Zum Inhalt springen
Alpha
  • Modelle
  • Ranglisten
  • Ori
Vertrieb kontaktieren

Fußzeile

OpenRouterOpenRouter
© 2026 OpenRouter, Inc

Produkt

  • Chat
  • Ranglisten
  • Leistungsvergleiche
  • Apps
  • Entdecken
  • Modelle
  • Ori
  • Sammlungen
  • Anbieter
  • Tools
  • Preise
  • Business
  • Enterprise
  • Labs

Unternehmen

  • Über
  • Blog
  • Kunden
  • Karriere
    Offene Stellen
  • Datenschutz
  • Nutzungsbedingungen
  • Vertrauenszentrum
  • Support
  • Funktioniert mit OR
  • Daten
  • Marke

Entwickler

  • Dokumentation
  • API-Referenz
  • Entwicklerplattform
  • Status
  • KI-Sitemap

Verbinden

  • Discord
  • GitHub
  • LinkedIn
  • X
  • YouTube
Favicon für alibaba

Alibaba: HappyHorse 1.1

alibaba/happyhorse-1.1

LeistungsvergleicheVergleich

HappyHorse 1.1 is a video generation model from Alibaba. It generates short videos from a text prompt, a single starting image, or a set of reference images, with output up to 1080p and durations of 3 to 15 seconds. It is suited for creative content, social media clips, and image-driven animation, and improves on the prior version with stronger prompt adherence, smoother motion, and more consistent characters across frames.

Modalitäten
Preis
from 0,0988 $/second
Veröffentlicht
24. Juni 2026
LeistungsvergleicheVergleich
TestumgebungLeistungsvergleicheAnbieterLeistungVerfügbarkeitAppsAktivitätDokumentationFAQEntdecken

Example outputs summary for Alibaba: HappyHorse 1.1

  • Text zu Video: a slow cinematic push-in on a glowing neon sign that reads "OpenRouter" in the window of a cozy coffee shop on a rainy night, rain streaking down the glass, reflections rippling on wet pavement — generiert mit Alibaba: HappyHorse 1.1

Testumgebung

Leistungsvergleiche

Ergebnisse standardisierter Bewertungen und eigene Ausgaben dieses Modells zu gemeinsamen Vergleichstest-Prompts. Höhere Prozentwerte sind besser – und jeder Rang zeigt, wo dieses Modell unter den anhand dieser Quelle bewerteten Modellen liegt.

Benchmark outputs summary for Alibaba: HappyHorse 1.1

  • Traffic light: A fixed camera on a single traffic light against a plain grey sky. The light starts red, changes to green, and then changes to amber, in that exact order, each colour holding for a clearly visible moment. No other objects, no camera movement, no cuts. (Geteilter Platz 1. von 28 bei diesem Prompt)
  • Five candles: A fixed straight-on shot of five lit candles in a row on a dark table. The candles go out one at a time from left to right until all five are out. No hand or person visible, no camera movement, no cuts. (Geteilter Platz 14. von 28 bei diesem Prompt)
  • Wrong-way escalator: A fixed shot of an empty upward-moving escalator. A single red rubber ball bounces down the escalator steps from top to bottom, against the direction of the escalator's movement, and exits the frame at the bottom. No people, no cuts. (Geteilter Platz 1. von 28 bei diesem Prompt)
  • Frozen crowd: A busy pedestrian plaza in daylight where every single person stands perfectly still like a statue for the entire clip. Only the flags on the buildings move in the wind. No person moves at all, not even slightly. Fixed camera, no cuts. (Geteilter Platz 1. von 28 bei diesem Prompt)
  • Sign stays readable: A slow steady dolly toward a shop window sign reading exactly "OPEN 7 DAYS - COFFEE & BAGELS - EST. 2003". The text stays sharp, correctly spelled and unchanged for the whole clip as the camera approaches. No other text in the frame. (Geteilter Platz 13. von 28 bei diesem Prompt)
  • Glass of water: A fixed close shot of a full glass of water on a wooden table. A rolling orange bumps into the glass. The glass tips over away from the camera, water spills across the table and spreads outward, and the empty glass rolls slightly and comes to rest. No hands, no cuts. (Geteilter Platz 3. von 28 bei diesem Prompt)
  • Domino run: A fixed side-on shot of exactly eight upright black dominoes in a straight evenly spaced row on a white surface. The leftmost domino tips right and the whole row falls in a single left-to-right chain until all eight are flat. No hands after the start, no cuts. (Geteilter Platz 7. von 28 bei diesem Prompt)
  • Mirror walk: A fixed shot of a large wall mirror in a bright dance studio. A man in a green t-shirt walks from left to right in front of the mirror. His reflection matches his movement exactly, mirrored, for the entire clip. No cuts. (Geteilter Platz 18. von 28 bei diesem Prompt)
  • Behind the pillar: A fixed camera on a wide walkway with a single thick concrete pillar in the middle. A woman in a yellow raincoat walks at a steady pace from the left edge to the right edge, passing behind the pillar. She is briefly hidden, then reappears on the other side wearing exactly the same clothes, and exits frame right. No cuts. (Geteilter Platz 1. von 28 bei diesem Prompt)
  • Steaming mug: Thin steam rises from the coffee and drifts slowly to the right. Everything else holds still: the mug and its painted design, the table, the background, the lighting and the framing stay exactly as in the reference. Static camera. No cuts. (Geteilter Platz 1. von 27 bei diesem Prompt)
  • Walk out: The person from the reference turns and walks out of the frame to the right. Their face, hair and clothing stay exactly as in the reference until they exit. The background does not change. No cuts. (Geteilter Platz 12. von 26 bei diesem Prompt)
  • Continuous shot: A single continuous shot, no cuts, orbiting exactly once, slowly, around a stone statue of a horse in an empty courtyard. The statue stays centred the whole time and the camera ends where it started. Nothing else enters the frame. (Geteilter Platz 2. von 28 bei diesem Prompt)

Anbieter

Dieses Modell wird von einem einzigen Anbieter gehostet. OpenRouter leitet jede Anfrage direkt an ihn weiter – es sind keine Routing-Entscheidungen erforderlich.

Leistung

Der Durchsatz gibt an, wie schnell das Modell schreibt (Token pro Sekunde – höher ist besser). Die Latenz ist die gesamte Umlaufzeit (niedriger ist besser). TTFT ist die Zeit bis zum ersten Token – also die Wartezeit, bis etwas angezeigt wird (niedriger ist besser).

Verfügbarkeit

Verfügbarkeit ist der prozentuale Anteil der letzten 3 Tage, in dem mindestens ein Anbieter auf Anfragen reagiert hat. Die Verfügbarkeit der Inferenz ist der prozentuale Anteil der Zeit, in der Inferenz erfolgreich bereitgestellt wurde. OpenRouter überwacht dies kontinuierlich und verwendet den nächstbesten Anbieter, wenn ein Anbieter einen Fehler zurückgibt.

Apps

Öffentliche Apps, die den meisten Datenverkehr an dieses Modell senden. Ein guter Anhaltspunkt dafür, wie echte Produktionsworkloads aussehen – und ein Hinweis darauf, für welche Anwendungsfälle dieses Modell am besten geeignet ist.

Aktivität

Token-Volumen und Anfrageaufkommen für dieses Modell im Zeitverlauf.

API

Direkt einsetzbarer Code zum Aufrufen dieses Modells. Die API von OpenRouter ist OpenAI-kompatibel – bei den meisten SDKs genügt es, die Basis-URL auszutauschen. Zwischen den Modellen ändert sich nur der unten stehende Modell-Slug.

Derzeit nicht über EU-regionales Routing verfügbar. Dokumentation zum regionsinternen Routing

Dokumentation

Anleitungen, Rezeptsammlungen, Blogbeiträge und Tools für die Entwicklung mit Alibaba: HappyHorse 1.1 auf OpenRouter.

  • Best Image-to-Video AI Models in 2026: Cost, Resolution, and ControlBlogbeitrag

Weitere Modelle entdecken

KI-Modelle mit Bildverarbeitung: Multimodale LLMs für das BildverständnisSammlungModelle zur VideogenerierungSammlungVideomodellranglistenRangliste
Ende-zu-Ende-Latenz
0,0988 $134,0s
100,00 %
Ende-zu-Ende-Latenz
133,97s

P50, bester Anbieter

Verfügbarkeit (3 Tage)Das Modell war erreichbar. Die Anfrage wurde an einen Anbieter weitergeleitet.
100,00 %
Verfügbarkeit (3 Tage)Das Modell hat über einen beliebigen Anbieter ein Inferenzergebnis zurückgegeben. Fehler und leere Antworten wirken sich negativ darauf aus.
91,59 %

Verfügbarkeit in den letzten 3 Tagen

Letzte 72 Stunden
Verfügbarkeit 91,59 %
Vor 3 TagenVor 2 TagenGesternJetzt

Verfügbarkeit in den letzten 24 Stunden

OpenRouter Availability
91,01 %

Wenn bei einem vorgelagerten Anbieter ein Fehler auftritt, können wir diesen durch die Weiterleitung an einen anderen funktionsfähigen Anbieter beheben, sofern Ihre Anfragefilter dies zulassen. Sie können programmgesteuert auf die Verfügbarkeitsdaten pro Anbieter zugreifen, und zwar über die Endpunkt-API. Erfahren Sie mehr über unsere Optionen für Lastverteilung und Anbieter-Routing.

1.
Favicon für https://app.trycanopy.space/
Canopy
neu
0Token
2.
Favicon für https://app.maxiai.co.za/
MaxiAI Knowledge System
neu
0Token
3.
Favicon für https://openfields.app/
OpenFields
neu
0Token
4.
Favicon für https://ai-creator-os-theta.vercel.app/
AI Creator OS
neu
0Token
5.
Favicon für https://dayflame.com/
Dayflame
neu
0Token

Keine Diagrammdaten verfügbar

Häufig gestellte Fragen

HappyHorse 1.1 is a video generation model from Alibaba. It generates short videos from a text prompt, a single starting image, or a set of reference images, with output up to 1080p and durations of 3 to 15 seconds.

Die Dokumentation zu HappyHorse 1.1 auf OpenRouter umfasst der Blogbeitrag Best Image-to-Video AI Models in 2026: Cost, Resolution, and Control. Der Schnellstart behandelt API-Schlüssel und Ihre erste Anfrage, und die API-Referenz listet alle Parameter auf.

HappyHorse 1.1 kostet von 0,0988 $/second bei 720p bis 0,1278 $/second bei 1080p.

HappyHorse 1.1 unterstützt Clips mit einer Dauer von 3–15 Sekunden und kann mit einem first frame-Bild gesteuert werden.

HappyHorse 1.1 akzeptiert Text und Bilder als Eingabe und gibt Video zurück.

Wan 3.0 Prime, Wan 3.0, HappyHorse 1.0 und 2 weitere sind weitere Modelle von Alibaba für die Modalität Video.

HappyHorse 1.1 wurde am 24. Juni 2026 veröffentlicht.

Weitere Modelle von alibaba

Wan 3.0 Prime

Wan 3.0 Prime is a fast-mode variant of Wan 3.0 from Alibaba. It supports text-to-video and first-frame image-to-video generation.

Videofrom 0,068 $/second
Wan 3.0

Wan 3.0 is a video generation model from Alibaba for text-to-video, image-to-video, and reference-guided video generation. It produces 480p, 720p, or 1080p video with durations from 2 to 30 seconds.

Videofrom 0,0425 $/second
HappyHorse 1.0

HappyHorse 1.0 is a video generation model from Alibaba. It generates short videos from a text prompt, a single starting image, or a set of reference images, with output up to 1080p and durations of 3 to 15 seconds. It is suited for creative content, social media clips, and image-driven animation across a range of aspect ratios.

Videofrom 0,0988 $/second
Wan 2.7

Wan 2.7 is a video generation model from Alibaba. It supports text-to-video, image-to-video with first and last frame control, and reference-to-video, where multiple reference images guide the style and content of the generated scene.

Video0,10 $/second
Wan 2.6

Alibaba's most advanced video generation model, supporting over 10 visual creation capabilities in a unified system. Wan 2.6 generates 1080p video at 24fps from text, images, reference videos, or audio, with native audio-visual synchronization and precise lip-sync. Key features include reference-to-video (insert a character's appearance and voice into new scenes), multi-shot storytelling from simple prompts, synchronized sound effects and music, and support for 16:9, 9:16, and 1:1 aspect ratios with clips up to 15 seconds.

Videofrom 0,04 $/second
Tongyi DeepResearch 30B A3B

Tongyi DeepResearch is an agentic large language model developed by Tongyi Lab, with 30 billion total parameters activating only 3 billion per token. It's optimized for long-horizon, deep information-seeking tasks and delivers state-of-the-art performance on benchmarks like Humanity's Last Exam, BrowserComp, BrowserComp-ZH, WebWalkerQA, GAIA, xbench-DeepSearch, and FRAMES. This makes it superior for complex agentic search, reasoning, and multi-step problem-solving compared to prior models.

The model includes a fully automated synthetic data pipeline for scalable pre-training, fine-tuning, and reinforcement learning. It uses large-scale continual pre-training on diverse agentic data to boost reasoning and stay fresh. It also features end-to-end on-policy RL with a customized Group Relative Policy Optimization, including token-level gradients and negative sample filtering for stable training. The model supports ReAct for core ability checks and an IterResearch-based 'Heavy' mode for max performance through test-time scaling. It's ideal for advanced research agents, tool use, and heavy inference workflows.

Text131K Kontext