MAGI-2 Preview: open AI-videomodel van Sand.ai getest

👁 115 keer gelezen

Pagina regelmatig bijgewerkt. Stand van zaken op 11 oktober 2026.

MAGI-2 Preview is een open-source videomodel van het bedrijf Sand.ai uit Peking: 114 miljard parameters, waarvan er circa 6 miljard actief zijn per token, clips van 10 seconden in 1080p met audio, en een Apache-2.0-licentie. In het image-to-video-klassement van Artificial Analysis staat het model op de 10e plaats (1093 Elo-punten), waarmee het na MiniMax H3 het hoogst genoteerde model met publieke gewichten is. De adder onder het gras: om het lokaal te draaien heb je 8 NVIDIA Hopper-kaarten van 80 GB nodig, en een API met publieke tarieven ontbreekt vooralsnog.

Wat is MAGI-2 en wie zit erachter?

Sand.ai is een start-up uit Peking, opgericht door Cao Yue. Hij is mede-bedenker van de Swin Transformer-architectuur (Marr Prize-winnaar), voormalig Principal Researcher bij Microsoft Research Asia en ex-hoofd van een onderzoekscentrum bij BAAI. Het bedrijf bracht eerder al diverse AI-producten uit:

• MAGI-1 (2025) - een autoregressief videomodel dat videoclips in stukken genereerde en kon verlengen. Beschikbaar via API’s bij verschillende tussenpartijen.
• GAGA-1 - een audio-videomodel gericht op pratende personages.
• VidMuse - een app voor videoclips; de website van Sand.ai claimt dat hiermee binnen twee maanden een jaarlijkse terugkerende omzet (ARR) van meer dan 10 miljoen USD werd bereikt (circa 8,94 miljoen EUR op basis van de ECB-referentiekoers van 12 oktober 2026, bron: ecb.europa.eu).
• MAGI-2 Preview (5 augustus 2026) - een nieuw basismodel met openbare gewichten.

Financiering: volgens 36kr (29 juni 2026) heeft Sand.ai meer dan 100 miljoen USD opgehaald in twee rondes (circa 89,44 miljoen EUR, ECB-referentiekoers van 12 oktober 2026), onder andere bij Matrix Partners China, Sinovation, IDG en Baidu Ventures. Op 29 september kondigde Wangsu Science & Technology de aankoop aan van een belang van 4,4% voor 300 miljoen yuan, waarmee het bedrijf gewaardeerd wordt op circa 1 miljard USD (ca. 894,37 miljoen EUR, ECB-referentiekoers van 12 oktober 2026). Uit dezelfde documenten blijken geringe inkomsten en aanzienlijke verliezen - zoals beschreven in het artikel over de waardering van Sand.ai op 1 miljard dollar.

Technisch gezien breekt MAGI-2 met de aanpak van MAGI-1. In plaats van stapsgewijze generatie maakt het gebruik van een diffuse-transformer die tekst, beeld en audio tegelijk in één sequentie verwerkt. De omvangrijke parameterhoeveelheid komt door de MoE-architectuur (Mixture of Experts): 40 lagen, waarvan 36 spaarzaam (sparse), met per laag 12 koppen met elk een eigen router. Elke kop selecteert 6 van de 256 experts. Daardoor heeft het model 114 miljard parameters in totaal, maar berekent het per token slechts circa 6 miljard. Sand.ai noemt het in zijn onderzoeksrapport expliciet een “intermediate research release”, oftewel een tussenversie.

Positie in de ranglijst van Artificial Analysis

Artificial Analysis (AA) baseert zijn ranglijsten op blinde vergelijkingen: beoordelaars krijgen twee clips te zien op basis van dezelfde prompt en kiezen het beste resultaat. Ik heb de tabellen geraadpleegd op 11 oktober 2026. In de categorie image-to-video staat MAGI-2 Preview op de 10e plaats met 1093 Elo-punten. Het 95%-interval (1086-1100) overlapt met Grok Imagine 1.5 en HappyHorse 1.0, wat betekent dat de posities 9 tot en met 11 statistisch gezien nagenoeg gelijkwaardig zijn. De afstand tot de top is aanzienlijk: koploper MiniMax H3 Max scoort 102 punten hoger.

Gegevens: AA-Video-I2V v1.0, gemeten op 11-10-2026. De kolom “Open gewichten” is gebaseerd op de bronvermeldingen in de AA-tabel. Omrekening gebaseerd op de ECB-referentiekoers van 1 EUR = 1,1181 USD van 12 oktober 2026 (bron: ecb.europa.eu); dit zijn geschatte bedragen exclusief eventuele btw.

De schaal van de grafiek begint bij 1000 punten (een volledige balk staat gelijk aan 1200) om de onderlinge verschillen duidelijk weer te geven.

Versie 0912 in de text-to-video ranglijst

In de tabel voor text-to-video (AA-Video-T2V v2.0, geëvalueerd in 1080p met audio, gelanceerd op 30 september) is een vermelding te vinden voor “MAGI-2 Preview (0912)” gedateerd op 12 september 2026. Dit model staat op de 21e positie met een score van 960 Elo (interval 950-970, 3674 vergelijkingen). Dit betreft echter geen versie die je zomaar kunt downloaden: AA toont geen link naar gewichten en in de GitHub-repository dateert de meest recente wijziging van 6 augustus. Het gaat vermoedelijk om een intern checkpoint dat AA heeft getest zonder publieke release - al is dat mijn eigen aanname; de ontwikkelaar heeft deze variant nergens officieel toegelicht. De openbare augustus-versie is niet opgenomen in de T2V v2.0-lijst.

Specificaties van MAGI-2 Preview

Bron: README op GitHub en het rapport van Sand.ai, geraadpleegd op 11-10-2026. Het verlengen van fragmenten of clips van onbeperkte lengte ontbreekt in MAGI-2 - dat waren kenmerken van MAGI-1.

De gestructureerde tijdlijn in prompts is een van de opvallendste opties. Het officiële voorbeeld bouwt een clip van 10 seconden op via verschillende segmenten (zoals “00:00.0-00:05.0” en “00:05.0-00:10.0”), waarbij per fase camerabeweging, handelingen van personages, precieze audio-effecten en dialogen afzonderlijk worden gedefinieerd. Aangezien het model getraind is op uitgebreide beschrijvingen, raadt de documentatie aan om korte invoerteksten eerst uit te breiden via een apart taalmodel. Voorbeelden uit de repository vind je in het artikel over wat MAGI-2 kan en officiële voorbeelden.

Beschikbaarheid en kosten

Op het vlak van toegankelijkheid schiet MAGI-2 op dit moment tekort. De gewichten zijn weliswaar vrijgegeven, maar een direct bruikbare clouddienst met vaste tarieven voor eindgebruikers ontbreekt. Een controle op 11 oktober leverde het volgende beeld op:

Sand.ai belooft een kostenbesparing tot “1/10 van de prijs” vergeleken met toonaangevende alternatieven, zonder concrete bedragen te noemen. De online genoemde prijs van 0,5 yuan per clip is afkomstig van een externe blog en slaat op een toekomstige gedestilleerde versie; dit is geen officiële prijsstelling. Een breder overzicht van prijzen per seconde bij andere aanbieders vind je in het artikel over wat een seconde AI-video kost. (Omrekeningen naar EUR volgens ECB-koers van 12 oktober 2026: 1 EUR = 1,1181 USD).

Open gewichten: wat download je en welke hardware is nodig?

De brede belangstelling voor MAGI-2 vloeit vooral voort uit de openheid van de gewichten. Het model staat op Hugging Face onder een Apache-2.0-licentie. Dit betekent dat je de bestanden mag downloaden, aanpassen, fine-tunen en commercieel inzetten, zonder omzetdrempels of geografische uitsluitingen. Ter vergelijking: het open MiniMax H3 bevat licentiebeperkingen voor de Europese Unie, en LTX-2.5 is enkel kosteloos voor organisaties met een jaaromzet onder 10 miljoen USD.

Systeemeisen volgens de README:

• 8 NVIDIA Hopper-kaarten (H100/H200). In 1080p passen de preview-transformer en de refiner niet gelijktijdig op een enkele 80GB-kaart naast elkaars activaties, waardoor data tussen fasen verplaatst moet worden.
• Python 3.12, actuele CUDA-stuurprogramma’s en ffmpeg (zonder ffmpeg wordt de video opgeslagen zonder geluidsspoor).
• Docker-image sandai/magi-2-preview - ongeveer 12,7 GB volgens Docker Hub (11-10), tags gedateerd op 5 augustus.
• Offload-modi voor encoder, preview, refiner en VAE: cpu, gpu of roundtrip.

Wat ontbreekt er nog?

• Gedestilleerde versie - staat in de README nog altijd gemarkeerd als “Coming soon”, belooft “aanzienlijk minder” stappen en kortere rekentijden.
• Officiële kwantisaties (zoals FP8 of GGUF).
• ComfyUI-integraties - volgens comfyui-wiki (5 augustus) zijn die er niet, en de officiële documentatie maakt geen melding van ComfyUI.

Hoe lang duurt het genereren en wat kost dat? De makers vermelden hierover geen cijfers. De enige beschikbare schatting is gepubliceerd door mushroom.cv (7 augustus 2026): ongeveer 15 tot 30 minuten voor één clip van 10 seconden op 8x H100, wat neerkomt op circa 22,36 tot 37,56 EUR (25 tot 42 USD) per clip bij het huren van een AWS p5-instantie (ECB-koers 12-10-2026). Dit is een externe raming van een derde partij, geen officiële fabrieksmeting of eigen test. Ter referentie: een minuut H3 Max via de API kost zo’n 4,29 EUR (4,80 USD).

Op een RTX 4090 of een doorsnee computer draait MAGI-2 niet. Alleen al de transformer voor de previewfase beslaat 228 GB, terwijl een consumentenkaart 24 GB geheugen heeft. Ook een opstelling met twee of vier losse consumentenkaarten biedt onvoldoende VRAM. Let bovendien op voor onofficiële repositories op GitHub en Hugging Face die de naam misbruiken; de legitieme bronnen zijn uitsluitend SandAI-org/MAGI-2-preview en sand-ai/MAGI-2-preview.

Alternatieven voor lokaal gebruik: wie beschikt over één kaart met 24 GB VRAM kan uitwijken naar Wan 2.2. De TI2V-5B-versie (Apache-2.0) haalt volgens de documentatie van Alibaba 720p bij 24 fps op een RTX 4090 en maakt een clip van 5 seconden in minder dan 9 minuten op één kaart. LTX-2.5 biedt officiële templates voor ComfyUI, int8- en NVFP4-ondersteuning en een FP8-modus met CPU-offloading voor systemen met minder videogeheugen. Een compleet overzicht van modellen die je wél thuis kunt gebruiken, staat in het artikel over lokale AI.

Aan de slag met MAGI-2: stappenplan

Zolang er geen publieke API is, ben je aangewezen op een gehuurde cloudserver met 8 Hopper-GPU’s. Dit zijn de exacte instructies uit de README:

1. Huur een server met 8 H100- of H200-kaarten (80 GB) en voldoende opslagruimte voor ten minste 307 GB aan gewichten plus de benodigde Docker-image.
2. Download de gewichten naar de map ckpt/: voer pip install huggingface_hub uit, gevolgd door hf download sand-ai/MAGI-2-preview --local-dir ckpt. De mapnamen komen overeen met het configuratiebestand. Als je de bestanden elders plaatst, definieer je dat via de variabele MAGI2_CKPT_ROOT.
3. Start de container: draai docker pull sandai/magi-2-preview:latest en start vervolgens via docker run --gpus all -it -v /pad/naar/ckpt:/workspace/ckpt sandai/magi-2-preview:latest. De ontwikkelaar raadt aan om bij het rapporteren van resultaten een specifieke commit-tag te hanteren, aangezien latest wijzigt.
4. Draai de officiële demo: start bash scripts/run_demo.sh - dit genereert beelden in 1080p, seed 42, met invoer uit assets/demo_samples.json. De uitvoer verschijnt als sample_000.mp4 en verder.
5. Genereer een eigen clip: voer torchrun --nproc_per_node=8 inference/pipeline/entry.py --prompt "a red fox in snow" --output output/ uit. Voor I2V voeg je --image toe; voor exacte afmetingen van 1080 x 1920 gebruik je --output-width en --output-height.
6. Prompts optimaliseren (optioneel): configureer in inference/prompt_enhancement/enhancer.py een API_KEY voor een taalmodel dat compatibel is met OpenAI. Als dit veld leeg blijft, verwerkt het model de oorspronkelijke prompt ongewijzigd.

Installatie zonder Docker (met pip install -r requirements.txt plus MagiAttention en MagiCompiler) is mogelijk, maar omdat de documentatie de afhankelijkheden alleen via de Dockerfile preciseert, is de containeroptie aanzienlijk betrouwbaarder.

Vergelijking met concurrenten

Elo-scores en dollarbedragen overgenomen uit de tabellen van AA op 11-10-2026; omgerekend naar geschatte eurobedragen via de ECB-koers van 12 oktober 2026 (1 EUR = 1,1181 USD). Licenties geverifieerd via Hugging Face op 11 oktober. Een uitgebreidere hardware- en modelvergelijking vind je in het artikel over MAGI-2 vs Wan vs LTX-2.5 vs MiniMax H3.

Conclusie: wat beeldkwaliteit betreft evenaart MAGI-2 gesloten middenmoters als Grok Imagine 1.5 en HappyHorse, terwijl het duidelijk voorblijft op LTX-2.5. Ten opzichte van MiniMax H3, het andere toonaangevende open model, verliest MAGI-2 met 88 punten achterstand. Daar staat tegenover dat MiniMax H3 juridische beperkingen oplegt aan gebruikers binnen de Europese Unie, terwijl de Apache-2.0-licentie van MAGI-2 hier wel zonder restricties inzetbaar is.

Voor wie is MAGI-2 interessant?

• Onderzoeksgroepen en AI-labs met toegang tot een H100-cluster: het is het grootste open MoE-videomodel met een gedetailleerd architectuurrapport.
• Bedrijven met strikte compliance-eisen die videodata intern moeten houden en een licentie vereisen die zonder beperkingen binnen de EU mag worden toegepast.
• Creatieve studio’s die een model op maat willen fine-tunen op eigen stijlen, wat onder Apache-2.0 kosteloos is toegestaan.
• Niet voor zelfstandige makers met een reguliere werkplek: je kunt het model lokaal niet draaien en een publieke API ontbreekt. In dat geval zijn MiniMax H3 Max via een API of Wan 2.2 op een eigen videokaart veel realistischer.
• Niet voor massaproductie: met een geschatte kostprijs van 25 tot 42 USD (ca. 22 tot 38 EUR) per clip op gehuurde infrastructuur is vrijwel elke commerciële API voordeliger.

Bekijk voor meer alternatieven onze gids over de beste AI-videogeneratoren en de actuele AI-video-ranking.

Veelgestelde vragen

Is MAGI-2 gratis te gebruiken?

De gewichten zijn gratis beschikbaar onder de Apache-2.0-licentie. De kosten zitten in de hardware: je hebt 8 Hopper-kaarten van 80 GB nodig om het model te draaien. Er is geen gratis online webversie beschikbaar.

Kan ik MAGI-2 draaien op een RTX 4090?

Nee. De preview-transformer vergt al 228 GB, en het complete model circa 307 GB. De officiële documentatie stelt 8 Hopper-GPU’s verplicht. Er zijn geen officiële kwantisaties of compacte gedestilleerde versies uitgebracht.

Wat kost MAGI-2 via een API?

Er zijn geen openbare prijzen bekend. Artificial Analysis vermeldt “Coming soon”, en het platform van Sand.ai toont tarieven pas na registratie en documenteert primair de oudere MAGI-1 API. Externe platformen zoals fal.ai, Replicate, WaveSpeedAI en OpenRouter bieden MAGI-2 niet aan (stand van 11-10-2026).

Werkt MAGI-2 binnen ComfyUI?

Er zijn geen officiële ComfyUI-nodes beschikbaar. Er circuleren onofficiële repositories, maar wees daar voorzichtig mee; sommige projecten bootsen het model na en kunnen onveilige code bevatten.

Wat is het verschil tussen MAGI-2 en MAGI-1?

MAGI-1 genereerde video’s stapsgewijs in blokken en kon fragmenten verlengen. MAGI-2 is een geïntegreerde MoE diffusion transformer die beeld en geluid tegelijkertijd genereert, uitsluitend voor vaste clips van 10 seconden. Een verlengingsfunctie ontbreekt.

Wat houdt MAGI-2 Preview (0912) in?

Dit is een checkpoint van 12 september dat enkel opduikt in de text-to-video-tabel van Artificial Analysis (21e plaats, 960 Elo). De bijbehorende gewichten zijn niet publiek vrijgegeven en de fabrikant heeft hierover geen documentatie gedeeld.

Biedt MAGI-2 meertalige spraakondersteuning?

De makers vermelden geen ondersteunde talenlijst. Het officiële dialoogvoorbeeld is Engelstalig. Omdat een testopstelling ontbrak, kon ondersteuning voor andere talen niet worden geverifieerd.

Mag ik video’s van MAGI-2 commercieel gebruiken?

Ja, de Apache-2.0-licentie staat commercieel gebruik van het model toe, zonder omzetdrempels of geografische uitsluitingen. Je blijft als gebruiker zelf verantwoordelijk voor de gegenereerde inhoud.

Gerelateerde artikelen

• Wat MAGI-2 kan: voorbeelden en officiële prompts met tijdlijn
• Open-source videomodellen vergeleken: MAGI-2 vs Wan vs LTX-2.5 vs MiniMax H3
• Sand.ai gewaardeerd op 1 miljard dollar na Wangsu-investering
• Agnes Video 2.5 en HiDream-O1-Video - andere modellen uit dezelfde benchmark-update

// lees verderVijf valkuilen van SEO-tools die je vraag verkeerd beantwoordenBenchmarksElevenLabs Agents test: Nederlandse tandartslijn met voicebotBenchmarksElevenLabs Scribe Nederlands: test met namen en cijfersBenchmarks