Runway（视频）

1. 调研缘由

Runway 一开始是作为 AI 视频生成工具被大家知道的，但现在官方定位已经超出了单一的视频模型。官网上把产品分成了面向创作者的 Creative、面向开发者的 Runway Dev 和面向真实世界任务的 Robotics，整体方向用“Real-World Intelligence”来概括。[S1]

从 2025 年底到 2026 年中，Runway 先后发布了 Gen-4.5、通用世界模型 GWM-1 和机器人策略评估研究；到了 2026 年 7 月，又正式推出了整合自研和第三方模型的 Runway Dev。[S2][S6][S7][S8] 所谓“世界模型”，指的是那种能模拟环境随着动作和时间怎样变化的模型，而不是只生成一段固定的视频。

商业上，Runway 在 2026 年 2 月完成了 3.15 亿美元的 E 轮融资；同年 6 月，它又扩大了与 Lionsgate 的合作，从单纯提供制作工具延伸到了联合开发短剧等新内容，Lionsgate 同时也拿到了 Runway 的股份。[S9][S14]

所以，这篇简调主要想回答三件事：

1. Runway 的主要生态位是不是正在从 AI 视频工具扩展到世界模型公司；
2. 它的差异化到底来自自研模型、创作工作流，还是多模型开发平台；
3. 影视行业的合作，怎么和训练数据版权、创作者权益和岗位争议这些矛盾共存。

2. 简介与产品工作流

产品组成

Runway 现在横跨了四个相互关联的产品层：

• 创作 SaaS：在网页端输入文字、图片或者现有视频，就能生成、修改和组合视觉内容。
• 自研模型：核心模型包括视频生成模型 Gen-4.5、视频编辑模型 Aleph 2.0，以及能把真人表演迁移到数字角色上的 Act-Two。[S3]
• 开发者 API：Runway Dev 用一套 API 同时提供视频、图像、音频和实时数字角色能力，里面既有 Runway 自己的模型，也有 Google、字节跳动、OpenAI、ElevenLabs 这些第三方的模型。[S2][S3]
• 世界模型与机器人平台：GWM-1 用来生成可以持续交互的环境、实时数字角色和机器人模拟；机器人产品目前主要面向合作伙伴和申请接入的企业团队。[S1][S7][S8]

典型创作工作流

拿短视频制作来说，用户一般这样用：

1. 用文字或参考图生成一段初始视频；
2. 通过关键帧、参考角色和提示词来控制镜头和人物的一致性；
3. 把已有的视频交给 Aleph 2.0，去修改里面的物体、环境、光线或者镜头内容；
4. 用 Act-Two 把真人的表演、表情和动作迁移到生成的数字角色上；
5. 加上语音、音效、字幕，或者其他模型生成的素材；
6. 导出、放大分辨率，或者放到外部剪辑软件里继续完成成片。[S3][S4]

Gen-4.5 的 API 支持用文字或图片来生成视频，单次生成的时长是 2 到 10 秒。在当前的 API 文档里，它输出的是视频，不会自带同步音频；用户得去搭配其他音频模型，或者用那种支持音视频一块儿生成的第三方模型。[S3][S28]

主要用户

Runway 同时面向这几类用户：

• 做广告、短片、MV 和社交内容的个人创作者；
• 影视、广告、媒体和品牌团队；
• 需要把生成式媒体整合进自己产品的开发者；
• 需要权限管理、集中计费、安全承诺和技术支持的企业客户。[S2][S4]

从已上线的付费产品、定价和客户案例来看，生成式媒体创作是 Runway 目前公开信息最完整的商业入口。[S4][S8] 世界模型和机器人业务拓宽了它的技术边界，但眼下公开的外部部署案例、独立验证和标准化定价，还是明显比创作产品少。[S4][S8]

3. 团队与资本背景

Runway 的创始人是 Cristóbal Valenzuela、Anastasis Germanidis 和 Alejandro Matamala Ortiz，三个人是在纽约大学 Tisch School of the Arts 的 Interactive Telecommunications Program 认识的。[S11]

到这次调研为止：

• Cristóbal Valenzuela 和 Anastasis Germanidis 担任联席 CEO；
• Kamil Sindi 是 CTO；
• Michelle Kwon 是 COO；
• 联合创始人 Alejandro Matamala Ortiz 负责 Runway Labs，专门孵化实验性的 AI 视频、世界模型和相关产品。[S12][S13]

Runway 是一家总部在纽约的美国公司。[S15]

资本侧的情况：

• 2025 年 4 月，Runway 宣布完成 3.08 亿美元融资，由 General Atlantic 领投；当时 Reuters 援引知情人士的说法，估值超过 30 亿美元。[S15]
• 2026 年 2 月，公司完成了 3.15 亿美元的 E 轮，还是由 General Atlantic 领投，参与的还有 NVIDIA、Adobe Ventures、AMD Ventures、Fidelity、Mirae Asset、Felicis 等。[S9]
• TechCrunch 援引知情人士称，这一轮对应的估值大约是 53 亿美元；这个数字不是 Runway 官方披露的。[S10]

投资方名单里，芯片公司、创作软件公司和大型资管机构同时出现。[S9] 不过，这些投资和合作只能当作资源和生态上的信号，不能直接用来证明产品质量好坏或者商业表现高低。

4. 技术基础与生态位

4.1 自研视频与编辑模型

Runway 的核心自研产品有：

• Gen-4.5：做文生视频和图生视频；
• Aleph 2.0：在已有的视频上进行添加、删除、替换和风格修改；
• Act-Two：用真人表演视频去驱动数字角色；
• Gen-4 Image 系列：处理图像生成和编辑。[S3]

Gen-4.5 是 2025 年 12 月发布的。当时 Runway 披露，这个模型在 2025 年 11 月 30 日 Artificial Analysis 的文生视频榜单上拿了 1247 Elo，排在第一。[S6] 这个结果只代表那个时间点、那个榜单上的盲测偏好，不等于长期领先；到 2026 年 7 月，榜单头部的位置已经被更新的模型占据了。[S17]

4.2 GWM-1 与世界模型路线

Runway 把 GWM-1 定义为通用世界模型。它以 Gen-4.5 为基础，通过逐帧预测未来状态，让用户或外部系统可以持续改变相机、角色、环境和机器人动作。[S7]

GWM-1 目前有三种用途：

1. GWM Worlds：生成最长大约两分钟、720p 的可探索环境；
2. GWM Avatars：生成能实时回应用户的数字角色；
3. GWM Robotics：模拟机器人执行动作后环境可能发生的变化。[S7]

Runway 也明确说了，这三个版本目前还是分别做后训练的模型，公司的长期目标才是把它们进一步统一。[S7] 所以，现阶段更准确的说法是：Runway 已经把视频生成能力扩展到了环境模拟、实时交互和机器人研究，但还没公开一个能统一处理所有真实世界任务的成熟基础模型。

4.3 机器人评估

Runway 公布的早期内部实验，用世界模型模拟了八种机器人策略，并称模拟排名与真实机器人实验结果的相关系数达到了 0.95；合作方里有 NVIDIA 和仓储机器人公司 Berkshire Grey。[S8]

这个结果是 Runway 自己设计并发布的，实验规模有限，还不能看成是经过了广泛的独立验证。它更适合作为一个技术信号：生成式视频模型开始被用来做机器人的训练和评估了。

4.4 多模型开发平台

Runway Dev 不光是卖自研模型。当前的文档里还列出了 Seedance、Veo、GPT Image、ElevenLabs 等第三方模型，开发者可以通过统一的接口切换模型、计费和输出格式。[S2][S3]

这种结构让 Runway 同时处在四个生态层里：

• 基础生成模型提供者；
• 视频与图像创作应用；
• 多模型 API 聚合与开发平台；
• 世界模型和机器人模拟工具。

frontmatter 把它的主分类设成 vertical-app，是因为当前最成熟、定价最清晰的入口仍然是视觉内容生产；模型、开发平台和机器人业务则构成了跨层扩展。

4.5 技术披露程度

Runway 会公开模型能力、产品文档、部分评测结果和研究演示，但没公开核心模型权重、完整训练数据构成、训练成本、参数规模，以及足够让外部独立复现的技术细节。[S6][S7][S8] 因此，technical_disclosure 记为 limited。

5. 市场与外部信号

5.1 订阅定价

Runway 的创作产品按积分计费。到 2026 年 7 月，主要的个人套餐是这样的：[S4]

套餐	月付价格	年付折算月价	每月积分	官方折算的 Gen-4.5 时长
Standard	15 美元	12 美元	625	约 52 秒
Pro	35 美元	28 美元	2,250	约 187 秒
Max	95 美元	76 美元	9,500	约 791 秒
Enterprise	联系销售	联系销售	定制	定制

Standard 及以上套餐包含去水印导出和 4K 放大；Pro 多了自定义语音和更大的存储空间；Enterprise 提供 SSO、团队分析、集中管理和优先支持。[S4]

以上价格是 2026 年 7 月的情况，后面可能会有变动。

5.2 API 定价

Runway API 按积分计费，1 积分 0.01 美元。Gen-4.5 消耗 12 积分/秒，差不多 0.12 美元/生成秒；Gen-4 Turbo 大约是 0.05 美元/秒，Aleph 2.0 大约是 0.28 美元/秒。[S5]

第三方模型也走同一套积分系统，比如 Veo 3.1 带音频的版本大约 0.40 美元/秒，不带音频的大约 0.20 美元/秒。[S5]

这种计费方式方便开发者统一管理不同供应商，但最终成本还是会受生成时长、失败重试、分辨率和所选模型的影响，不能光看单次标价来判断完整制作成本。

5.3 企业与开发者信号

Runway 官方说，它的 API 已经被 Adobe、ElevenLabs、Shutterstock、Figma Weave、Gamma 和 Silverside 等团队在用，并且已经生成了数百万件媒体内容。[S2] 这些数字来自 Runway 官方，没有找到足够多的公开资料来做独立核验。

Runway Dev 向企业客户承诺：不用客户数据训练模型、支持零数据保留，并提供企业级安全与权限控制。[S2][S21]

5.4 影视与内容合作

Runway 和 Lionsgate 从 2024 年开始合作，最早涉及定制模型、前期视觉设计、故事板和制作流程。2026 年 6 月，双方宣布扩大合作，一起基于 Lionsgate 已有的 IP 开发短篇连续内容；Lionsgate 同时拿到了 Runway 的股权。[S14]

这表示 Runway 不光卖工具给影视公司，也开始参与到内容开发流程里了。不过，合作公告没有披露股权比例、版权收益怎么分、项目预算和最终的上线表现。

5.5 创作者参与度信号

美联社报道，Runway AI Film Festival 的投稿量从 2023 年的大约 300 部，增加到 2025 年的大约 6,000 部；投稿数字来自 Runway CEO 的公开说法。[S16]

投稿量的增长可以说明 AI 视频创作活动在扩大，但不能直接等同于 Runway 的付费用户数量、留存率或者商业收入。Runway 还没有公开足够完整的用户规模、ARR、利润率或者算力成本数据。

6. 公开评价与主要分歧

正面评价（独立评测、独立媒体、官方及合作方）

• 独立评测：Gen-4.5 发布时在 Artificial Analysis 的盲测榜单中排在首位，说明它当时生成的结果在人类偏好评分上比较靠前。[S6] 不过，榜单会随着新模型发布变动，现在头部已经是别的模型了。[S17]
• 独立媒体：美联社对 Runway AI Film Festival 的报道显示，AI 视频已经可以做出风格明确的短片、广告式内容和实验作品，但要制作连贯的影片，还是需要大量提示词、选片和人工导演来把控。[S16]
• 官方及合作方：Runway 和 Lionsgate 把合作从制作辅助扩展到了联合内容开发，反映出部分影视公司愿意在真实制作流程里试用生成式视频。[S14] 这属于合作双方自己的披露，不是独立的效果评估。
• 官方客户信息：Runway Dev 披露 Adobe、Shutterstock、ElevenLabs 等团队正在使用它的 API。[S2] 这些案例说明产品已经进入了一部分商业工作流，但官方案例不能单独证明普遍采用或者投入产出比。

主要批评与质疑（独立媒体、诉讼当事方、行业从业者）

• 视觉与物理一致性：The Verge 在测试和整理 Gen-4.5 发布信息时指出，模型还是会出现物体恒常性和因果顺序的错误，比如结果先于动作出现，或者物体结构在镜头里变来变去。[S18]
• 训练数据来源：The Verge 援引 404 Media 的调查称，一份跟 Runway 数据收集有关的内部表格里，包含了大量 YouTube 频道和盗版影视网站的链接；报道也说明了，没法确认表格里所有视频是不是真的都进了训练集，Runway 当时没有回应这些问题。[S20]
• 版权诉讼：2026 年 2 月，一名 YouTube 创作者对 Runway 提起了拟议集体诉讼，指控公司绕过了平台保护、未经许可就用视频训练模型。案子还在指控和诉讼阶段，不能把原告的主张当成已经确认的事实。[S19]
• 劳动与创作者权益：美联社在 AI 影视报道里记录了影视工会及从业者对岗位替代、肖像使用、报酬和授权边界的持续担忧。[S16] 这类争议不光是冲着 Runway 来的，但 Runway 跟影视公司深入合作之后，会跟这些行业规则撞得更直接。
• 世界模型验证不足：Runway 的机器人相关数据目前主要来自公司内部实验和合作方项目，没有找到足够公开、独立且可复现的评测，来验证它在不同机器人、环境和任务上的稳定性。[S8]

存在分歧之处

第一，模型排行榜是不是就代表了产品差异化。 Gen-4.5 曾经在独立榜单上领先过，但现在的排名已经变了。[S6][S17] 一种评价更看重单模型画质和提示词响应；另一种评价更看重视频编辑、角色控制、资产管理、API 接入和企业工作流。这两套标准衡量的不是同一个产品维度。

第二，Runway 是视频生成公司还是世界模型公司。 官方已经把 GWM 和 Robotics 放到了核心叙事里。[S1][S7] 但目前付费套餐、开发者使用和客户案例，仍然主要围绕生成式媒体。[S2][S4] 所以，“世界模型”可以看成是一个明确的技术扩展方向，但它到底占了多少商业比重、独立验证到了什么程度，还不清楚。

第三，AI 影视工具到底是提高了创作效率，还是把创作者的收入和控制权转移走了。 影视公司的合作和电影节的投稿，说明创作使用在扩大。[S14][S16] 同时，训练授权、素材归属、岗位变化和生成内容的收益分配，仍然存在诉讼和行业争议。[S16][S19][S20]

这次没有采用 Tier3 社区内容作为产品事实依据。因为没有找到足够有代表性、能交叉验证的社区样本，所以不概括“普遍用户评价”。

7. 同类对比（与头部/高知名度同类项目）

主要对标项目：

• Google Flow / Veo
• OpenAI Sora 2

OpenAI 已经在 2026 年 4 月 26 日关闭了原来的 Sora 网页端和移动应用，但它的开发者文档还保留着 Sora 2 API，并把模型标成了 Legacy。所以，下面的对比包含当前的 API 能力，不代表 Sora 还拥有独立的消费者产品。[S25][S26]

关键维度对比（事实，标来源）

维度	Runway	Google Flow / Veo	OpenAI Sora 2
当前主要产品形态	创作 SaaS、企业版、统一多模型 API、世界模型与机器人平台 [S1][S2]	Flow 创作工作室；Veo 可通过 Google 产品及云端 API 使用 [S22][S23]	原 Sora 网页端与 App 已关闭；Sora 2 API 文档仍保留 [S25][S26]
核心自研视频模型	Gen-4.5；另有 Aleph 2.0 视频编辑和 Act-Two 角色驱动 [S3]	Veo 3.1；Flow 同时接入 Gemini Omni Flash [S22]	Sora 2、Sora 2 Pro [S26]
第三方模型聚合	同一 API 同时提供 Veo、Seedance、GPT Image、ElevenLabs 等第三方模型 [S2][S3]	Flow 主要整合 Google 自有 Veo、Gemini 和 Lyria 系列 [S22][S23]	官方 API 主要提供 OpenAI 自有视频模型 [S26]
输入与输出	Gen-4.5 支持文本或图像生成视频；当前自研模型文档未列原生同步音频输出 [S3]	Veo 3.1 支持文本或图像生成带音频视频 [S22][S24]	Sora 2 支持文本或图像输入，并生成带同步音频的视频 [S26]
单次生成时长	Gen-4.5 API 支持 2—10 秒 [S28]	Veo 常用时长为 4、6、8 秒；Gemini Omni Flash 可选至 10 秒 [S22]	视频 API 支持 4、8、12 秒 [S27]
代表性 API 标价	Gen-4.5 约 0.12 美元/秒 [S5]	Veo 3.1 带音频约 0.40 美元/秒 [S24]	Sora 2 约 0.10 美元/秒，Sora 2 Pro 约 0.30 美元/秒 [S26]
视频编辑	Aleph 2.0 可修改已有视频中的主体、场景和风格 [S3]	Flow 提供视频编辑、参考素材和镜头控制功能 [S22][S23]	API 提供视频创建及相关编辑操作；消费者应用已停止 [S25][S27]
世界模型与机器人方向	已发布 GWM Worlds、Avatars、Robotics，并公开早期机器人策略评估 [S7][S8]	本次所查 Flow/Veo 产品资料主要聚焦媒体生成与编辑 [S22][S23]	本次所查 Sora 2 产品资料主要聚焦视频与音频生成 [S26]
开放状态	闭源，未开放核心模型权重 [S3]	闭源 [S22]	闭源 [S26]

以上价格和产品状态是 2026 年 7 月的情况，后面可能会有变动。

公开评价中的对比（非个人裁决）

Artificial Analysis 当前的盲测榜单显示，Google Gemini Omni Flash 在有声和无声文生视频榜单上都排在前面；Runway Gen-4.5 曾经在 2025 年 11 月的榜单里领先过，但到 2026 年 7 月已经不在头部位置了。[S6][S17] 这说明公开的模型排名时间性很强，不能把一次榜首直接当成长期的产品结论。

从产品事实来看，Runway 当前覆盖了自研模型、第三方模型聚合、视频编辑、企业创作和机器人模拟；Google Flow 更集中在 Google 自有模型组成的创作工作室上；Sora 2 目前主要以 API 模型的形式存在。[S1][S2][S22][S25][S26] 这些是产品范围的差别，不代表整体谁优谁劣。

价格方面，三家的公开 API 单价、音频能力、时长和生成模式都不一样，不能只比每秒价格：比如 Runway Gen-4.5 的标价不含原生同步音频，而 Veo 3.1 和 Sora 2 的相关价格是包含音视频联合输出的。[S3][S5][S24][S26]

8. 信息缺口与后续观察

1. 商业数据披露有限 没有找到足够公开资料来确认 Runway 的 ARR、付费用户数量、客户续约率、毛利率，以及单次生成的实际算力成本。

2. 各业务线收入结构不清楚 创作订阅、企业合同、API、影视合作和机器人业务分别贡献了多少收入，还没有公开。

3. 第三方模型聚合的经济结构不透明 Runway Dev 怎么跟模型供应商分成、是不是拿到了批量采购折扣，以及第三方调用对利润率的影响，都没有找到足够公开的资料。

4. 训练数据授权边界仍待确认 Runway 没有公开完整的训练数据清单、授权比例和数据删除机制；相关诉讼还没有形成最终裁决。

5. GWM-1 的统一程度有限 Worlds、Avatars 和 Robotics 目前还是分别后训练的版本。后续要关注会不会出现共享能力更强的统一模型，以及有没有公开的可复现评测。

6. 机器人业务缺少规模化指标 后续可以观察真实客户数量、支持的机器人类型、模拟和现实的误差、每次评估的成本，以及会不会有独立研究的复现。

7. 影视合作的成果尚未充分公开 Lionsgate 联合项目的作品、上线渠道、制作周期、成本变化和创作者报酬机制，这些都还有待披露。

8. 模型排名变化较快 单次榜单领先能持续的时间有限。后续更适合同时观察模型质量、可控性、生成成功率、编辑能力、工作流效率和客户留存。

9. 归纳洞察 ★

9.1 Runway 的生态位正在从单模型产品走向多层平台

Runway 仍然以视频和视觉创作为主要商业入口，但它同时在经营自研模型、创作 SaaS、企业服务、多模型 API 和机器人模拟。它不再单靠“某代视频模型是不是暂时领先”来定义自己，而是在模型上面增加了编辑、资产控制、开发接口和行业工作流。

9.2 多模型聚合把“只能用自家模型”这条边界模糊掉了

Runway Dev 同时卖自研模型和第三方模型。对开发者来说，Runway 给的不只是一个模型调用入口，同时也是统一计费、模型切换、权限和企业支持的中间层。这样一来，Runway 跟纯基础模型厂商、单一创作软件之间都有了重叠，但它对第三方模型的依赖有多深、平台的利润结构怎么样，都还没有公开。

9.3 视频生成正在成为世界模型研究的一条入口

GWM-1 把逐帧视频预测用到了可交互环境、数字角色和机器人动作模拟上，说明 Runway 正在尝试把“预测下一帧”这件事，扩展到“预测动作之后的世界会变成什么样”。不过，现在三个 GWM 版本还是分开训练的，机器人的结果也主要来自内部实验，所以更合适的理解是：技术扩展已经起步了，但还不是一个已经做完了的通用世界模型。

9.4 影视商业化与权利争议会同时推进

Runway 一边跟 Lionsgate 联合开发内容、办 AI 电影节、进入企业制作流程，另一边还在面对训练数据、版权授权、劳动岗位和创作者报酬的争议。这两组信号并不矛盾：生成式视频越深入真实制作，工具能力之外的合同、授权、归属和收益分配就越重要。

9.5 Runway 的差异化需要分层观察

从公开资料来看，Runway 的差异化不能只用视频画质榜单来概括。更完整的观察维度包括：

• 自研模型有没有保持竞争力；
• 视频编辑和角色控制有没有改善实际制作流程；
• 多模型 API 有没有形成稳定的开发者使用；
• 企业和影视合作能不能产生可持续的项目；
• 世界模型与机器人研究能不能拿到独立验证。

这些维度现在处在不同的成熟阶段，不能合在一起得出一个简单的“领先”或“落后”的结论。

10. 来源与更新时间

• 信息截至（as_of）：2026-07-18
• 最后复查（last_checked）：2026-07-18
• 最后更新（last_updated）：未更新
• Tier3 使用情况：本次未采用 Tier3 来源支撑事实或普遍评价

来源列表

• [S1] Tier1｜Runway 官方首页｜Runway｜访问日期：2026-07-18。
• [S2] Tier1｜Introducing Runway Dev｜Runway｜访问日期：2026-07-18。
• [S3] Tier1｜Available Models｜Runway API Documentation｜访问日期：2026-07-18。
• [S4] Tier1｜Plans and Pricing｜Runway｜访问日期：2026-07-18。
• [S5] Tier1｜API Pricing｜Runway API Documentation｜访问日期：2026-07-18。
• [S6] Tier1｜Introducing Runway Gen-4.5｜Runway Research｜访问日期：2026-07-18。
• [S7] Tier1｜Introducing Runway GWM-1｜Runway Research｜访问日期：2026-07-18。
• [S8] Tier1｜Accelerating Robot Policy Evaluation with Generative World Models｜Runway Research｜访问日期：2026-07-18。
• [S9] Tier1｜Runway Series E Funding｜Runway｜访问日期：2026-07-18。
• [S10] Tier2｜Runway raises $315M at a reported $5.3B valuation｜TechCrunch｜访问日期：2026-07-18。
• [S11] Tier1｜ITP Alum Cristóbal Valenzuela ‘18 to be honored at 2026 Tisch Gala｜NYU Tisch School of the Arts｜访问日期：2026-07-18。
• [S12] Tier1｜New Leaders to Support Runway’s Next Phase of Growth｜Runway｜访问日期：2026-07-18。
• [S13] Tier1｜Introducing Runway Labs｜Runway｜访问日期：2026-07-18。
• [S14] Tier1｜Runway and Lionsgate Expand Partnership｜Runway｜访问日期：2026-07-18。
• [S15] Tier2｜AI video maker Runway raises $308 million｜Reuters｜访问日期：2026-07-18。
• [S16] Tier2｜At an AI film festival, filmmakers explore the technology’s possibilities and limits｜Associated Press｜访问日期：2026-07-18。
• [S17] Tier2｜Text-to-Video Leaderboard｜Artificial Analysis｜访问日期：2026-07-18。
• [S18] Tier2｜Runway’s latest AI video generator still struggles with object permanence｜The Verge｜访问日期：2026-07-18。
• [S19] Tier2｜YouTuber sues Runway AI in copyright class action｜Reuters｜访问日期：2026-07-18。
• [S20] Tier2｜Runway’s AI video generator reportedly trained on scraped YouTube videos｜The Verge｜访问日期：2026-07-18。
• [S21] Tier1｜Data Security｜Runway｜访问日期：2026-07-18。
• [S22] Tier1｜Create videos in Flow and supported models｜Google Flow Help｜访问日期：2026-07-18。
• [S23] Tier1｜Flow product updates｜Google｜访问日期：2026-07-18。
• [S24] Tier1｜Generative AI model pricing｜Google Cloud｜访问日期：2026-07-18。
• [S25] Tier1｜What to know about the Sora discontinuation｜OpenAI Help Center｜访问日期：2026-07-18。
• [S26] Tier1｜Sora 2 Model Documentation｜OpenAI Developers｜访问日期：2026-07-18。
• [S27] Tier1｜Videos API Reference｜OpenAI Developers｜访问日期：2026-07-18。
• [S28] Tier1｜Runway API Changelog｜Runway API Documentation｜访问日期：2026-07-18。