SenseNova 6.8 Code2Video

SenseNova 6.8 Code2Video

用 27B 模型生成并渲染可执行代码来制作短视频，该模型由 Qwen3.8-27B 微调而来。适合想根据提示词出视频草稿的动效设计师、教师和营销人员。

由 sensenova 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：SenseNova 6.8 Code2Video 是一个 27B 的图文模型，由 Qwen3.8-27B 微调而来，通过生成代码并渲染来制作短视频。卡片说，同一份代码还可以把工作交给图像、视频、3D 和剪辑工具。它目前的重点是完全用代码做出的短视频。

适合谁：想根据文字说明得到视频草稿的人，比如动效设计师、教师和营销团队。卡片列出的用途包括数学讲解、数据故事、角色动画和产品宣传片。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
教育 | 教师和家教 | 把一个主题做成动画数学讲解 | 根据一句提示词做出的简短讲解
营销 | 品牌团队 | 把产品宣传片做成动效设计草稿 | 带动态文字的宣传短片
媒体 | 数据写作者 | 用动态图表做数据故事 | 把图表动画化成一个短故事

如果你需要长片或实拍素材，可以跳过它。

用在哪里：

• GPU 服务器上的 Docker，用 LightLLM 或 vLLM 提供服务
• 遵循 GitHub 上生产技能的智能体
• 在 Windows、macOS 或 Linux 上下载文件

Use case | Who | What they get back
数学讲解 | 教师 | 用代码做出的简短动画视频
产品宣传 | 营销人员 | 带动效和文字的渲染片段
数据故事 | 分析师 | 展示图表和数字的动画视频

如何设置：

• 带 pip 的 Python，用来下载文件
• 能使用 GPU 的 Docker
• 多块 GPU，因为卡片里的命令把模型分成四份
• BF16 权重约需 54.7 GB 磁盘空间

1. 安装 Hugging Face hub 包。
2. 把模型下载到你的电脑。
3. 在 Docker 里启动服务，把挂载卷指向你下载的文件夹。

pip install -U huggingface_hub
hf download sensenova/SenseNova-6.8-Code2Video

卡片里的 vLLM 命令如下：

docker run --rm --gpus all --ipc=host -p 8000:8000 \
  -e VLLM_ALLOW_LONG_MAX_MODEL_LEN=1 \
  -v /path/to/SenseNova-6.8-Code2Video:/model \
  vllm/vllm-openai:latest \
    --model /model \
    --tensor-parallel-size 4 \
    --max-model-len 524288 \
    --reasoning-parser qwen3 \
    --enable-auto-tool-choice \
    --tool-call-parser qwen3_coder \
    --host 0.0.0.0 --port 8000

如何使用：服务在 8000 端口运行后，给它一份视频说明，让它来写代码。仓库里还有示例轨迹，GitHub 上的生产技能提供工作流和渲染工具。

Tool | What it does
Model weights | 权重、配置和分词器
Example trajectories | 消息和工具调用的日志，附带图示
Production skill | 工作流、制作指南和渲染工具

示例：你请它做一个简短的产品宣传片。模型为场景和动效写出可执行代码，代码渲染出画面，你得到一段短视频。

新手与专家：如果你是新手，可以把它看作通过代码工作的视频制作工具。先别急着搭 GPU 服务器，先读示例轨迹，看看一份说明是怎样变成代码的。

在内部，它是一个会写程序的语言模型，所以程序能调用的任何工具都能成为工作流的一部分。代价是质量取决于它写出的代码和周围的渲染工具。卡片称这些结果还只是初步的。

你写一份视频说明
模型生成可执行代码
代码渲染画面和动效
代码可以调用其他创作工具
输出一段短视频

注意事项：

• 上下文：最高 512K 个词元
• 它明确的重点是完全用代码做出的短视频
• 剪辑、合成、动画和 3D 被列为后续步骤
• License: Apache 2.0
• Cost to run: 没有列出付费服务，但卡片里的命令用到四块 GPU
• Data it reaches: 你的提示词和从 Hugging Face 下载的文件，以及代码调用的其他工具
• Not for: 长片，或卡片列为未来步骤的工作

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：image text to text
• 框架：transformers
• 参数量：27.4B
• Weights: about 54.7 GB in BF16; about 13.7 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：1,460
• 点赞：107
• 许可证：apache-2.0
• 语言：en, zh
• Quantized versions: 6
• Fine-tunes: 1
• 标签：transformers, safetensors, qwen3_5, image-text-to-text, code-video, video-generation, agent, claude-code, qwen3.8, conversational

链接

• 模型：https://huggingface.co/sensenova/SenseNova-6.8-Code2Video
• 文件：https://huggingface.co/sensenova/SenseNova-6.8-Code2Video/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download sensenova/SenseNova-6.8-Code2Video

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。