Alibaba
Wan 2.2 A14Bاوپن
Alibaba’s open-weight MoE video-diffusion model — cinematic 1080p text-to-video and image-to-video.
ذہانت
87.4 #33
AAQI 87.0
آؤٹ پٹ رفتار
15 t/s
ITL 66.7 ms/tok
مخلوط قیمت (3:1)
$0.06 /1M
ان پٹ $0.06/M · آؤٹ پٹ $0.06/M
سیاق
64K
≈ 160 A4 صفحات · زیادہ سے زیادہ آؤٹ پٹ 2,048
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Wan 2.2 A14B
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
جہاں براہ راست بینچ مارک پیمائش موجود نہیں، ریڈار محور زمرہ سکورز سے تخمینی ہیں — طریقہ کار دیکھیں۔
طاقتیں اور سمجھوتے
جہاں یہ آگے ہے
- 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
جن باتوں پر دھیان دیں
- Multi-second clips only — no long-form generation
- Slow sampling — minutes per clip without distillation
- No native audio track
کلر استعمال کے کیسز
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.
ڈویلپر کوک اسٹارٹ اور API
پہلے
DASHSCOPE_API_KEY سیٹ کریں — API کی حاصل کریںcurl 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);سرکاری وسائل اور لنکس
API تعیناتی
ہوسٹس اور لیٹنسی کا موازنہ
Groq، Cerebras، Together، DeepInfra، Fireworks، Bedrock اور Azure پر تھروپٹ، TTFT اور کیش قیمتیں۔
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
ذریعے کے لحاظ سے اسکور
زمرے کے لحاظ سے اسکور
بینچ مارک نتائج
لائیو وضاحتیں اور آرکیٹیکچر
اندرونی ڈھانچہ
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
اجرا کی تاریخ
15 ستمبر، 2026
آرکیٹیکچر
Wan 2.2 A14B — MoE video diffusion, 14B active
پیرامیٹرز
27B (14B active MoE)
لائسنس
Open Weights
سیاق ونڈو
64,000 tokens
زیادہ سے زیادہ آؤٹ پٹ
2,048 tokens
موڈیلٹیز
text + video
کیش قیمتیں
ریڈ $0.01 · رائٹ $0.08 /1M
استدلال
—
ان پٹ قیمت
$0.06/M
آؤٹ پٹ قیمت
$0.06/M
آؤٹ پٹ رفتار
15 t/s
پہلے ٹوکن تک کا وقت
—
ڈیٹا اپڈیٹ
22 اکتوبر، 2026
ہارڈویئر اور مقامی انفرینس
ڈیٹا: Convly AI (CC BY 4.0) ↗VRAM (4-bit Q4)
18 GB
کم از کم GPU
RTX 4090 24GB / RTX 5090 32GB
اندازاً ماہانہ بل
اندازاً ماہانہ اخراجات
$0.00
GPT-4o کے مقابلے میں بچت کا حساب…
حوالہ اور ایمبیڈ
GitHub Markdown بیج
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}
}اسکور بیج شامل کریں
اپنے GitHub یا Hugging Face README میں لائیو Podium اسکور بیج لگائیں — یہ لائیو درجہ بندی پر لے جاتا ہے۔
پیش منظر
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...Alibaba کے مزید ماڈلز
متبادل ماڈلز
صلاحیت، قیمت اور بینچ مارک اسکورز کی بنیاد پر Wan 2.2 A14B کے قریب ترین متبادل۔