MAGI-2 Preview의 개요
MAGI-2 Preview는 2026년 8월 5일 Sand AI가 공개한 모델로 MAGI-1을 대체합니다. 총 파라미터 약 1,140억 개 중 토큰당 약 60억 개가 활성화되는 mixture-of-experts transformer로, 텍스트나 텍스트와 정지 이미지로부터 영상과 사운드트랙을 함께 생성합니다. Sand AI는 이를 중간 단계의 연구 릴리스라고 부릅니다.
클립 길이는 10초이며 지원하는 길이는 이것뿐입니다. 프리뷰 단계가 512x896으로 생성하고 14GB 리파이너가 1088x1920으로 끌어올립니다. 전체 체크포인트는 약 307GB로, 56GB Qwen3.5-27B 텍스트 인코더와 Wan2.2 영상 VAE를 포함하며, 추론에는 NVIDIA Hopper GPU 8장이 필요합니다. 코드와 웨이트는 Apache 2.0입니다.
MAGI-2 Preview, 쓸 만한 가치가 있습니까?
MAGI-2 Preview는 진정으로 관대한 라이선스의 오디오·비디오 모델을 오픈 커뮤니티에 주지만, 하드웨어 비용은 소수만 감당할 수 있습니다. Artificial Analysis의 오디오 포함 텍스트-비디오 순위에서 32개 중 16위, 1040 Elo로, 기준점 1000으로 고정된 Kling 3.0 1080p (Pro)와 LTX-2.5 Fast(942)보다 앞서지만 MiniMax H3(1160)보다 120점 뒤집니다.
주목할 이유는 라이선스입니다. 이보다 위에 있는 유일한 오픈 모델 MiniMax H3는 미국, EU, 영국, 한국에서 쓰려면 별도 신청이 필요합니다. MAGI-2는 Apache 2.0으로 매출 상한도 제외 지역도 없습니다.
걸림돌은 하드웨어입니다. 코드는 Hopper GPU 8장을 전제로 하며, 그래도 1080p에서는 어느 단계도 다른 단계의 작업 데이터와 함께 80GB 카드에 들어가지 않아 프리뷰와 리파이너 단계를 GPU 메모리에 넣었다 뺐다 합니다. 텍스트 인코더만 해도 270억 파라미터 언어 모델입니다.
Sand AI는 이것이 프리뷰임을 솔직히 인정합니다. 클립은 10초로 고정되고, 프롬프트는 별도 언어 모델이 쓴 긴 구조화 JSON일 때 가장 잘 동작하며, 생성 시간은 공개되지 않았고, 블로그는 일관된 캐릭터와 맞춰진 자막에 대한 근거를 통제된 실험이 아닌 비공식 관찰이라고 설명합니다.
제 역할을 하는 곳
8x H100 노드를 가진 대학 영상 생성 연구실
라이선스 협상 없이 대형 mixture-of-experts 영상 모델을 연구하고 파인튜닝
Docker 이미지와 307GB 체크포인트를 받습니다. Apache 2.0이라 파생물을 공개할 수 있고, 결정론 모드를 쓰면 속도를 조금 희생해 비트 단위로 재현됩니다.
지역 제한 라이선스 모델을 쓸 수 없는 베를린 광고 스튜디오
자체 하드웨어에서 소리가 동기화된 10초 광고 생성
GPU 8장짜리 Hopper 노드를 빌려, 포함된 시스템 프롬프트와 LLM으로 기획을 JSON 설명으로 바꾸고 1088x1920으로 렌더링합니다. MiniMax H3와 달리 EU 라이선스 신청이 필요 없습니다.
도입 전 확인할 점
- 설정
- docker pull sandai/magi-2-preview를 실행하고 hf download로 307GB 체크포인트를 받은 뒤, GPU 8장에서 torchrun으로 scripts/run_demo.sh를 실행합니다. 오디오 트랙을 붙이려면 ffmpeg가 필요합니다.
- 연동
- MagiAttention과 MagiCompiler를 쓰는 네이티브 PyTorch 파이프라인과 커밋별 Docker 이미지. Diffusers나 ComfyUI 지원은 표시되어 있지 않습니다.
- 데이터와 개인정보
- 지금은 셀프 호스팅뿐이라 프롬프트와 영상이 자체 하드웨어에 남습니다. 학습 데이터 규모는 공개되지 않았습니다.
- 대규모 사용 시 비용
- API 가격은 아직 없습니다. 셀프 호스팅은 워커당 GPU 8장짜리 Hopper 노드가 필요하며, Sand AI는 시간당 클립 수를 공개하지 않습니다.
- 제한
- 10초 클립만 가능, 크기는 16의 배수, 텍스트-비디오와 이미지-비디오만 지원, 품질 주장이 비공식적인 연구 프리뷰.
좋은 점
- 매출이나 지역 제한 없는 Apache 2.0 웨이트
- 영상과 오디오를 함께 생성
- Artificial Analysis 오디오·비디오 순위 32개 중 16위
- 리파이너가 1088x1920 출력
아쉬운 점
- NVIDIA Hopper GPU 8장 필요
- 내려받을 웨이트 약 307GB
- 10초 고정 클립
- 호스팅 API와 속도 수치 아직 없음
추천 대상
GPU 8장짜리 Hopper 노드를 갖추고 관대한 라이선스의 오디오·비디오 모델을 원하는 연구소와 자금이 넉넉한 스튜디오.
MAGI-2 Preview 대안
MAGI-2 Preview: 자주 묻는 질문
- MAGI-2 Preview, 쓸 만한 가치가 있습니까?
- MAGI-2 Preview는 Apache 2.0으로 쓸 수 있는 가장 강력한 소리 포함 영상 모델이며, 가장 먼저 요구하는 것은 Hopper GPU 8장입니다. 평점은 5점 만점에 3.7점입니다.
- MAGI-2 Preview의 가격은 얼마입니까?
- Apache 2.0으로 웨이트 무료. 호스팅 가격은 아직 없으며, Artificial Analysis는 API를 곧 출시로 표시합니다.
- MAGI-2 Preview의 단점은 무엇입니까?
- NVIDIA Hopper GPU 8장 필요; 내려받을 웨이트 약 307GB; 10초 고정 클립; 호스팅 API와 속도 수치 아직 없음.
- MAGI-2 Preview에 적합한 사람은 누구입니까?
- GPU 8장짜리 Hopper 노드를 갖추고 관대한 라이선스의 오디오·비디오 모델을 원하는 연구소와 자금이 넉넉한 스튜디오.
- 팀이나 프로덕션 환경에서 MAGI-2 Preview의 비용은 얼마입니까?
- API 가격은 아직 없습니다. 셀프 호스팅은 워커당 GPU 8장짜리 Hopper 노드가 필요하며, Sand AI는 시간당 클립 수를 공개하지 않습니다.
- MAGI-2 Preview에 회사 데이터를 맡겨도 안전 합니까?
- 지금은 셀프 호스팅뿐이라 프롬프트와 영상이 자체 하드웨어에 남습니다. 학습 데이터 규모는 공개되지 않았습니다.
- MAGI-2 Preview의 가장 좋은 대안은 무엇입니까?
- 저희가 리뷰한 것 중 가장 가까운 대안은 MiniMax H3 (Hailuo 3.0), LTX-2.5, Kandinsky 6.0 Video 및 Wan 3.0입니다.
답변 확인일: 2026년 11월 7일.