Le modèle « écrire du code pour créer des vidéos » de SenseTime, affiné à partir de Qwen3.8-27B : dans Claude Code, associé à la compétence officielle code-video, il écrit lui-même des programmes pour rendre image par image, vérifie les captures d'écran du rendu, effectue des modifications itératives et livre finalement final.mp4 ; il produit des graphiques animés, des explications mathématiques, des scènes stylisées en 2D / 3D et des effets sonores procéduraux exprimables par du code, sans générer d'images réalistes.
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Raisons
- Contrairement aux modèles vidéo à diffusion, chaque élément de l'image est un objet nommé dans le code : le texte, les formules et les données des graphiques sont exacts caractère par caractère ; modifier la taille, le timing ou la trajectoire du mouvement ne nécessite que quelques lignes de code, le reste restant inchangé ; après la livraison, il est possible de continuer à re-rendre dans le même projet selon les retours.
- L'éditeur affirme qu'il peut fonctionner en continu pendant plus de 10 heures, plus de 2,000 tours, avec un contexte de 512K ; il a également publié la trajectoire complète de production (conversations, appels d'outils et 357 captures d'écran de vérification), facilitant la recherche sur les agents à long terme.
- Publié le 24 10, sous licence Apache-2.0, absent des numéros précédents ; la fiche inclut une courte vidéo de lancement de 90 secondes, que l'éditeur affirme avoir été produite par ce modèle.
Utilisation
- Déploiement : LightLLM, vLLM ou SGLang avec parallélisme tensoriel sur quatre cartes (--tp 4 / --tensor-parallel-size 4), contexte défini à 524288, vLLM / SGLang utilisant le parseur de raisonnement qwen3 et le parseur d'outils qwen3_coder.
- Diriger Claude Code vers votre propre point de terminaison : définir ANTHROPIC_BASE_URL, CLAUDE_CODE_MAX_CONTEXT_TOKENS=524288, CLAUDE_AUTOCOMPACT_PCT_OVERRIDE=80, CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS dans les paramètres privés, --max-turns 2000 ; copier le dossier skills/code-video du dépôt tel quel dans .claude/skills/code-video du répertoire de la tâche, nécessitant également Node.js 18+, Python 3, ffmpeg et Playwright Chromium.
- En trois étapes : d'abord, utiliser un modèle puissant avec le modèle officiel enhance_prompt pour étendre une simple demande en dense_prompt.md ; ensuite, laisser ce modèle produire la vidéo selon la compétence (out/final.mp4, SPEC.md, VERIFY.md) ; enfin, utiliser --continue pour itérer avec des commentaires de modification.
Risques
- Il n'y a que des exemples qualitatifs, l'éditeur déclare qu'il n'y a pas encore d'évaluation systématique et reconnaît que la complétude visuelle et la fiabilité à long terme sont nettement inférieures à celles des meilleurs modèles fermés.
- Une seule production vidéo nécessite plusieurs heures de temps d'agent et un contexte très long, le modèle 27B étant déployé sur quatre cartes ; les exemples officiels utilisent le mode acceptEdits pour permettre à l'agent d'exécuter des commandes sans confirmation, ce qui nécessite une exécution dans un environnement isolé.
- Il ne peut pas générer de vidéos réalistes ; l'éditeur recommande de confier l'expansion des prompts à un modèle généraliste plus puissant.