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HunyuanVideo

El modelo base de código abierto de texto a video de Tencent con código de inferencia y pesos, que requiere una GPU NVIDIA grande.

El gran modelo abierto de texto a video de Tencent

Código y pesos para generar vídeo a partir de prompts de texto, con opciones para FP8, multi-GPU y ComfyUI.

Gratis para siempre · source-available · Tencent (not OSI-approved)
✓ Needs IT✓ En el navegador✓ Colaboración en tiempo real
6.5
ZEKAI
Gran GPU, licencia regional
Gratis y open source · Vídeo
Facilidad de configuración1
Utilidad7
Mantenimiento9.5
Comunidad8.5
★ 12,767
GITHUB
Oct 2026
ACTUALIZADO
Tencent (not OSI-approved)
LICENCIA
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⚡ Respuesta rápida

HunyuanVideo es un gran modelo de generación de vídeo de Tencent, lanzado con definiciones de modelos en PyTorch, pesos preentrenados y código de inferencia. Es adecuado para investigadores y estudios con capacidad técnica que dispongan de hardware de GPU serio. Su licencia excluye a la Unión Europea, el Reino Unido y Corea del Sur, así que comprueba tu ubicación antes de empezar.

Funciona en
Cross-platform
Alojamiento
Self-host
Idiomas
Python
Licencia
Tencent (not OSI-approved)

Qué es

Clonas el repositorio, descargas los pesos y generas vídeo a partir de un prompt de texto usando la línea de comandos o una demo web de Gradio. El repositorio también cubre la reescritura de prompts, pesos cuantizados en FP8, inferencia paralela multi-GPU a través de xDiT, e integraciones con Diffusers y ComfyUI. Modelos posteriores como HunyuanVideo-1.5 se encuentran en repositorios separados.

Para quién

Es adecuado para ingenieros de ML, investigadores y equipos de producción fuera de las regiones excluidas que posean o alquilen GPUs NVIDIA de alta memoria. No es adecuado para nadie en la UE, el Reino Unido o Corea del Sur, donde la licencia indica que no se aplica, ni para usuarios de ordenadores portátiles, ni para quienes busquen un editor de vídeo ya listo.

Funciones clave

Generación de texto a video

Genera vídeo a partir de prompts de texto con configuraciones de hasta 720px por 1280px y 129 fotogramas.

Modelo de reescritura de prompts

Un modelo complementario adapta los prompts al formato con el que se entrenó el modelo de vídeo.

Pesos cuantizados en FP8

Los pesos FP8 publicados reducen el uso de memoria de la GPU.

Inferencia multi-GPU

El código de inferencia paralela impulsado por xDiT acelera la generación en varias GPUs.

Demo web de Gradio

Ejecuta un servidor local de Gradio para introducir prompts apuntando y haciendo clic.

Integraciones del ecosistema

Funciona con Diffusers y ComfyUI, con proyectos comunitarios de GGUF y de aceleración listados.

Cómo empezar

Listo en 3 pasos

1
Comprueba primero tu ubicación y tu uso frente a la Licencia Comunitaria Hunyuan de Tencent y su Política de Uso Aceptable.
2
Clona el repositorio, crea el entorno conda con Python 3.10.9, instala PyTorch para CUDA 11.8 o 12.6, y ejecuta pip install -r requirements.txt.
3
Descarga los pesos preentrenados como se describe en ckpts/README.md, y luego ejecuta el muestreador de línea de comandos de una sola GPU o el servidor de Gradio.
Sin rodeos

Nuestro veredicto honesto

Lo mejor

  • Los pesos, el código de inferencia y un informe técnico están publicados, por lo que puedes ejecutar la generación en tu propio hardware.
  • El README lista rutas comunitarias para menor memoria y un muestreo más rápido, incluyendo FP8, cuantización GGUF y métodos de almacenamiento en caché.
  • El soporte de Diffusers y ComfyUI significa que puedes integrarlo en flujos de trabajo generativos existentes.
  • La licencia establece que Tencent no reclama ningún derecho sobre los resultados que generes.

Sus límites

  • Necesita una GPU NVIDIA con CUDA: el README indica un pico de memoria de 60GB para 720p y 45GB para 544p, y recomienda una tarjeta de 80GB, por lo que no es una herramienta para ordenadores de sobremesa o portátiles.
  • La licencia no se aplica en la Unión Europea, el Reino Unido ni Corea del Sur, y cualquier uso o uso de los resultados fuera de su Territorio no tiene licencia.
  • No es una licencia open source: no puedes usar el modelo ni sus resultados para mejorar ningún otro modelo de IA, y un umbral de 100 millones de usuarios activos mensuales requiere una licencia separada de Tencent.
  • El README indica Linux como el sistema operativo compatible, y la configuración implica conda, compilaciones de PyTorch específicas para CUDA y una descarga de pesos independiente.
Costo

Precios y licencia

El código y los pesos se pueden descargar gratis bajo la licencia comunitaria de Tencent, y el repositorio no muestra ningún plan de pago. El README enlaza un Playground alojado en https://video.hunyuan.tencent.com cuyos precios no se muestran allí. El self-host cuesta lo que tu hardware de GPU o su alquiler.

Trabajo remunerado

Empleos para hispanohablantes

876 puestos remotos abiertos de entrenamiento de IA, actualizados el 15 de noviembre de 2026; la mayoría paga $20–$170 por hora. 22 de ellos piden hispanohablantes. Zekai los lista gratis; la solicitud va a la plataforma del empleador.

Ver todos los puestos abiertos →
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Preguntas

FAQ

¿Puedo usar HunyuanVideo en la UE o el Reino Unido?

No. La licencia establece que no se aplica en la Unión Europea, el Reino Unido y Corea del Sur, y limita su uso a un Territorio que los excluye.

¿Qué GPU necesito?

Una GPU NVIDIA con CUDA. El README indica un pico de memoria de 60GB para 720px por 1280px a 129 fotogramas y 45GB para 544px por 960px, y recomienda 80GB.

¿El resultado se puede usar comercialmente de forma gratuita?

La licencia dice que Tencent no reclama derechos sobre los resultados y que tú eres responsable de ellos, pero restringe el uso al Territorio y prohíbe usar los resultados para mejorar otros modelos de IA. Lee el acuerdo completo antes de un uso comercial.

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