商汤从 Qwen3.8-27B 微调的“写代码做视频”模型：在 Claude Code 里配合官方 code-video 技能，自己写程序逐帧渲染、看渲染截图复查、反复修改，最后交付 final.mp4；做的是能用代码表达的动态图形、数学讲解、风格化 2D / 3D 场景和程序化音效，不生成写实画面。
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理由
- 和扩散视频模型不同，画面里每个元素都是代码里的具名对象：文字、公式、图表数据逐字正确，改尺寸、时间或运动轨迹只动几行代码，其余部分保持不变；交片后可继续按修改意见在同一项目里重渲。
- 官方称能连续跑 10 小时以上、2,000 轮以上，512K 上下文；同时公开了完整的制作轨迹（对话、工具调用和 357 张复查截图），方便研究长程智能体。
- 10 月 24 日发布，Apache-2.0，此前各期没有收录；卡里附 90 秒发布短片，官方称由该模型制作。
用法
- 部署：LightLLM、vLLM 或 SGLang 四卡张量并行（--tp 4 / --tensor-parallel-size 4），上下文设 524288，vLLM / SGLang 用 qwen3 推理解析器和 qwen3_coder 工具解析器。
- 把 Claude Code 指向自己的端点：私有 settings 里设 ANTHROPIC_BASE_URL、CLAUDE_CODE_MAX_CONTEXT_TOKENS=524288、CLAUDE_AUTOCOMPACT_PCT_OVERRIDE=80、CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS，--max-turns 2000；把仓库 skills/code-video 原样复制到任务目录的 .claude/skills/code-video，另需 Node.js 18+、Python 3、ffmpeg 和 Playwright Chromium。
- 三步走：先用强模型按官方 enhance_prompt 模板把一句需求扩成 dense_prompt.md；再让本模型按技能出片（out/final.mp4、SPEC.md、VERIFY.md）；之后用 --continue 写修改意见迭代。
风险
- 只有定性示例，官方说还没有系统评测，并承认画面完成度和长程可靠性明显落后最强的闭源模型。
- 一次出片要数小时智能体时间和很长的上下文，27B 模型按四卡部署；官方示例以 acceptEdits 模式让代理不经确认执行命令，需放在隔离环境里跑。
- 不能生成写实视频；提示词扩写环节官方建议交给更强的通用模型。