4.80
视觉质量公开分数
性能数据 · 专题页面
不要只看一个分数
HappyHorse AI 的评估信息由多个维度组成。只有把视觉质量、文本对齐、物理合理性与 WER 放在一起，才更接近真实体验。
4.18
文本对齐公开分数
4.52
物理合理性公开分数
HappyHorse AI 基准测试
一页看懂 HappyHorse AI 的公开基准项：视觉质量、文本对齐、物理合理性与词错误率。
- HappyHorse benchmark
- AI 视频模型对比
- HappyHorse WER
基准测试页面正文
当前页面围绕“HappyHorse AI 基准测试”展开，内容以中文检索意图为中心组织，同时保留 HappyHorse AI 原始产品信息中的关键卖点与公开数据。
视觉质量
视觉质量仍然是吸引用户点击的重要因素，但它更像第一印象指标，不能单独代表模型是否好用。
- 高质量画面能提高首页和样例页的停留时间。
- 适合在产品页与博客页放入摘要型说明。
- 对转化内容营销流量很重要。
文本对齐
文本对齐决定提示词是否被正确理解，这直接影响产品介绍、角色动作和场景叙事是否符合预期。
- 与文生视频页面天然形成强关联。
- 可作为教程与提示词文章的核心论点。
- 也是商业用户最关心的稳定性来源之一。
物理合理性与 WER
前者影响动作是否自然，后者影响语音是否可信，两者共同决定视频是否接近可直接发布的结果。
- 口播类场景尤其依赖这两个维度。
- 也是比较页和 FAQ 页中非常适合解释的指标。
- 有助于区分 HappyHorse AI 与普通视频模型的定位差异。