MAGI-2 Previewとは？
MAGI-2 Previewは2026年8月5日にSand AIが公開した、同社のMAGI-1の後継モデルです。総パラメータ約1140億、トークンあたり約60億がアクティブなmixture-of-expertsのtransformerで、テキスト、またはテキストと静止画から、映像とサウンドトラックを同時に生成します。Sand AIは中間的な研究リリースと位置付けています。
クリップは10秒で、対応する長さはこれだけです。プレビュー段階で512x896を生成し、14GBのリファイナーが1088x1920に仕上げます。チェックポイント全体は約307GBで、56GBのQwen3.5-27BテキストエンコーダーとWan2.2の動画VAEを含み、推論にはNVIDIA Hopper GPUが8基必要です。コードとウェイトはApache 2.0です。
MAGI-2 Previewは使う価値があるか？
MAGI-2 Previewは、本当に寛容なライセンスの音声・動画モデルをオープンコミュニティにもたらしますが、ハードウェアの負担は限られた人しか払えません。Artificial Analysisの音声付きテキストから動画ランキングでは32モデル中16位、1040 Eloで、基準として1000に固定されたKling 3.0 1080p (Pro)やLTX-2.5 Fast（942）を上回る一方、MiniMax H3（1160）とは120ポイントの差があります。
注目すべき理由はライセンスです。これより上位の唯一のオープンモデルであるMiniMax H3は、米国、EU、英国、韓国での利用に別途申請が必要です。MAGI-2はApache 2.0で、売上 の上限も除外地域もありません。
壁はハードウェアです。コードはHopper GPU 8基を前提とし、それでも1080pではどちらの段階も相手の作業データと並んで80GBのカードに収まらないため、プレビューとリファイナーの段階をGPUメモリに出し入れします。テキストエンコーダーだけで270億パラメータの言語モデルです。
Sand AIはこれがプレビューであることを率直に認めています。クリップは10秒固定で、プロンプトは別の言語モデルが書いた長い構造化JSONが最も効果的です。生成時間は公表されておらず、ブログはキャラクターの一貫性や字幕の一致についての根拠を、管理された試験ではなく非公式な観察だとしています。
真価を発揮する場面
8x H100ノードを持つ大学の動画生成研究室
ライセンス交渉なしで大規模なmixture-of-experts動画モデルを研究・ファインチューニングする
Dockerイメージと307GBのチェックポイントを取得します。Apache 2.0なので派生物を公開でき、決定論モードを使えば多少の速度と引き換えにビット単位で再現できます。
地域限定ライセンスのモデルを使えないベルリンの広告スタジオ
自社ハードウェアで音声が同期した10秒のCMを生成する
8基構成のHopperノードを借り、同梱のシステムプロンプトとLLMで企画をJSONの記述に変換し、1088x1920で描画します。MiniMax H3と違い、EUでの利用申請は不要です。
導入前に確認すること
- 導入
- docker pull sandai/magi-2-previewを実行し、hf downloadで307GBのチェックポイントを取得して、8基のGPUでtorchrunからscripts/run_demo.shを実行します。音声トラックの付加にはffmpegが必要です。
- 連携
- MagiAttentionとMagiCompilerを使うネイティブのPyTorchパイプラインと、コミットごとのDockerイメージ。DiffusersやComfyUIへの対応は記載がありません。
- データとプライバシー
- 今のところセルフホストのみなので、プロンプトと映像は手元のハードウェアに残ります。学習データの規模は公表されていません。
- 大規模利用時のコスト
- APIの価格はまだありません。セルフホストではワーカー1つにつき8基構成のHopperノードが必要で、1時間あたりのクリップ数をSand AIは公表していません。
- 制限
- 10秒のクリップのみ。寸法は16の倍数。 テキストから動画と画像から動画のみ。品質の主張が非公式な研究プレビューです。
良い点
- 売上や地域の制限がないApache 2.0のウェイト
- 映像と音声を同時に生成
- Artificial Analysisの音声・動画ランキングで32中16位
- リファイナーは1088x1920を出力
気になる点
- NVIDIA Hopper GPUが8基必要
- ダウンロードするウェイトは約307GB
- クリップは10秒固定
- ホスト版APIも速度の公表値もまだない
おすすめの人
8基構成のHopperノードを持ち、寛容なライセンスの音声・動画モデルを求める研究機関や資金力のあるスタジオ。
MAGI-2 Previewの代替
MAGI-2 Preview：よくある質問
- MAGI-2 Previewは使う価値があるか？
- MAGI-2 PreviewはApache 2.0で使える音声付き動画モデルとして最も強力ですが、まず求めてくるのはHopper GPU 8基です。 評価は5点満点中3.7点です。
- MAGI-2 Previewの料金は？
- ウェイトはApache 2.0で無料。ホスト版の価格は未定で、Artificial AnalysisはAPIを近日公開としています。
- MAGI-2 Previewの欠点は？
- NVIDIA Hopper GPUが8基必要; ダウンロードするウェイトは約307GB; クリップは10秒固定; ホスト版APIも速度の公表値もまだない.
- MAGI-2 Previewは誰に向いているか？
- 8基構成のHopperノードを持ち、寛容なライセンスの音声・動画モデルを求める研究機関や資金力のあるスタジオ。
- チームや本番環境でMAGI-2 Previewを使うと費用はいくらか？
- APIの価格はまだありません。セルフホストではワーカー1つにつき8基構成のHopperノードが必要で、1時間あたりのクリップ数をSand AIは公表していません。
- MAGI-2 Previewは企業データを扱っても安全か？
- 今のところセルフホストのみなので、プロンプトと映像は手元のハードウェアに残ります。学習データの規模は公表されていません。
- MAGI-2 Previewの代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はMiniMax H3 (Hailuo 3.0), LTX-2.5, Kandinsky 6.0 Video 、 Wan 3.0です。
回答確認日：2026年11月7日