Alibaba
Wan 2.2 A14Bمفتوح
Alibaba’s open-weight MoE video-diffusion model — cinematic 1080p text-to-video and image-to-video.
الذكاء
87.4 #33
AAQI 87.0
سرعة الإخراج
15 t/s
ITL 66.7 ms/tok
السعر الممزوج (3:1)
$0.06 /1M
إدخال $0.06/M · إخراج $0.06/M
السياق
64K
≈ 160 صفحة A4 · أقصى إخراج 2,048
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Wan 2.2 A14B
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
محاور الرادار تقريبية من درجات الفئات عند غياب قياسات مباشرة — راجع المنهجية.
نقاط القوة والمقايضات
أين يتفوق
- Best open-weight video model — rivals Kling/Veo tiers
- Consumer-GPU serving — ~18GB at Q4
- Strong prompt adherence on complex motion
- Free to self-host and fine-tune
ما يجب الانتباه له
- Multi-second clips only — no long-form generation
- Slow sampling — minutes per clip without distillation
- No native audio track
حالات استخدام قاتلة
Marketing & product clips
Short cinematic b-roll and product loops from prompts.
Storyboarding pipelines
Rapid previz for film and ad concepts.
Self-hosted video APIs
Own the full generation stack — no per-clip vendor fees.
بداية سريعة للمطورين و API
عيّن
DASHSCOPE_API_KEY أولاً — احصل على مفتاح APIcurl https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "wan2.2-t2v-a14b",
"messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
api_key=os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="wan2.2-t2v-a14b",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.DASHSCOPE_API_KEY}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "wan2.2-t2v-a14b",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);الموارد والروابط الرسمية
نشر API
مقارنة المضيفين ووقت الاستجابة
الإنتاجية وTTFT وتسعير ذاكرة التخزين المؤقت عبر Groq وCerebras وTogether وDeepInfra وFireworks وBedrock وAzure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
الدرجات حسب المصدر
الدرجات حسب الفئة
نتائج الاختبارات
المواصفات الحية والبنية
تحت الغطاء
Wan 2.2 A14B — MoE video diffusion, 14B active
- High/low-noise expert pair — 14B active per denoising step
- Cinematic training corpus — film-grade lighting and camera control
- Text-to-video and image-to-video from one checkpoint
- Runs on a single 24GB consumer GPU at Q4
تاريخ الإصدار
15 سبتمبر 2026
البنية
Wan 2.2 A14B — MoE video diffusion, 14B active
المعلمات
27B (14B active MoE)
الترخيص
Open Weights
نافذة السياق
64,000 tokens
أقصى إخراج
2,048 tokens
الوسائط
text + video
أسعار التخزين المؤقت
قراءة $0.01 · كتابة $0.08 /1M
الاستدلال
—
سعر الإدخال
$0.06/M
سعر الإخراج
$0.06/M
سرعة الإخراج
15 t/s
الزمن حتى أول رمز
—
آخر تحديث
22 أكتوبر 2026
الأجهزة والاستدلال المحلي
البيانات: Convly AI (CC BY 4.0) ↗VRAM (4-bit Q4)
18 GB
الحد الأدنى لـ GPU
RTX 4090 24GB / RTX 5090 32GB
الفاتورة الشهرية المقدرة
الإنفاق الشهري المقدر
$0.00
جارٍ حساب التوفير مقابل GPT-4o…
اقتباس وتضمين
شارة Markdown لـ GitHub
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026wan22a14b,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Wan 2.2 A14B},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/wan-2-2-a14b}
}تضمين شارة النتيجة
أضف شارة Podium Score المباشرة إلى ملف README على GitHub أو Hugging Face — ترتبط بالترتيب المباشر.
معاينة
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...المزيد من Alibaba
النماذج البديلة
أقرب البدائل لـ Wan 2.2 A14B استناداً إلى القدرات والأسعار ونتائج الاختبارات.