Alibaba
Wan 2.2 A14B오픈소스
Alibaba’s open-weight MoE video-diffusion model — cinematic 1080p text-to-video and image-to-video.
지능 지수
87.4 #33
AAQI 87.0
출력 속도
15 t/s
ITL 66.7 ms/tok
블렌디드 가격 (3:1)
$0.06 /1M
입력 $0.06/M · 출력 $0.06/M
컨텍스트
64K
≈ A4 160페이지 · 최대 출력 2,048
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Wan 2.2 A14B
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
직접적인 벤치마크 측정이 없는 경우 레이더 축은 카테고리 점수로 근사됩니다 — 평가 방법 참조.
강점과 트레이드오프
강점
- 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
주의할 점
- Multi-second clips only — no long-form generation
- Slow sampling — minutes per clip without distillation
- No native audio track
핵심 사용 사례
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.
개발자 퀵스타트 및 API
먼저
DASHSCOPE_API_KEY를 설정하세요 — API 키 발급curl 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);공식 리소스 및 링크
API 배포
호스트 및 레이턴시 비교
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock, Azure의 처리량, TTFT, 캐시 가격.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
출처별 점수
카테고리별 점수
벤치마크 결과
실시간 스펙 및 아키텍처
내부 구조
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
출시일
2026년 9월 15일
아키텍처
Wan 2.2 A14B — MoE video diffusion, 14B active
파라미터 수
27B (14B active MoE)
라이선스
Open Weights
컨텍스트 창
64,000 tokens
최대 출력
2,048 tokens
모달리티
text + video
캐시 가격
읽기 $0.01 · 쓰기 $0.08 /1M
추론
—
입력 가격
$0.06/M
출력 가격
$0.06/M
출력 속도
15 t/s
첫 토큰 생성 시간
—
데이터 업데이트
2026년 10월 22일
하드웨어 및 로컬 추론
데이터: Convly AI (CC BY 4.0) ↗VRAM (4-bit Q4)
18 GB
최소 GPU
RTX 4090 24GB / RTX 5090 32GB
월 예상 청구액
월 예상 지출
$0.00
GPT-4o 대비 절감액 계산 중…
인용 및 임베드
GitHub Markdown 배지
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}
}점수 배지 삽입
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미리보기
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대체 모델
성능, 가격 및 벤치마크 점수를 기반으로 한 Wan 2.2 A14B의 주요 대체 모델.