Alibaba

Wan 2.2 A14B오픈소스

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

#33출시일: 2026년 9월 15일·Open Weights·27B (14B active MoE)
textvideo64K ctx
API 제공자API 키 받기 →순위표
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)
Coding (15)Mathematics (15)Hard Science (GPQA) (35)Agentic & Tool Use (20)Knowledge (MMLU) (55)Vision / Multimodal (96)

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 발급
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."}]
  }'

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
제공자 매트릭스 보기 →

출처별 점수

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
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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}
}

점수 배지 삽입

GitHub 또는 Hugging Face README에 실시간 Podium 점수 배지를 추가하세요 — 실시간 순위로 연결됩니다.

미리보기
Wan 2.2 A14B LLMPodium Score
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Alibaba의 다른 모델

대체 모델

성능, 가격 및 벤치마크 점수를 기반으로 한 Wan 2.2 A14B의 주요 대체 모델.

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