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Wan 2.2 A14BOffen

Alibaba’s open-weight MoE video-diffusion model — cinematic 1080p text-to-video and image-to-video.

#33veröffentlicht 15. Sept. 2026·Open Weights·27B (14B active MoE)
textvideo64K ctx
API-AnbieterAPI-Key holen →Rangliste
Intelligenz
87.4 #33
AAQI 87.0
Ausgabegeschwindigkeit
15 t/s
ITL 66.7 ms/tok
Blended-Preis (3:1)
$0.06 /1M
Input $0.06/M · Output $0.06/M
Kontext
64K
≈ 160 A4-Seiten · max. Output 2,048

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

Wan 2.2 A14B
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Coding (15)Mathematics (15)Hard Science (GPQA) (35)Agentic & Tool Use (20)Knowledge (MMLU) (55)Vision / Multimodal (96)

Radar-Achsen sind aus Kategorie-Scores approximiert, wo direkte Benchmark-Messungen fehlen — siehe Methodik.

Stärken & Trade-offs

Wo das Modell gewinnt

  • 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

Worauf achten

  • Multi-second clips only — no long-form generation
  • Slow sampling — minutes per clip without distillation
  • No native audio track

Killer-Anwendungsfälle

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.

Developer-Quickstart & API

Setzen Sie zuerst DASHSCOPE_API_KEY — API-Schlüssel holen
curl 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."}]
  }'

Offizielle Ressourcen & Links

API-Bereitstellung

Hosts & Latenz vergleichen

Durchsatz, TTFT und Cache-Preise bei Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock und Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
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Live-Spezifikationen & Architektur

Unter der Haube
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
Veröffentlichungsdatum
15. Sept. 2026
Architektur
Wan 2.2 A14B — MoE video diffusion, 14B active
Parameter
27B (14B active MoE)
Lizenz
Open Weights
Kontextfenster
64,000 tokens
Max. Ausgabe
2,048 tokens
Modalitäten
text + video
Cache-Preise
Lesen $0.01 · Schreiben $0.08 /1M
Reasoning
—
Eingabepreis
$0.06/M
Ausgabepreis
$0.06/M
Ausgabegeschwindigkeit
15 t/s
Zeit bis zum ersten Token
—
Daten aktualisiert
22. Okt. 2026
Hardware & lokale Inferenz
Daten: Convly AI (CC BY 4.0) ↗
VRAM (4-bit Q4)
18 GB
Min. GPU
RTX 4090 24GB / RTX 5090 32GB

Geschätzte Monatsrechnung

Geschätzte Monatsausgaben
$0.00
Ersparnis ggü. GPT-4o wird berechnet…

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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}
}

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