Alibaba

Wan 2.2 A14Bโอเพ่นซอร์ส

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

#33เปิดตัวเมื่อ 15 ก.ย. 2569·Open Weights·27B (14B active MoE)
textvideo64K ctx
ผู้ให้บริการ APIรับคีย์ API →ตารางอันดับ
ดัชนีปัญญา
87.4 #33
AAQI 87.0
ความเร็วขาออก
15 t/s
ITL 66.7 ms/tok
ราคาเฉลี่ย (3:1)
$0.06 /1M
ขาเข้า $0.06/M · ขาออก $0.06/M
บริบท
64K
≈ 160 หน้า A4 · ขาออกสูงสุด 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)

แกนเรดาร์ประมาณจากคะแนนหมวดหมู่เมื่อไม่มีการวัดเบนช์มาร์กโดยตรง — ดู ระเบียบวิธี

จุดแข็งและข้อแลกเปลี่ยน

จุดที่ชนะ

  • 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

สิ่งที่ต้องระวัง

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

กรณีใช้งานเด็ด

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.

ควิกสตาร์ตสำหรับนักพัฒนาและ API

ตั้งค่า DASHSCOPE_API_KEY ก่อน — รับคีย์ API
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."}]
  }'

ทรัพยากรและลิงก์อย่างเป็นทางการ

การใช้งาน API

เปรียบเทียบโฮสต์และเวลาแฝง

อัตราความเร็ว TTFT และราคาแคชบน Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock และ Azure

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
ดูเมทริกซ์ผู้ให้บริการ →

คะแนนแยกตามแหล่งข้อมูล

สเปกสดและสถาปัตยกรรม

ภายใต้ฝากระโปรง
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
วันที่เปิดตัว
15 ก.ย. 2569
สถาปัตยกรรม
Wan 2.2 A14B — MoE video diffusion, 14B active
พารามิเตอร์
27B (14B active MoE)
สัญญาอนุญาต
Open Weights
ขนาดคอนเทกซ์
64,000 tokens
เอาต์พุตสูงสุด
2,048 tokens
โมดัลิตี
text + video
ราคาแคช
อ่าน $0.01 · เขียน $0.08 /1M
การให้เหตุผล
—
ราคาขาเข้า
$0.06/M
ราคาขาออก
$0.06/M
ความเร็วขาออก
15 t/s
เวลาถึงโทเค็นแรก
—
อัปเดตข้อมูล
22 ต.ค. 2569
ฮาร์ดแวร์และการอนุมานในเครื่อง
ข้อมูล: Convly AI (CC BY 4.0) ↗
VRAM (4-bit Q4)
18 GB
GPU ขั้นต่ำ
RTX 4090 24GB / RTX 5090 32GB

ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ

ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
$0.00
กำลังคำนวณการประหยัดเทียบ GPT-4o…

อ้างอิงและฝัง

ป้าย 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}
}

ฝังป้ายคะแนน

เพิ่มป้าย Podium Score แบบสดลงใน README ของ GitHub หรือ Hugging Face — ลิงก์กลับไปยังอันดับสด

ตัวอย่าง
Wan 2.2 A14B LLMPodium Score
Markdown
Loading badge snippet...
HTML
Loading badge snippet...

โมเดลอื่นจาก Alibaba

โมเดลทางเลือก

ทางเลือกที่ใกล้เคียงที่สุดสำหรับ Wan 2.2 A14B โดยอิงตามความสามารถ ราคา และคะแนนเบนช์มาร์ก

0 / 4