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Wan 2.2 A14BOuvert

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

#33publié le 15 sept. 2026·Open Weights·27B (14B active MoE)
textvideo64K ctx
Fournisseurs APIObtenir la clé API →Classement
Intelligence
87.4 #33
AAQI 87.0
Vitesse Sortie
15 t/s
ITL 66.7 ms/tok
Prix mixte (3:1)
$0.06 /1M
Entrée $0.06/M · Sortie $0.06/M
Contexte
64K
≈ 160 pages A4 · sortie max 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)

Les axes du radar sont approximés depuis les scores par catégorie lorsque les mesures directes manquent — voir Méthodologie.

Points forts & compromis

Là où il gagne

  • 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

Points de vigilance

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

Cas d'usage clés

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.

Démarrage rapide développeur & API

Définissez d’abord DASHSCOPE_API_KEY — obtenir une clé API
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."}]
  }'

Ressources & liens officiels

Déploiement API

Comparer hôtes et latence

Débit, TTFT et tarifs de cache chez Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock et Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Voir la matrice des fournisseurs →

Scores par Source

Specs en direct & architecture

Sous le capot
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
Date de Sortie
15 sept. 2026
Architecture
Wan 2.2 A14B — MoE video diffusion, 14B active
Paramètres
27B (14B active MoE)
Licence
Open Weights
Fenêtre de Contexte
64,000 tokens
Sortie max
2,048 tokens
Modalités
text + video
Tarifs du cache
lecture $0.01 · écriture $0.08 /1M
Raisonnement
—
Prix Entrée
$0.06/M
Prix Sortie
$0.06/M
Vitesse Sortie
15 t/s
Temps au Premier Token
—
Données mises à jour
22 oct. 2026
Matériel et inférence locale
Données : Convly AI (CC BY 4.0) ↗
VRAM (4-bit Q4)
18 GB
GPU min.
RTX 4090 24GB / RTX 5090 32GB

Facture mensuelle estimée

Dépense mensuelle estimée
$0.00
Calcul des économies vs GPT-4o…

Citer et intégrer

Badge Markdown GitHub
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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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Aperçu
Wan 2.2 A14B LLMPodium Score
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