Alibaba

Wan 2.2 A14Bオープン

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

#33リリース日: 2026年9月15日·Open Weights·27B (14B active MoE)
textvideo64K ctx
知能指数
87.4 #33
AAQI 87.0
出力速度
15 t/s
ITL 66.7 ms/tok
ブレンド価格 (3:1)
$0.06 /1M
入力 $0.06/M · 出力 $0.06/M
コンテキスト
64K
約 160 枚のA4ページ · 最大出力 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)

直接のベンチマーク測定がない場合、レーダー軸はカテゴリスコアから近似されます — 評価方法 を参照。

強みとトレードオフ

強み

  • 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

注意すべきトレードオフ

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

キラーユースケース

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.

開発者向けクイックスタートとAPI

まず DASHSCOPE_API_KEY を設定 — APIキーを取得
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."}]
  }'

公式リソースとリンク

API デプロイ

ホストとレイテンシを比較

Groq、Cerebras、Together、DeepInfra、Fireworks、Bedrock、Azure 全体のスループット、TTFT、キャッシュ料金。

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
プロバイダーマトリクスを見る →

ソース別スコア

ライブスペックとアーキテクチャ

内部構造
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
リリース日
2026年9月15日
アーキテクチャ
Wan 2.2 A14B — MoE video diffusion, 14B active
パラメータ数
27B (14B active MoE)
ライセンス
Open Weights
コンテキストウィンドウ
64,000 tokens
最大出力
2,048 tokens
モダリティ
text + video
キャッシュ料金
読み取り $0.01 · 書き込み $0.08 /1M
推論
—
入力価格
$0.06/M
出力価格
$0.06/M
出力速度
15 t/s
最初のトークンまでの時間
—
データ更新日
2026年10月22日
ハードウェアとローカル推論
データ:Convly AI(CC BY 4.0) ↗
VRAM(4-bit Q4)
18 GB
最小 GPU
RTX 4090 24GB / RTX 5090 32GB

月額請求の見積もり

月額見積もり
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引用と埋め込み

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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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プレビュー
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