Alibaba

Wan 2.2 A14B开源

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

#33发布于 2026年9月15日·Open Weights·27B (14B active MoE)
textvideo64K ctx
智商指数
87.4 #33
AAQI 87.0
输出速度
15 t/s
ITL 66.7 ms/tok
混合价格 (3:1)
$0.06 /1M
输入 $0.06/M · 输出 $0.06/M
上下文
64K
≈ 160 页 A4 · 最大输出 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)

缺少直接基准测量时,雷达图各轴由类别得分近似得出 — 详见 评分方法。

优势与取舍

优势所在

  • 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

需要注意的权衡

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

杀手级用例

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.

开发者快速上手与 API

请先设置 DASHSCOPE_API_KEY — 获取 API 密钥
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."}]
  }'

官方资源与链接

API 部署

对比托管商与延迟

Groq、Cerebras、Together、DeepInfra、Fireworks、Bedrock 与 Azure 的吞吐量、TTFT 和缓存定价。

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
查看提供商矩阵 →

各榜单得分

实时规格与架构

底层解析
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
发布日期
2026年9月15日
架构
Wan 2.2 A14B — MoE video diffusion, 14B active
参数量
27B (14B active MoE)
开源协议
Open Weights
上下文窗口
64,000 tokens
最大输出
2,048 tokens
模态
text + video
缓存价格
读 $0.01 · 写 $0.08 /1M
推理
—
输入价格
$0.06/M
输出价格
$0.06/M
输出速度
15 t/s
首Token延迟
—
数据更新
2026年10月22日
VRAM(4-bit Q4)
18 GB
最低 GPU
RTX 4090 24GB / RTX 5090 32GB

每月账单预估

每月预估支出
$0.00
正在计算相对 GPT-4o 的节省额…

引用与嵌入

GitHub Markdown 徽章
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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}
}

嵌入评分徽章

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