Happy Oyster と Happy Horse の比較

Happy Oyster と Happy Horse は、Alibaba の同じチームによる姉妹モデルです。この両者の関係を理解することは、Alibaba の AI 戦略を理解する鍵となります。Happy Horse は 2D 動画生成を圧倒し、Happy Oyster はその技術をインタラクティブな 3D ワールドへと拡張したものです。

同じチーム、異なる次元

両モデルは、Alibaba の ATH イノベーション部門の一部である Taotian グループの Future Life Lab チームによって開発されています。同チームは、Kuaishou の元 VP であり、Kling AI の技術責任者を務めた Zhang Di が率いています。これは、Kling を市場リーダーへと成長させたのと同じチームです。

Happy Horse は、作成者を明かさないまま 2026 年 4 月 7 日頃に Artificial Analysis に登場しました。Alibaba が 4 月 10 日に所有権を認めるまでに、テキスト・動画生成と画像・動画生成の両ランキングで 1 位を獲得しました。Happy Oyster は、その 3D 版として 2026 年 4 月 16 日に発表されました。

比較表

| 機能 | Happy Oyster | Happy Horse | |---|---|---| | 出力タイプ | インタラクティブな 3D ワールド | 2D 動画クリップ | | 次元 | 3D（探索可能） | 2D（視聴可能） | | 主要モード | ディレクティング + ウォンダリング | テキスト・動画生成、画像・動画生成 | | 音声 | ネイティブな同時生成 | 単一パスでの音声と動画の同時生成 | | アーキテクチャ | ネイティブ・マルチモーダル | Transfusion（40層のユニファイド Transformer） | | ベンチマーク順位 | 公開スコアなし | テキスト・動画 1 位（Elo 1,389）、画像・動画 1 位（Elo 1,416） | | インタラクティブ性 | リアルタイムなシーン適応 | リニア再生 | | アクセス | 限定的な早期アクセス | API は 4 月 30 日予定、オープンソース化も順次 | | 主な用途 | ゲーム、VR、シミュレーション | 映画、ソーシャルメディア、マーケティング |

Happy Horse の実績

Happy Horse は現在、世界トップの動画生成モデルです。そのテキスト・動画生成における Elo スコア 1,389 は、Seedance 2.0 を 115 ポイント近く上回っています。画像・動画生成においても Elo 1,416 という新記録を樹立しました。これらは単なる僅差ではなく、すべての競合他社に対する圧倒的な差を示しています。

このモデルは、40 層のユニファイド Transformer を備えた Transfusion アーキテクチャを採用しています。テキストトークン、参照画像の潜在変数、ノイズを含む動画・音声トークンが、単一のトークンシーケンス内で同時にノイズ除去されます。最初の 4 層と最後の 4 層はモダリティ固有のプロジェクションを使用し、中間の 32 層はすべてのモダリティでパラメータを共有します。これにより、動画と音声を一括で生成します。

Happy Oyster が切り拓く新領域

Happy Oyster は、ATH チームの生成能力を 3 次元に持ち込みました。視聴するための平面的な動画を生成するのではなく、ユーザーが「入り込む」世界を構築します。Directing（ディレクティング）モードでは、制作者がシーン構築を細かく制御でき、Wandering（ウォンダリング）モードでは、生成された環境を自由に探索できます。

受動的な生成から能動的なシミュレーションへの移行こそ、Alibaba が語る「飛躍」の正体です。ゲームのプロトタイピング、VR 体験、建築のビジュアライゼーション、トレーニングシミュレーションなど、生成されたコンテンツと対話する必要がある用途において、3D ワールドは動画クリップよりも圧倒的に有用です。

補完し合う関係

これらのモデルは互いに競合しているわけではありません。これらは Alibaba の生成 AI スタックにおける 2 つの層を体現しています。

• Happy Horse は 2D コンテンツを処理します：マーケティング動画、SNS クリップ、映画のプリビジュアライゼーションなど、最終成果物が動画ファイルであるワークフローに適しています。
• Happy Oyster は 3D コンテンツを処理します：ゲームワールド、VR 環境、シミュレーションなど、最終成果物がインタラクティブな空間であるワークフローに適しています。

ゲームスタジオであれば、Happy Oyster を使用して探索可能な環境を生成し、Happy Horse を使用して同じプロジェクトの映画のような予告編を作成することができます。ATH という共通のチームとアーキテクチャ上の類似性を考えると、両モデルが成熟するにつれて、より深い統合が進むと考えられます。

今後の公開スケジュール

Happy Horse の API は 2026 年 4 月 30 日に予定されており、その後、完全なオープンソース公開が行われる見込みです。Happy Oyster は現在、限定的な早期アクセス段階にあり、パブリック API のスケジュールは未定です。今すぐコンテンツ生成を開始する必要がある場合は、Happy Horse が近い選択肢となります。

より広範な AI ワークフローの一環として両モデルを評価したい場合は、Elser.ai が動画および 3D プラットフォーム全体を横断した比較ツールを提供しています。3D モデルの詳細については「Happy Oyster とは何か？」を、最も直接的な外部競合モデルとの比較については「HY-World 2.0 との比較」をご覧ください。