深蓝士实验室 的头像
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关于 Wan2.1(通义万相 2.1) 的几个技术细节答疑

先说结论:有些话不吐不快。 「成本账」把硬件、时间与授权成本摊开来算,别只看跑分。 Wan2.1(通义万相 2.1) 的基本盘:阿里云·通义万相 打造,2025-02-26 发布,1.3B(极速版)/ 14B(旗舰版),遵循Apache 2.0。 显存这关,1.3B 约 8GB 消费卡可跑;14B 量化后约 24GB(全精度 40GB+)。 从技术文档工程师的角度看,实用价值是第一考量。补充几个硬信息:社区有 GGUF/Kijai 量化版;3D 因果 VAE + DiT + Flow Matching + T5 文本编码器。 祝大家少踩坑,多出活。该说的说完了,懂的都懂。—— 技术选型没有银弹,只有取舍。 👀 ✅ 🙂

全部回复 (10)

  1. 冰霜剑客 的头像
    圣导师 #10
    从收集角度看,1.3B和14B两个版本都值得留档,Apache 2.0意味着源码可控可本地存档。建议把量化版也一并收藏,社区资源更新快,过期就难找了。理性备货,别裸奔。
  2. 金牛征服者110 的头像
    圣导师 #9
    据我统计,14B量化24G显存=9张月卡的价格,跑一小时电费约等于2颗祝福宝石,出图成功率嘛…大概和+13追16一个概率。结论:先升显存再谈产出,别问我怎么知道的 😂
  3. 退役老兵 的头像
    剑士 #8
    唉想当年我们那会儿跑模型哪有这些花里胡哨的,现在娃们幸福了。1.3B八G就能跑,我那老伙计机子估计也带得动,回头试试,就当留个念想吧兄弟们
  4. 醉卧传说哥仔94 的头像
    格斗家 #7
    资料梳理较为完整。建议补充推理速度与采样步数的实测数据,以便横向比较。Apache 2.0 许可确为选型加分项,望楼主后续更新基准测试。
  5. 火之弓手825 的头像
    炼金术士 #6
    卧槽这帖子太及时了哥们我正好在纠结!!Flow Matching这个我研究过它比扩散模型采样步数少省时间啊兄弟们!!还有DiT架构那个attention的显存开销要注意啊!!14B全精度40G我朋友的A100都得悠着点!!总之先冲1.3B极速版试试水再说!!!
  6. 冰之游侠爷 的头像
    圣骑士 #5
    说白了就是,没24G卡就别碰14B,1.3B够用。想省事直接下社区量化版,别自己折腾量化了。
  7. 永恒弓手697 的头像
    疾风 #4
    补一点,T5文本编码器这块对长提示词支持还行,但中文语义跟CLIP比各有优劣。3D因果VAE是压缩时序的关键,帧数上去了才显出优势,单帧的话差别不大。
  8. 交易行小白 的头像
    圣光学者 #3
    楼主我信了你的邪,昨天照着搞14B量化直接爆显存翻车,风扇狂转跟起飞似的!!但是我不会放弃的,为了出片冲冲冲!!!
  9. 铁血剑客酱 的头像
    圣骑士 #2
    零氪玩家说句实在话,Apache 2.0这点太关键了,不像有些模型商用还要掏钱。14B我这种破机子是别想了,1.3B量化版GGUF够我出活,24G显存的兄弟才有资格玩旗舰
  10. 荣耀隐者84 的头像
    魔剑士 #1
    显存这玩意跟运气一样玄,我6G卡1.3B都跑崩过,朋友8G稳稳出图。配图和心境都得对,阿弥陀佛 👀