Seedance 2.5対Wan 3.0、3.7倍の値段に見合うか？4ラウンド比較

Seedance 2.5とWan 3.0は、どちらも一度に最大30秒まで、音声も同時に生成できるAI動画モデルです。同じMagnific 720pの設定で、Seedanceは1秒あたり440クレジット、Wanは120クレジットで、3.7倍の差があります。動画は同じプロンプトを二つのモデルに入れて4ラウンドを戦わせ、その値段に見合うかを検証しました。この記事はその結果を、測定方法と限界までまとめて整理し直したものです。動画の公開日2026-09-15時点で、価格とランキングも2026年9月の値です。

結論から

• 4ラウンド12項目の判定で、Seedanceは合格9・保留3、Wanは合格8・保留4で、どちらも不合格はありませんでした。
• 1本ずつ生成するのにかかったクレジットはSeedanceが21,560、Wanが6,240で、約3.5倍です。動画は、合格が一つ多いだけで3倍を超える値段なので、この4ラウンドではSeedanceの値段が常に妥当とは言えなかったとまとめています。
• 勝者は一つではなく、用途別です。韓国語のセリフはWan、セルアニメらしさと製品の文字の鮮明さはSeedance、アクションは双方に欠点があり引き分けです。

数字の種類

• 当チャンネルの測定：クレジット消費（Magnificの画面）、色の豊かさ、文字起こし、文字認識（OCR）、顔認識、音の分析
• レビューでの実測（他者の集計）：Artificial Analysis（2026-09-14確認）とarena（2026-09-04更新）のブラインド投票ランキング
• 公式：発売日と入力上限（ByteDance Seedのブログ、Alibaba Cloudのドキュメント、Atlas Cloud、2026年9月）、Magnific 720pの料金
• 計算・推定：3.7倍、3.5倍、30秒1本のクレジット、月間クレジットに対する割合

比較に使ったクリップは、二つのモデルに同じプロンプトを参照画像なしでテキストだけで入れ、16:9 720pでMagnificにて生成したものです。画面は常に左がSeedance、右がWanで、判定はプロンプトの順守、体と形、音の三つについて、合格・保留・不合格を付けました。判定は「測定値と静止画面を根拠にした今回限りの基準」です。

二つのモデルを一目で

どちらもウェイトは公開されていません。動画が特に強調した訂正が一つあります。Wan 3.0はオープンソースではありません。ウェイトを公開した最後の代表的なモデルは2025年7月のWan 2.2（Apache 2.0）で、2.5から3.0までの4世代はAPIでしか使えません。Wan 2.2のライセンスをそのまま3.0に当てはめてはいけません。

ブラインド投票のランキングは、日付を付けて見る必要があります。2026-09-14時点のArtificial Analysisのテキストから動画のランキングでは、Wan 3.0が1位で、Seedance 2.5はまだ一覧にありませんでした。9月4日更新のarenaのランキングでは、Wanが3位、Seedance 2.5 720pが6位ですが、誤差の範囲が重なっていて事実上同じクラスだと動画は説明しています。

コストの内訳

料金は、Seedance 2.5が4秒で1,760クレジット、Wan 3.0が2秒で240クレジットで、これを1秒あたりに換算すると440対120（3.7倍）です。30秒1本なら13,200対3,600クレジットです。Magnificの月20ドルのプランは月20,000クレジットなので、Seedanceで30秒を1本作ると1か月分の66%、Wanは18%です。今回の4ラウンドを1本ずつ生成するのに、Seedanceは21,560クレジットで1か月分を超え、Wanは6,240クレジットでした。

動画は、人が知りたいのは1本の値段ではなく「使える1本の値段」（1本のクレジット×生成した本数÷合格した本数）だと述べています。ただし今回はラウンドごとに1本ずつしか生成していないため、やり直しを含めた実際の単価は求められませんでした。

ラウンド1：速いアクションと物理

雨の降るソウルの屋上を走り、1メートルの隙間を跳び越え、転がって着地し、手すりで息を整える15秒です（6,600対1,800クレジット）。

• 印象：Wanは明るく鮮やかです。色の豊かさを測るとWanがSeedanceの1.6倍で、Seedanceは曇りの日のソウルのくすんだ色でした。
• 動き：ジャンプのスローモーションで、Seedanceは2秒間、足の高さも姿勢もそのままで止まりました。Wanは浮き上がって降りてくる曲線が生きていて、着地後の前転もきちんと一回転しました。その代わり、Wanは1メートルの隙間を車が走る道路の幅に広げてしまいました。
• 手：Seedanceは濡れた床につく両手が、指の関節まで自然でした。Wanは走って跳ぶ間に手が赤い手袋をはめたように染まり、8秒の空中で指の区別がつかない塊になり、10秒を過ぎてやっと肌の色に戻りました。
• 文字と顔：Wanが描いたハングルの看板は、拡大すると「걱식싱」という、ハングルに見えても存在しない言葉でした。顔認識で同一人物かどうかを比べると、Wanは同じ人物と出て、Seedanceは髪が顔を隠していて測れませんでした。
• 音：どちらも着地音が足の着く1フレーム以内に合っていました。Seedanceはほぼモノラル、Wanはステレオでした。

ラウンド2：二人の会話と韓国語のリップシンク

深夜のキンパ屋で、60代の店主と仕事帰りの客が交わす12秒の会話です（5,280対1,800クレジット、Wan版は15秒で出ました）。発音とイントネーションを見ました。

文字起こしモデル（faster-whisper large-v3）でセリフを書き起こして台本と照合したところ、Wanは3行すべて台本と一字も違いませんでした。Seedanceは最後の行「もう一つあげるね」が、2回の文字起こしとも別の言葉として書き起こされました。笑いながら言うセリフで発音がつぶれたのです。

• 声の高さは、どちらも店主が100Hz前後、客が180Hz前後で、話し手が入れ替わった箇所はありませんでした。
• 演出はWanのほうが台本に近いものでした（肩越しのショット、後ろでつけられたテレビ、後ろへ引くカメラ）。Seedanceは棚にキンパが積まれた温かい店を描きましたが、後ろへ引くカメラはほとんどありませんでした。
• 文字起こしは同じ発音の言葉を間違えることもあり、イントネーションが中国語のように聞こえるかは機械では測れないため、動画は自分の耳で聞くよう勧めました。

判定は、Seedanceがプロンプト合格、形合格、音は保留、Wanは三項目すべて合格です。

ラウンド3：ハングルの文字と製品

つや消しの黒いタンブラーに白い文字で「ドユンコーヒー」（韓国語）と書き、ターンテーブルで半回転しながらふたが開く10秒です（4,400対1,200クレジット）。文字は、EasyOCRで3フレームごとに読み取れたかを測り、OCRが「윤」を似た字形の「운」と読んだものは正解として数えました。

どちらも4文字を間違えませんでした。Seedanceはすべてのフレーム（81/81）で読み取れ、Wanは100フレーム中63フレームで読み取れました。Wanはタンブラーが回って文字が横へ回り込み、7秒からはふたのクローズアップで文字が画面の外にあるためです。

ところが、この数字には落とし穴があります。Seedanceの文字の位置は、10秒間で横にわずか2ピクセルしか動きませんでした。タンブラーが回っていないということで、半回転せよという指示を抜かして得た100%です。

• ふたの解釈が分かれました。Seedanceはふたがまるごと飛んでいき、Wanは飲み口のカバーが開きましたが、0.2秒で再び閉じて半透明になり、前のカットで左へ回っていたタンブラーが次のカットでは右へ回りました。開く音は、どちらも映像と2フレーム以内に合っていました。
• 音はSeedanceのほうが豊かでした。水滴、ふた、蒸気の抜ける音が別々に捉えられ、Wanは静かな響きの上にカチッという音だけが短く鳴りました。

判定は、Seedanceがプロンプト保留（タンブラーが回らない）、形合格、音合格、Wanがプロンプト合格（回転、カバー、湯気）、形は保留（カバーが再び閉じる）、音合格です。

ラウンド4：2Dアニメーション

桜の舞うバス停で赤いマフラーを巻いた女子生徒を描いた12秒です（5,280対1,440クレジット）。

• 絵柄：Seedanceは平面的なセルの陰影で、プロンプトが求めたセルアニメらしさに近いものでした。Wanは光のにじみが強い劇場版アニメのような絵で、なめらかで華やかですが、求めた雰囲気ではありませんでした。
• 数値：同じ絵を何フレームか保つ度合い（リミテッドアニメーションほど高い）は、遠景でSeedance 67%対Wan 9%、中景で49%対0%でした。クローズアップは8%対10%でした。連続するフレームの差で測った値なので、花びらがたくさん舞うと低く出ることがあると画面に書かれています。
• ディテール：クローズアップで、Seedanceは花びらが鼻にとまって最後まで残り、Wanは鼻をかすめて落ちました。バスが来るときに顔を上げて一歩踏み出すという指示に、Wanは体を向け、Seedanceは携帯電話を見たままでした。
• 音：どちらもバスが入ってくる瞬間に合わせて大きくなり、Seedanceは全体の音量が小さめでした。

合計と用途別の結論

月20ドルのプランの値段に換算すると、21.56ドル対6.24ドルです（動画の表記）。

限界と確認できなかったこと

• ラウンドごとに1本ずつだけ生成した結果です。同じプロンプトで何度も生成すれば変わる可能性があり、やり直しまで含めた実際の単価は、この動画では求めていません。
• 30秒のワンテイクで20秒あたりから映像が溶けるかを見るドリフト検証は、今回は抜けました。動画は続編を予告しましたが、説明欄には、チャンネルの方向が変わったため作らないことにしたと書かれています。
• 文字起こしは同じ発音の言葉を間違えることがあり、イントネーションは機械では測れないため、自分で聞くしかありません。
• 比較に使ったクリップはすべて、生成AI（Seedance 2.5、Wan 3.0）がMagnificで作ったもので、人の顔が出る場面はこの記事では使っていません。
• 価格、ランキング、モデルの仕様は2026年9月の値です。動画以降の変更は反映していません。