Alibaba
Wan 2.2 A14Bওপেন
Alibaba’s open-weight MoE video-diffusion model — cinematic 1080p text-to-video and image-to-video.
বুদ্ধিমত্তা
87.4 #33
AAQI 87.0
আউটপুট গতি
15 t/s
ITL 66.7 ms/tok
ব্লেন্ডেড মূল্য (3:1)
$0.06 /1M
ইনপুট $0.06/M · আউটপুট $0.06/M
কনটেক্সট
64K
≈ 160টি A4 পৃষ্ঠা · সর্বোচ্চ আউটপুট 2,048
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Wan 2.2 A14B
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
সরাসরি বেঞ্চমার্ক মাপ না থাকলে রাডার অক্ষ বিভাগ স্কোর থেকে আনুমানিক — পদ্ধতি দেখুন।
শক্তি ও ট্রেড-অফ
যেখানে এটি জেতে
- 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
যেগুলো খেয়াল রাখতে হবে
- Multi-second clips only — no long-form generation
- Slow sampling — minutes per clip without distillation
- No native audio track
কিলার ব্যবহারের ক্ষেত্র
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.
ডেভেলপার কুইকস্টার্ট ও API
প্রথমে
DASHSCOPE_API_KEY সেট করুন — API কী নিনcurl 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);অফিসিয়াল রিসোর্স ও লিংক
API ডিপ্লয়মেন্ট
হোস্ট ও লেটেন্সি তুলনা করুন
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock ও Azure জুড়ে থ্রুপুট, TTFT ও ক্যাশে মূল্য।
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
উৎস অনুযায়ী স্কোর
বিভাগ অনুযায়ী স্কোর
বেঞ্চমার্ক ফলাফল
লাইভ স্পেসিফিকেশন ও আর্কিটেকচার
ভেতরের কাঠামো
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
প্রকাশের তারিখ
১৫ সেপ, ২০২৬
আর্কিটেকচার
Wan 2.2 A14B — MoE video diffusion, 14B active
প্যারামিটার
27B (14B active MoE)
লাইসেন্স
Open Weights
কনটেক্সট উইন্ডো
64,000 tokens
সর্বোচ্চ আউটপুট
2,048 tokens
মডালিটি
text + video
ক্যাশে মূল্য
রিড $0.01 · রাইট $0.08 /1M
রিজনিং
—
ইনপুট দাম
$0.06/M
আউটপুট দাম
$0.06/M
আউটপুট গতি
15 t/s
প্রথম টোকেনের সময়
—
ডেটা আপডেট
২২ অক্টো, ২০২৬
হার্ডওয়্যার ও লোকাল ইনফারেন্স
ডেটা: Convly AI (CC BY 4.0) ↗VRAM (4-bit Q4)
18 GB
ন্যূনতম GPU
RTX 4090 24GB / RTX 5090 32GB
আনুমানিক মাসিক বিল
আনুমানিক মাসিক খরচ
$0.00
GPT-4o-র তুলনায় সঞ্চয় হিসাব হচ্ছে…
উদ্ধৃতি ও এম্বেড
GitHub Markdown ব্যাজ
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}
}স্কোর ব্যাজ এম্বেড করুন
আপনার GitHub বা Hugging Face README-তে লাইভ Podium স্কোর ব্যাজ যোগ করুন — এটি লাইভ র্যাংকিং-এ ফেরে।
প্রিভিউ
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...Alibaba-এর আরও মডেল
বিকল্প মডেলসমূহ
সক্ষমতা, মূল্য এবং বেঞ্চমার্ক স্কোরের ভিত্তিতে Wan 2.2 A14B-এর নিকটতম বিকল্প।