【AI实测】Pollinations ltx-2 免费视频模型实测：比 Agnes 快一个量级，但有 audio/seed 两个坑

上一篇我把 Pollinations 的六个图片模型用同一套 benchmark 横评了一遍（六个免费AI文生图模型实测：zimage 不输 Agnes、还更快），结论是「统一网关真出图，zimage 质量不输 Agnes、还更快」。这一篇轮到视频——测它网关上的 ltx-2（Lightricks 2026 年 1 月放出的开源视频模型，原生主打 4K/50fps，Pollinations 把它接到统一网关上主打「快」）。

测之前我以为会像 agnes 视频篇《免费生成视频到底行不行？实测 Agnes AI 视频模型》 那样：慢、锁不住角色、要靠图生视频兜底。真跑起来发现 ltx-2 在 Pollinations 上快得离谱（5 秒成片空闲约 30 秒出 ≈ 6 倍实时，繁忙时 ~100 秒 ≈ 20 倍，而 agnes 是 ~60 倍），画质也扎实，图生视频还能稳稳锁住角色。但有两个坑要注意：

• audio 假开关：ltx-2 恒带音频，你传 audio=false 它照样给你生成音轨，audio 参数形同虚设。
• seed 无效：ltx-2 完全忽略 seed，同一条 prompt 永远产出同一个画面（我本以为 seed=-1 是随机、能多次采样，实测 -1/100/10000/99999 全是同一帧）。

📌 这是 Pollinations 实测系列的视频篇，和 agnes 视频篇《免费生成视频到底行不行？实测 Agnes AI 视频模型》 用同一套 benchmark 横评——题目、提示词、画幅全部对齐 agnes。只有 seed 这条对不齐：agnes 不支持 seed（每次随机），ltx-2 有 seed 参数但无效（每次相同），刚好相反，第三节专门讲。

太长不看

• 速度：5s 成片实测 28-99s（空闲 ~30s≈6×，网关繁忙时涨到 ~99s≈20×），中位约 40-50s，整体比 agnes 的 ~60× 快一个量级。
• duration 遵循：请求 2/5/10s → 实际 2.04/5.04/10.04s，没踩「duration 被忽略只出 2s」的 bug。
• 画质：多动态、运镜、水下、场景都交代得过去；单主体物种不稳（橘猫画得像狗，每次都这样）。
• ⚠️ audio 假开关：audio=false 仍带音轨，参数无效。
• ⚠️ seed 无效：ltx-2 忽略 seed，同 prompt 每次画面完全相同（n=5 五帧 md5 一致 + seed=-1/100/10000/99999 实测同帧）。文档说 seed=-1 随机，但对 ltx-2 不生效（模型本身 bug，社区已知）。
• 复现性：和 agnes 正好相反——agnes 每次随机锁不住角色，ltx-2 同 prompt 确定性可复现（每次相同）。两种相反的「不可控」。
• 分辨率：只传 aspectRatio=16:9 会默认出 1
  ；必须显式传 width/height 才出 16
  （1344×768），本篇全部这么跑、对齐 agnes 16
  画幅。
• ⚠️ 额度：按小时刷新、不滚动，本篇 30 条（n=3 场景 + n=5 复现性 + 探针 + 图生视频）跨整点断点续跑。
• 图生视频：能用，且忠实遵循关键帧（比 agnes 文生视频锁得住角色），但 image 参数有个 key 坑（见第五节）。

一、先说清接口：同步 GET，不是 POST 轮询

Pollinations 的视频接口和它的图片接口一个套路——同步 GET，把提示词拼进 URL，响应体直接吐 MP4：

curl "https://gen.pollinations.ai/video/A%20fluffy%20orange%20cat%20walking%20on%20a%20beach?model=ltx-2&duration=5&aspectRatio=16:9&width=1920&height=1080&seed=-1" \
  -H "Authorization: Bearer $POLLINATIONS_API_KEY" -o cat.mp4

关键参数：

这跟 agnes 视频的 POST /v1/videos + 轮询 + 从 remixed_from_video_id 取下载链接完全是两套。Pollinations 这套更简单：一个 GET，等几十秒，MP4 就在 body 里。代价是没有任务 id、不能异步、超时就得重发。

二、逐题实测（场景题 n=3，视觉复核）

和 agnes 同题、同提示词、同 n=3。每条视频用 ffmpeg 抽 50% 时长中段帧当封面；点封面帧即可看动态。

⚠️ 先说一个贯穿本节的发现：ltx-2 的 seed 无效（详见第三节），所以每题 n=3 的 3 次生成画面完全相同（帧 md5 一致）。n=3 在这里不是为了看波动，反而成了 seed 无效的第一个证据——3 次理应不同的采样，结果一模一样。

第 1 题：单主体运动 · 橘猫海滩走 — ⚠️ 场景过关，主体漂移

提示词：A fluffy orange cat walking along a beach at sunset, gentle waves in the background, cinematic, slow motion（16

run1	run2	run3

日落海滩、海浪、一只四足动物在走，画面清晰无多肢体崩坏。n=3 三次画面完全相同，视觉模型都把这只动物看成**「疑似狗」而非橘猫**——运动和场景没问题，但主体物种不够稳。

第 2 题：复杂多动态 · 夜间城市航拍 — ✅

提示词：Aerial drone shot of a busy city intersection at night, cars with headlights moving, neon signs, rain on the streets（16

run1	run2	run3

航拍夜城、街道车流、霓虹、建筑，多元素同屏协调，清晰无变形。过关（n=3 三次相同）。

第 3 题：运镜控制 · 科幻走廊推镜头 — ✅

提示词：Dolly zoom shot moving forward through a long futuristic corridor with glowing blue lights, camera continuously pushing in, dramatic perspective, cinematic（16

run1	run2	run3

对称科幻走廊、蓝色灯带、纵深透视——标准 dolly 推镜头画面（n=3 三次完全相同）。中段帧只能确认场景对，镜头是否真「持续前推」点开 mp4 看。

第 4 题：特殊场景 · 水下海龟（流体渲染） — ✅

提示词：Underwater scene, a sea turtle swimming over a coral reef, sun rays filtering through the water surface, schools of fish, cinematic, slow motion（16

run1	run2	run3

海龟、珊瑚、鱼群、阳光光束都在，自然无变形/塑料感/多肢体，水清澈。过关——和 agnes 水下题结论一致（n=3 三次相同）。

三、复现性：seed 无效，同一条 prompt 永远相同

这一节本来想对齐 agnes 的复现性测法（agnes 是同 prompt 反复跑看一致性，每次都不同、锁不住角色）。结果跑出来一个反过来的结论：ltx-2 同一条 prompt 跑 5 次，画面完全相同。

简单场景 · 窗台橘猫看雨（n=5）

提示词（5 次都用同一条）：A fluffy orange cat sitting on a windowsill watching rain outside, cozy indoor lighting, cinematic

run1	run2	run3

run4	run5

复杂场景 · 夜市摊位（n=5）

提示词（5 次都用同一条）：A bustling night market stall with steam rising from a food cart, warm lantern light, vendors and customers, cinematic

run1	run2	run3

run4	run5

上面 10 张图看起来像 10 个不同画面？其实不是——每题 5 次的封面帧 md5 完全相同（用 ffmpeg 抽 50% 中点帧算哈希）：

（视频文件的 md5 倒是各不相同——但那只是编码/容器层的随机差异，画面字节完全一样。我一开始拿视觉模型判「窗台材质每次不同」，结果它对同一张图脑补出了差异，纯幻觉。）

换 seed 值也没用

既然 seed=-1 5 次都相同，我又用同一条 prompt（橘猫海滩）分别传 seed=-1/100/10000/99999，抽 2.5s 帧对比：

四个完全不同的 seed，画面一模一样。ltx-2 压根不理 seed 参数。

这不是 Pollinations 的锅，是 ltx-2 模型本身的 bug

Pollinations 官方文档说 seed=-1 是随机约定、会跳过缓存——对图片模型确实生效。但对 ltx-2，社区早有「seed 被忽略」的报告：SwarmUI #491（LTXV 同 seed 同参数不可复现）、LTX-2.3 API 指南提到「seed drift」（seed 没正确传递就被忽略）。所以 Pollinations 把 seed 传过去了，是 ltx-2 后端自己忽略了。

结论：和 agnes 正好反过来——agnes 不支持 seed，每次随机、锁不住角色；ltx-2 有 seed 但无效，同 prompt 永远确定性地产出同一个画面。两种相反的「不可控」：agnes 是「每次都不一样、想要哪版靠抽」，ltx-2 是「每次都一样、给你哪版就哪版」。要镜头连贯、角色一致的剧情，两边都得靠下一节的图生视频。

四、三个能力探针：duration / audio / 分辨率

duration：遵循 ✅

同一条 prompt（夜市街道）分别请求 2/5/10 秒，ffprobe 实测（10s 那条点开看动态）：

2s（封面帧）	5s（封面帧）	10s（点开看动态）

Pollinations 有些视频模型有过「忽略 duration 只出 2s」的 bug（社区 issue #7954 类）。ltx-2 实测没有这个问题，请求多少给多少。

audio：假开关 ⚠️

标定的时候就觉得不对：我请求 audio=false，ffprobe 却读出 AAC 音轨。于是专门做了对照——同一条 prompt（街头吉他手）分别 audio=false / audio=true（点 audio_on 那条能听到音轨）：

audio_off（封面帧）	audio_on（点开听音轨）

两条都带音轨。结论：ltx-2 恒带音频，audio 参数无效。你要静音视频，得拿到 mp4 后自己抠：ffmpeg -i in.mp4 -c:v copy -an out.mp4。

分辨率：传 width/height 才出 16

（1344×768）

ltx-2 在 Pollinations 上有个分辨率坑：只传 aspectRatio=16:9 不够，它默认出 1

五、图生视频：能用，且锁得住角色（但有个 key 坑）

agnes 视频篇的结论是「文生视频锁不住角色，必须靠图生视频兜底」。ltx-2 的 image 参数（首帧锁定）效果如何？3 个场景，左 flux 关键帧、右 ltx-2 视频中段帧（点右边看动态）：

场景	关键帧(flux)	视频中段帧（点开看动态）
地铁青年
窗台橘猫
小笼包

三场景全部忠实遵循关键帧（同一主体、同一场景、关键元素高度匹配）——这点比 agnes 文生视频锁得住角色。但有个 API 坑要注意：

图生视频的 image 参数必须是视频服务端能 fetch 的图片 URL。我一开始直接用 flux 生成的 gen.pollinations.ai/image/{prompt}?...（生成端点）当 image，三场景全 400 Invalid image request: Failed to fetch image。原因：视频服务端不带 key 去 fetch 那个生成端点时被 401 拦截、或撞上冷生成超时。解法：image URL 里带上 key（...&key=<sk_...>），三场景立刻全过。

（Pollinations 没有原生 /upload 端点拿静态直链，404；所以只能把 key 拼进 image URL。注意这样 key 会进请求，别把带 key 的 URL 提交进 git。）

六、耗时与额度：~8 倍定律 + pollen 按 tier 发

耗时：~6-20× 实时（负载敏感）

5s 成片的耗时跨度很大（28s 到 99s），明显随网关负载波动：空闲时 ~30s（~6×），繁忙时接近 100s（~20×），中位约 40-50s。即使取最慢的 ~20×，也比 agnes 的 ~60× 快。这跟 Pollinations 接 ltx-2 的定位一致（官方 issue #6966：speed & efficiency over resolution）。

额度：pollen 计费，按 tier 发 + 断点续跑

本篇最掣肘的地方。额度按 pollen 计、撞满就回 402 Payment Required（余额耗尽）。视频比图片贵太多（图片 ~0.001-0.05 pollen/张，视频 ~0.005 pollen/秒 → 5s 约 0.025 pollen）。

每个 tier 一个刷新周期能生成多少秒 ltx-2 视频（ltx-2 = 0.005 pollen/秒，一条 5s ≈ 0.025 pollen；tier 定义来自官方 POLLEN_FAQ）：

⚠️ Spore/Seed 按小时发、不累积（没用完的小时额度作废）——Spore 单小时才 2 秒，连一条 5s 都买不起；要跑视频至少得 Seed 档（30 秒/小时 ≈ 6 条 5s）。Flower/Nectar 是每天一整坨、额度内随便花。也能直接买 pollen（$1 = 1 pollen）。

我的账号就是 Seed 档（免费——账号年龄 + GitHub 活跃就自动升上来，不用花钱；官方说约 2 周，但我注册第二天就升了），所以本篇是纯白嫖跑的：单小时 0.15 pollen ≈ 6 条 5s 视频，30 条（≈ 0.75 pollen）得跨好几个整点断点续跑才凑齐。

实际影响：本篇 30 条（场景题 n=3 + 复现性 n=5 + duration/audio 探针 + 图生视频×3）是跨整点断点续跑跑完的——遇到 402 就停、下个整点刷新后自动续（断点续跑不重花额度）。balance 端点返回 403，没法预知余额，只能跑到 402 为止。

想自己跑：把额度当稀缺资源，按花费升序铺任务、402 即停、等下个整点续。

七、和 Agnes 视频同题横评

横评一句话：要快、要确定性可复现（同 prompt 永远同画面）、能接受 1344×768 + audio 假开关 + seed 无效，用 Pollinations ltx-2；要真随机多样性、真 1080p 和更细的调度控制，还是 agnes 那种异步管线。

八、总结：到底什么水平，免费用在哪

到底什么水平：ltx-2 在 Pollinations 上是「快 + 画质够用 + 两个坑」的水平。速度碾压 agnes，duration 听话，多动态/运镜/水下/场景都能交差，图生视频还能稳锁角色。两个坑是 audio 假开关和 seed 无效——尤其 seed 无效导致它同 prompt 确定性输出（每次相同），和 agnes（每次随机）正好相反。短板还有单主体偶有物种漂移、16

怎么选 / 免费用在哪：

• ✅ 适合：快速出 B-roll 素材、动态背景、概念演示、配图动起来的轻量场景；要镜头连贯靠图生视频；要可复现（同 prompt 永远同画面）反而是优点。
• ❌ 不适合：要真 1080p/4K、要静音（得后处理抠音轨）、要「同 prompt 多样采样」（seed 无效，只能改 prompt 换结果）。
• 避坑清单：① 16
  必须显式传 width/height（否则出 1
  ）；② 别指望 audio=false；③ 别指望换 seed 能换结果（ltx-2 忽略 seed，要多样得改 prompt）；④ 图生视频的 image URL 带上 key；⑤ 额度按小时刷新，402 即停、等下个整点续。

关于「免费」本身：免费是好东西，别全指望它——额度按小时刷新、不滚动，视频尤其吃额度（本篇 30 条跨整点跑完），关键任务留个付费后路。政策也随时可能变（ltx-2 接入还比较新，官方明说 beta 无 SLA）。

📚 本系列其它实测（按发布时间）：

1. Agnes 图片篇：《免费出图到底行不行？实测 Agnes AI 图片模型》
2. Agnes 视频篇：《免费生成视频到底行不行？实测 Agnes AI 视频模型》
3. 智谱：《智谱免费的图片和视频 API 到底行不行？一篇实测讲透》
4. Pollinations 图像篇：《Pollinations 六个免费AI文生图模型实测：zimage 不输 Agnes、还更快》