Alibaba
Wan 2.2 A14Bओपन
Alibaba’s open-weight MoE video-diffusion model — cinematic 1080p text-to-video and image-to-video.
बुद्धिमत्ता
87.4 #33
AAQI 87.0
आउटपुट गति
15 t/s
ITL 66.7 ms/tok
ब्लेंडेड मूल्य (3:1)
$0.06 /1M
इनपुट $0.06/M · आउटपुट $0.06/M
कॉन्टेक्स्ट
64K
≈ 160 A4 पेज · अधिकतम आउटपुट 2,048
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Wan 2.2 A14B
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
जहाँ सीधे बेंचमार्क माप उपलब्ध नहीं हैं, वहाँ रडार अक्ष श्रेणी स्कोर से अनुमानित हैं — कार्यप्रणाली देखें।
ताकत और समझौते
जहां यह जीतता है
- 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
ध्यान देने योग्य बातें
- Multi-second clips only — no long-form generation
- Slow sampling — minutes per clip without distillation
- No native audio track
किलर उपयोग केस
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.
डेवलपर क्विकस्टार्ट और API
पहले
DASHSCOPE_API_KEY सेट करें — API कुंजी प्राप्त करेंcurl 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);आधिकारिक संसाधन और लिंक
API डिप्लॉयमेंट
होस्ट और लेटेंसी की तुलना
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock और Azure पर थ्रूपुट, TTFT और कैश मूल्य।
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
स्रोत के अनुसार स्कोर
श्रेणी के अनुसार स्कोर
बेंचमार्क परिणाम
लाइव स्पेक्स और आर्किटेक्चर
अंदर की झलक
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
रिलीज़ तिथि
15 सित॰ 2026
आर्किटेक्चर
Wan 2.2 A14B — MoE video diffusion, 14B active
पैरामीटर
27B (14B active MoE)
लाइसेंस
Open Weights
कॉन्टेक्स्ट विंडो
64,000 tokens
अधिकतम आउटपुट
2,048 tokens
मोडैलिटी
text + video
कैश मूल्य
रीड $0.01 · राइट $0.08 /1M
रीजनिंग
—
इनपुट कीमत
$0.06/M
आउटपुट कीमत
$0.06/M
आउटपुट गति
15 t/s
पहले टोकन तक का समय
—
डेटा अपडेट
22 अक्टू॰ 2026
हार्डवेयर और लोकल इन्फरेंस
डेटा: Convly AI (CC BY 4.0) ↗VRAM (4-bit Q4)
18 GB
न्यूनतम GPU
RTX 4090 24GB / RTX 5090 32GB
अनुमानित मासिक बिल
अनुमानित मासिक खर्च
$0.00
GPT-4o की तुलना में बचत की गणना…
उद्धरण और एम्बेड
GitHub Markdown बैज
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@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}
}स्कोर बैज एम्बेड करें
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वैकल्पिक मॉडल
क्षमता, मूल्य और बेंचमार्क स्कोर के आधार पर Wan 2.2 A14B के निकटतम विकल्प।