、サードパーティプラットフォームに広く接続。

  • 入力モダリティ: T2V + I2V + 音声参照
  • コアの強み: エコシステムが広い、高コスパ、高速
  • 対象: 大量生産、商業広告、開発者

コアスペック比較

データ更新:2026年2月

次元Seedance 2.0Wan 2.5
開発者ByteDance (Jimeng/Douyin AIチーム)Alibaba (通義実験室)
オープンソース度完全クローズド
開発版の能力は公開版を大きく上回る
商用クローズド
コミュニティはさらなるオープンソース化を期待 (Wan 2.2はかつてオープンソース)
入力モダリティテキスト + 9画像 + 3動画 + 3音声
合計最大12アセット、真の「マルチモーダル制御」
T2V + I2V + 音声参照
アセット数と組み合わせの柔軟性はやや劣る
出力品質最大 2K (2048×1152)
Cinematicな質感を強調
主流 1080p
一部4Kを謳うが、実際は多くが1080p高忠実度
長さと物語性マルチショットで一貫性あり
Smartモードで15秒以上も容易、「自動編集映画」のよう
通常 5-10秒
マルチショット切り替えはやや弱く、長尺は難しい
ネイティブ音声デュアルブランチ拡散 Transformer
リップシンクと感情表現が極めて自然、特に多言語対話
「声色共に揃う」
音質は高いが、一部テストで同期精度がやや劣る
エコシステム/アクセスJimeng AI, CapCut
比較的閉鎖的、API価格はやや高め ($0.6/10s)
広くアクセス可能
Higgsfield, WaveSpeedなど、API価格は親しみやすい ($0.05から)

映画級マルチショット物語

Seedance 2.0 はこの分野で絶対的な支配力を持っています。単に動画断片を生成するだけでなく、「AI監督」のように複雑なストーリー脚本を処理し、多シーンでのキャラクター、光影、材質の一貫性を保ちます。

コミュニティの評価:「Seedanceモーメント」に多くのクリエイターが「衝撃」を受け、多参照アセットの連動制御がその切り札です。

音画同期とキャラクター演技

デュアルブランチアーキテクチャのおかげで、Seedance 2.0 はリップシンク、微表情、感情表現において非常に自然で、プロのポスプロレベルにほぼ達しています。Wan 2.5 は「声色共に揃う」で広告短編に適していますが、極めて詳細なクローズアップ対話シーンではやや力不足です。

コスパと実装エコシステム

これは Wan 2.5 の独壇場です。「Veo 3の代替品」と見なされ、低価格と広範なサードパーティプラットフォーム統合により、多くの実用主義者の心を掴みました。商業素材を大量生成する必要があるなら、Wan 2.5が最も実用的な選択です。

コミュニティは依然としてWanシリーズのローカルデプロイ可能版のリリースを熱望しており、これはSeedanceに対抗する大きな武器となるでしょう。

生成速度と応答

Seedance 2.0 は前世代より30%以上高速化し、Fastモードのコスパが際立っています。一方 Wan 2.5 はHiggsfield/WaveSpeedなどのプラットフォームに接続後、最適化により極速生成を実現しており、両者に速度の世代差はありません。

最終結論:どちらを選ぶべきか?

Seedance 2.0 を選ぶ

究極のマルチショット物語監督級の制御音画一体を追求する場合。特に内部開発版や新版にアクセスできるなら、現在「AI個人映画スタジオ」に最も近いツールです。

Wan 2.5 を選ぶ

コスパエコシステムの広さ安定した大量生成を重視する場合。現時点で最も実用的な選択であり、特に商業短動画、広告配信などのシーンに適しています。

2026年、これら二大巨頭は共に映画級の敷居に急速に近づいており、競争はさらに激化するでしょう。具体的なプロジェクトのニーズに応じて柔軟に切り替えることをお勧めします。