腾讯ARC实验室发布 ARC-Hunyuan-Video-7B：专为短视频理解而生的多模态模型

在微信视频号、TikTok 等平台上，每天有数亿条用户生成的短视频被上传。这些视频内容多样、节奏快、信息密度高，往往融合了画面、语音、音效、文字甚至情绪表达。如何让AI真正“理解”这些视频，而不仅仅是“看到”画面，是当前多模态智能的一大挑战。

为此，腾讯ARC实验室推出 ARC-Hunyuan-Video-7B —— 一个专为现实世界短视频理解设计的端到端多模态大模型。它不仅能描述画面，更能理解创作者的意图、情感表达和事件脉络，甚至能精准回答“某句话出现在第几秒”这类时间敏感问题。

• GitHub：https://github.com/TencentARC/ARC-Hunyuan-Video-7B
• 模型：https://huggingface.co/TencentARC/ARC-Hunyuan-Video-7B
• API：https://arc.tencent.com/zh/document/ARC-Hunyuan-Video-7B

该模型现已开源，包含模型检查点、推理代码与API接口，支持中英文视频理解，尤其中文表现突出。

为什么需要专门的短视频理解模型？

现有的多模态模型多聚焦于图像描述或长视频摘要，但在面对真实用户生成内容（UGC）时存在明显短板：

• 信息高度浓缩：15秒内可能包含多个情节转折、观点表达或产品演示；
• 依赖音频线索：许多视频无字幕，关键信息通过口语传递；
• 情感与主观性强：创作者意图常隐含在语气、节奏和剪辑中；
• 时间敏感任务需求多：如精彩片段提取、时间定位、结构化标注等。

传统方法往往将视频切帧后单独处理，丢失了时间连续性与音画协同信息。而 ARC-Hunyuan-Video-7B 的目标，正是解决这些问题。

核心能力：从“看到”到“理解”

1. 联合视音频推理，突破单模态局限

ARC-Hunyuan-Video-7B 配备独立音频编码器，实现精细的视音频同步融合。模型在同一时间窗口内对齐视觉帧与音频信号，从而理解仅靠画面无法捕捉的信息。这种能力使其在短剧理解、评论分析、反讽识别等任务上表现优异。

2. 精准时间感知，实现结构化理解

时间是视频的核心维度。ARC-Hunyuan-Video-7B 引入时间戳覆盖机制：在输入阶段，直接将格式化时间（HH:MM:SS）叠加在每一帧上，作为显式时间信号。

由此，模型具备以下能力：

• 多粒度时间戳标注（如“00:01:23 - 开始介绍产品功能”）
• 时间视频定位（回答“他说‘买它’是在什么时候？”）
• 分段摘要生成（按事件划分并标注起止时间）

这一设计为视频搜索、精彩片段提取、内容审核等应用提供了结构化输出基础。

3. 深层主题与创意分析

除了事实性描述，ARC-Hunyuan-Video-7B 还能进行高级语义推理：

• 识别视频主题（如“职场焦虑”、“亲子关系”）
• 分析情感基调（积极、讽刺、怀旧）
• 解读叙事结构（起承转合、悬念设置）
• 评论创作手法（对比剪辑、象征意象）

4. 长视频结构化处理，效率惊人

尽管主要面向短视频（<5分钟），ARC-Hunyuan-Video-7B 也可处理长达40分钟的视频。其策略为：

1. 将长视频按5分钟分段；
2. 并行调用模型进行逐段推理；
3. 使用大语言模型（LLM）整合各段结果，生成全局摘要。

得益于 vLLM 加速推理，整个流程在 H20 GPU 上仅需 不到3分钟，平均生成约500个token。这一效率使其具备实际部署潜力。

技术实现：四大关键设计

ARC-Hunyuan-Video-7B 基于 Hunyuan-7B 视觉语言模型构建，通过以下四项关键技术支撑其能力：

1. 精细视音频同步

• 引入独立音频编码器（如 Whisper 风格结构）
• 在时间粒度上对齐视觉帧与音频片段
• 融合生成统一的多模态表示

确保语音内容不因低帧率采样而丢失。

2. 显式时间感知机制

• 在视觉输入前，将时间戳（如 12:34:56）作为文本前缀叠加至对应帧
• 模型在训练中学习将事件与时间绑定
• 支持毫秒级精度的时间定位任务

简单有效，无需复杂位置编码。

3. 自动化引导式标注流程

• 收集数百万真实短视频（来自微信视频号等平台）
• 构建全自动标注 pipeline：利用模型自身初步输出生成候选标签
• 通过过滤、对齐、增强形成高质量训练数据

实现低成本、大规模、领域对齐的数据构建。

4. 全面多阶段训练机制

采用包含监督微调（SFT）与强化学习（RL） 的混合训练策略：

• SFT 阶段：学习基本描述与时间标注能力
• RL 阶段：以任务目标（如问答准确率、摘要相关性）为奖励信号，优化主观理解质量

实验证明，RL 训练显著提升模型在创意分析与意图识别任务上的表现。

开放能力与API服务

腾讯已开源 ARC-Hunyuan-Video-7B，提供：

• 模型检查点（Hugging Face）
• 推理代码（GitHub）
• API 接口（支持 vLLM 加速）

同时发布两个版本：

⚠️ 注意：
由于API存在文件大小限制，线上演示对视频进行了分辨率压缩，性能可能略低于论文报告值。如需复现原始效果，建议本地部署。

未来方向：专注现实世界数据

研究团队发现，引入通用视频数据集（如WebVid）可能反而损害模型对真实UGC的理解能力，原因可能是：

• 领域偏移（影视剪辑 vs 用户实拍）
• 噪声干扰（非自然场景、脚本化表达）

因此，未来工作将聚焦于：

• 构建严格筛选的现实世界视频数据集
• 训练更专一、更鲁棒的垂直模型
• 提升在低质量、弱信号场景下的稳定性