简单的影视剪辑已死：GLM-5.3-Flash 出世后，AI 剪片的价格被打下来了！

之前剪辑视频，我一般有两个选择：要么用 Codex 剪，要么用 Gemini 剪。

Codex 剪出来的效果确实很好，但问题也很明显：太贵了。每次剪一个几十秒的视频，往往就要消耗我 PRO 5X 的好几点额度。偶尔玩一下还可以，但如果真想批量做影视解说，这个成本就有点吃不消了。

Gemini 的视频理解能力其实也很好，但最近几个月总给我一种“脑子里缺根弦”的感觉。尤其是在中文画面、中文字幕和中文语境的处理上，频繁出现一些让人哭笑不得的错误。

直到 GLM-5.3-Flash 出现。

它这次最值得关注的地方，是它突然把视觉理解能力接进了一个价格非常低的模型里。

这意味着什么？

意味着它不可以直接看视频，理解画面、对白、字幕、人物关系和时间线，然后配合 zcode调用剪辑工具，把视频真正剪出来。

约等于：你用 deepseek 的价格帮你剪视频！！！

第一个测试：让它自己剪一段《猫和老鼠》

今天我做了两个测试。需要提前说明的是，以下素材全部是 GLM 自己搜索和制作的，我这里只是用来演示模型能力，并不拥有这些素材的版权。大家之后如果要上传视频，一定要自行确认版权和授权问题。

第一个测试，我没有提前准备素材，也没有准备 BGM，只给了它一句话：

请你自己从网络上找一部《猫和老鼠》素材，剪成 50 秒紧凑的剧情解说，突出冲突、笑点和反转，配合 BGM，人声加速至 1.1 倍，画面与解说同步。

它自己去网上找素材，自己判断哪一集更适合剪，最后选择了 1947 年的《猫的协奏曲》。

这集内容本身就非常适合做短视频：开场有悬念，中间有冲突和笑点，最后还有一个反转。

整个过程大概花了 17 分 20 秒。

人声使用男声，并加速到 1.1 倍；BGM 自动做了人声闪避；17 个画面切片基本都和解说节拍对应；字幕也按照人声时长完成了同步。智谱的模型可以真正参与剪辑工作了！

第二个测试：让它自己做一条南京城市宣传片

第二个测试，我让它自己找素材，自己做字幕，自己完成一条南京城市宣传视频。

这一次，我把要求改成了：

混剪一个一分钟视频，快节奏，人声 1.2 倍速，素材用南京的景色。本次我只是展示，不设计商业用途。主题是南京城市景色宣传。

这一次它同样没有等我准备素材，而是自己搜索南京的城市风光视频，找到合适的资源之后，下载 1080p 素材并进行检查。

BGM 也是它自己去免费音源库寻找的，人声和音乐的匹配比较自然，南京景点的介绍也基本正确。

当然，这种城市宣传片距离真正的商业成片还有差距，但作为一次完全由 AI 自己找素材、自己写内容、自己配音、自己剪辑的测试，已经相当夸张了。

GLM 为什么真正把 AI 剪片的价格打了下来？

我觉得大家现在最容易忽略的，恰恰就是 GLM-5.3-Flash 的视频理解能力。DeepSeek 已经把文字生成、总结、改稿和解说词创作的成本打得非常低了。但是它的多模态能力一直饱受诟病。

它目前识图能力都有待提高，更别说视频识别了。

视频剪辑是一个 AI 模型的高配功能。

AI需要先看懂素材、提取字幕、识别人物、判断剧情、寻找匹配画面、安排节奏。

过去，这些环节往往需要多个模型和工具配合完成。

GLM-5.3-Flash 可以直接理解视频里的画面、对白、字幕和时间线，再通过 ZCODE 去调用下载、转写、配音、剪辑和渲染工具。

这个功能其他 AI 有没有？

早就有了，而且效果还不错。

那glm的优势是什么，便宜！便宜！便宜！

所之前用 Codex 剪一个几十秒的视频，就要消耗 PRO 5X 的好几点额度。

现在按我自己的使用感受，一天花二三十元左右的 API 成本，就可以让它剪辑几十条视频。

一个剪辑实习生，一天可能需要 150 到 200 元工资。

一个glm可能抵上3 个实习生的工作量。

GLM 当然还不能替代成熟剪辑师，但对于素材整理、影视混剪、剧情解说、自动字幕、配音、BGM这些基础任务来说，它的性价比已经开始变得非常夸张。

我一直觉得，简单的影视剪辑其实早就死了。

只是过去的 AI 还不够便宜。

现在 AI 依然做不好所有中高端剪辑，但是对于大量影视内容的基础混剪，AI 已经没有太大压力了

而 GLM-5.3-Flash 最重要的意义，可能就是让这件事第一次变得足够便宜。