Компания LTX, выделившаяся из Lightricks, выпустила открытую видеомодель LTX-2.5: она генерирует 10-секундный ролик быстрее реального времени, работает на RTX-картах и бесплатна для компаний с выручкой до $10 млн.
Содержание
- Открытые веса и альянс с ComfyUI
- Что переработали в LTX-2.5
- Цена генерации: проверка громких заявлений
- Скорость и железо: где прячется подвох
- Слепые тесты качества
- Что это даёт разработчикам и студиям
Компания LTX, выросшая из израильского стартапа Lightricks, представила LTX-2.5 — новую версию своей открытой модели для генерации видео и «миров». Главные цифры релиза впечатляют: 10-секундный ролик в разрешении 720p со звуком модель создаёт за 6,8 секунды — быстрее реального времени. Правда, есть оговорка: такой результат получен на двух топовых суперчипах NVIDIA GB200. Зато веса модели полностью открыты, а с первого дня она нативно интегрирована в ComfyUI — фактический стандарт прототипирования в мире открытой генеративной графики.
- Открытые веса и альянс с ComfyUI
- Что переработали в LTX-2.5
- Цена генерации: проверка громких заявлений
- Скорость и железо: где прячется подвох
- Слепые тесты качества
- Что это даёт разработчикам и студиям
Открытые веса и альянс с ComfyUI
Модель уже доступна в трёх видах: как открытые веса на Hugging Face, внутри ComfyUI благодаря стратегическому партнёрству «нулевого дня» между двумя компаниями, а также через управляемый LTX API для команд, которым не хочется заниматься инфраструктурой. Лицензионная модель щедрая: бесплатно пользоваться могут все организации с годовой регулярной выручкой до $10 млн, более крупным компаниям предлагается договариваться о лицензии отдельно.
По данным LTX, семейство её моделей преодолело отметку в 33 млн загрузок, что делает его самой используемой линейкой открытых «мировых» моделей на рынке. Накануне запуска журналисты VentureBeat эксклюзивно поговорили с сооснователем и гендиректором LTX Зивом Фарбманом и сооснователем и CEO ComfyUI Йоландом Яном — оба убеждены, что рынок видео- и мировых моделей в итоге выиграют открытые веса, а не закрытые API.
«Мы стараемся сохранить ту эффективность и скорость инференса, которыми известны, но при этом постоянно поднимать качество, — рассказал Фарбман. — В этом релизе много интересного: поддержка мультикадров, диффузионный декодер ради лучшего качества, новые режимы кондиционирования, улучшенная поддержка авторегрессионных моделей, критически важных для сценариев реального времени и робототехники».
Что переработали в LTX-2.5
По словам разработчиков, LTX-2.5 — это не набор новых функций, прикрученных к старому ядру, а перестройка почти каждого этапа конвейера генерации. Ключевые изменения:
- Новый диффузионный видеодекодер — снижает количество визуальных артефактов в сценах с быстрым движением и восстанавливает мелкие детали вроде текста и лиц, сохраняя при этом фирменный высокий коэффициент сжатия LTX.
- Нативная мультикадровая генерация — модель отрисовывает целую последовательность как единый результат, удерживая персонажа, сцену и голос консистентными между склейками, вместо того чтобы сшивать отдельно сгенерированные шоты.
- Собственная языковая основа на базе Gemma 4 и выделенный улучшатель промптов — для более точной обработки сложных запросов с несколькими субъектами.
- Предобученный чекпоинт для физического ИИ и робототехники — даёт командам основу для дообучения на предметных данных, которые совсем не похожи на кинематографическое видео.
- Существенно улучшенная дистиллированная модель — выдаёт качество, близкое к полной версии, при меньшей стоимости и более быстром инференсе, а благодаря совместной оптимизации с NVIDIA запускается локально на видеокартах RTX со сниженными требованиями к памяти.
Компания заявляет примерно восьмикратное преимущество по стоимости и семикратное — по времени рендера в сравнении с аналогичными моделями, при этом результат можно получать на железе от дата-центровских GPU до обычного Mac. Звучит многообещающе, но при сверке с опубликованными тарифами конкурентов картина оказывается тоньше.
Цена генерации: проверка громких заявлений
Заявление о «восьмой части стоимости» не выдерживает столкновения с моделями, которые публикуют свои расценки. LTX-2.5 генерирует видео 720p со звуком по $0,09 за секунду на тарифе Fast, то есть 10-секундный ролик обходится в $0,90. Это действительно дёшево, но лишь вчетверо дешевле полного Veo 3.1 ($4,00), вдвое дешевле FLUX 3 Video ($1,70) и HappyHorse 1.0 (~$1,82) и всего на 10% ниже бюджетных тарифов Google — Veo 3.1 Fast и Gemini Omni Flash (по $1,00). А Veo 3.1 Lite за $0,50 за ролик и вовсе дешевле LTX.
Ни одна из моделей с опубликованными ценами не стоит в восемь раз дороже LTX. Если восьмикратная цифра где-то и выполняется, то разве что против премиальных решений вроде Kling 3.0 Pro или Seedance 2.5, которые не публикуют посекундные тарифы, — либо против самостоятельного хостинга открытых весов, где предельная стоимость равна цене работы вашего GPU. Вот как выглядит расклад по цене готового 10-секундного ролика 720p с синхронизированным звуком — конфигурации, которую LTX и Black Forest Labs используют в собственных замерах:
| Место | Модель | За секунду | За 10-секундный ролик | Ключевая особенность |
| 1 | Veo 3.1 Lite (Google) | $0,05 | $0,50 | Ценовое дно категории — самый дешёвый опубликованный тариф; нет 4K и продления роликов |
| 2 | LTX-2.5 Fast (Lightricks) | $0,09 | $0,90 | Единственная модель с открытыми весами в списке — бесплатный самохостинг при выручке до $10 млн, дообучение разрешено; масштабируется до 4K по $0,30/с, до 20 секунд за одну генерацию при 24/25 fps |
| 3 | Veo 3.1 Fast (Google) | $0,10 | $1,00 | Самый дешёвый закрытый путь к 4K ($0,30/с) |
| 3 | Gemini Omni Flash (Google) | $0,10 | $1,00 | Независимо замеренный лидер качества — возглавляет обе арены text-to-video Artificial Analysis на август 2026 года; только 720p, максимум 10 секунд |
| 5 | LTX-2.5 Pro (Lightricks) | $0,12 | $1,20 | Качественный тариф единственного открытого семейства — следование промпту, лица, типографика (по описанию вендора); максимум 1080p и 10 секунд |
| 6 | FLUX 3 Video (Black Forest Labs) | $0,17 | $1,70 | Первой выпустила 20-секундные ролики со звуком за одну генерацию (июль 2026) — планку с тех пор повторил LTX-2.5 Fast; есть тариф Draft по $0,06/с |
| 7 | HappyHorse 1.0 (Alibaba) | ~$0,182 | ~$1,82 | Лидер арены на момент запуска (апрель 2026), с тех пор обойдён; заявления об «открытости» так и не подтвердились скачиваемыми весами |
| 8 | Veo 3.1 (Google) | $0,40 | $4,00 | Единственная модель с продлением роликов дальше одной генерации; премиальный тариф, в восемь раз дороже Lite |
Источники: документация по тарифам LTX API, bfl.ai/pricing, прайсинг Google AI for Developers, реселлерские ставки HappyHorse через сторонние API-платформы, лидерборды Artificial Analysis. Все расценки проверены на 11 августа 2026 года и могут измениться.
Скорость и железо: где прячется подвох
Самая эффектная цифра в презентационных материалах LTX — скорость: 10-секундный ролик 720p по картинке генерируется за 6,8 секунды, то есть быстрее реального времени. Но оговорка кроется в железе: замер сделан при самостоятельном хостинге на двух флагманских чипах NVIDIA GB200 в установившемся режиме — конфигурации, которой нет в стойках у подавляющего большинства команд. Та же задача через собственный управляемый API LTX заняла 23,7 секунды, правда, ролик рендерился в более высоком разрешении 1080p (тарифа 720p в API просто нет).
По сквозным замерам самой компании, конкурирующие API справлялись с той же задачей заметно дольше: Gemini Omni Flash от Google — за 52 секунды, Grok 1.5 от xAI — за 63 секунды, Veo 3.1 — за 70 секунд (и то за 8-секундный ролик), MiniMax H3 — за 180 секунд, Seedance 2.5 от ByteDance — за 317 секунд, а Kling 3.0 Pro от Kuaishou — за 398 секунд.
Так что заявление о «седьмой части времени рендера» подтверждается хотя бы собственными измерениями LTX: 6,8 секунды против 52 у самого быстрого конкурента — это примерно одна седьмая. Но стоит помнить: цифра получена на суперчипах, а через фирменный API преимущество сокращается примерно вдвое.
Слепые тесты качества
По качеству LTX поделилась результатами слепых попарных тестов с участием людей: оценщики голосовали за видео, сгенерированные по одному и тому же промпту, не зная, какая модель что создала. LTX-2.5 показала 67% побед, чуть опередив Seedance 2.5 с 65%. Дальше расположились Gemini Omni Flash (55%), MiniMax H3 (50%), Seedance 2.0 (44%), Wan 2.6 (42%) и FLUX 3 (28%).
Важная оговорка: все эти цифры получены или заказаны самой LTX и независимо не проверялись. Компания сама называет результаты предпочтений предварительными и признаёт, что расклад может измениться по мере появления сторонних замеров. К слову, на независимой арене Artificial Analysis на август 2026 года лидирует как раз Gemini Omni Flash — так что к вендорским тестам стоит относиться со здоровым скепсисом.
Что это даёт разработчикам и студиям
Для российских команд главное в этом релизе — не столько секунды и центы, сколько сама модель распространения. Открытые веса означают, что LTX-2.5 можно скачать с Hugging Face и развернуть на собственном железе без привязки к зарубежным API, оплате зарубежными картами и риску внезапного отключения. Дообучение на своих данных официально разрешено, а бесплатный порог в $10 млн годовой выручки покрывает абсолютное большинство российских студий, стартапов и инди-команд.
Практически ценно и то, что дистиллированная версия запускается на обычных игровых картах NVIDIA RTX со сниженным аппетитом к памяти — не нужно арендовать дата-центровские GPU для экспериментов. Нативная интеграция с ComfyUI снимает и барьер входа: нодовый интерфейс давно стал привычной средой для отечественных энтузиастов генеративного видео, и теперь новая модель появляется в ней без танцев с кастомными нодами.
Отдельно стоит отметить чекпоинт для робототехники и физического ИИ. Если ваша команда работает не с кинематографичными роликами, а с синтетическими данными для обучения роботов или автономных систем, LTX-2.5 предлагает готовую базу для файнтюнинга — направление, в котором открытые модели традиционно сильно отставали от закрытых. В сумме это делает релиз одним из самых практичных в открытом сегменте за последнее время: пусть маркетинговые множители и приукрашены, фундамент — скорость, цена и свобода использования — выглядит вполне конкурентным.
Источник: VentureBeat