Alibaba
Wan 2.2 A14BОткрытая
Alibaba’s open-weight MoE video-diffusion model — cinematic 1080p text-to-video and image-to-video.
Интеллект
87.4 #33
AAQI 87.0
Скорость вывода
15 t/s
ITL 66.7 ms/tok
Смешанная цена (3:1)
$0.06 /1M
Вход $0.06/M · Выход $0.06/M
Контекст
64K
≈ 160 стр. A4 · макс. выход 2,048
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Wan 2.2 A14B
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Оси радара приближены по категорийным оценкам там, где нет прямых бенчмарк-измерений — см. Методология.
Сильные стороны и компромиссы
Где модель выигрывает
- 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
На что обратить внимание
- Multi-second clips only — no long-form generation
- Slow sampling — minutes per clip without distillation
- No native audio track
Киллер-сценарии
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.
Быстрый старт для разработчика и API
Сначала задайте
DASHSCOPE_API_KEY — получить ключ APIcurl 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);Официальные ресурсы и ссылки
Развёртывание API
Хосты и задержка
Пропускная способность, TTFT и цены на кэш у Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock и Azure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Оценки по источникам
Оценки по категориям
Результаты бенчмарков
Живые характеристики и архитектура
Под капотом
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
Дата выпуска
15 сент. 2026 г.
Архитектура
Wan 2.2 A14B — MoE video diffusion, 14B active
Параметры
27B (14B active MoE)
Лицензия
Open Weights
Контекстное окно
64,000 tokens
Макс. вывод
2,048 tokens
Модальности
text + video
Цены кэша
чтение $0.01 · запись $0.08 /1M
Рассуждение
—
Цена ввода
$0.06/M
Цена вывода
$0.06/M
Скорость вывода
15 t/s
Время до первого токена
—
Данные обновлены
22 окт. 2026 г.
Железо и локальный инференс
Данные: Convly AI (CC BY 4.0) ↗VRAM (4-bit Q4)
18 GB
Мин. GPU
RTX 4090 24GB / RTX 5090 32GB
Оценка ежемесячного счёта
Оценка расходов в месяц
$0.00
Считаем экономию против GPT-4o…
Цитирование и вставка
Бейдж GitHub Markdown
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}
}Бейдж оценки для README
Живой бейдж Podium Score для README на GitHub или Hugging Face — ведёт на актуальный рейтинг.
Превью
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...Ещё от Alibaba
Альтернативные модели
Ближайшие альтернативы для Wan 2.2 A14B по возможностям, цене и бенчмаркам.