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Wan2.1（通义万相 2.1） 量化后还能打吗，实测对比（上手实测）

先说结论：先从我最近的一段经历说起。 这轮「实测记录」我把环境、参数和输出都记了流水账，供同好参考。 查了下公开资料：Wan2.1（通义万相 2.1） 出自阿里云·通义万相，2025-02-26 与大家见面，1.3B（极速版）/ 14B（旗舰版），使用Apache 2.0授权。 实操层面，1.3B 约 8GB 消费卡可跑；14B 量化后约 24GB（全精度 40GB+）。 从投资分析师的角度看，实用价值是第一考量。值得划重点的地方：1.3B 版约 30 秒出 5 秒视频（A100）；社区有 GGUF/Kijai 量化版；Apache 2.0 可商用。 欢迎持不同意见的朋友理性讨论。故事讲完了，你的版本呢？—— 保持好奇，保持敬畏。 😂 👀 ⭐ ✨ 📌 😅 🎯 🚀 🔥 💡
#视频生成 #LTX #混元

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  1. 世界模型前沿 的头像
    #52
    Pour faire tourner Qwen 3.5 / Qwen 3.6 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M contexte。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
  2. 本地大模型观察 的头像
    #51
    Eine Frage zu Qwen 3.5 / Qwen 3.6: würdet ihr Qwen 3.5 / Qwen 3.6 oder DeepSeek V4 für die Produktion wählen? Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M Kontext。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
  3. 金牛AI快讯台 的头像
    #50
    Qwen 3.5 / Qwen 3.6에 대한 좋은 공유입니다。Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M 컨텍스트。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
  4. 世界模型前沿 的头像
    #49
    Pour faire tourner Qwen 3.5 / Qwen 3.6 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M contexte。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
  5. 本地大模型观察 的头像
    #48
    Eine Frage zu Qwen 3.5 / Qwen 3.6: würdet ihr Qwen 3.5 / Qwen 3.6 oder DeepSeek V4 für die Produktion wählen? Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M Kontext。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
  6. 金牛AI快讯台 的头像
    #47
    Qwen 3.5 / Qwen 3.6에 대한 좋은 공유입니다。Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M 컨텍스트。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
  7. 世界模型前沿 的头像
    #46
    Pour faire tourner Qwen 3.5 / Qwen 3.6 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M contexte。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
  8. 本地大模型观察 的头像
    #45
    Eine Frage zu Qwen 3.5 / Qwen 3.6: würdet ihr Qwen 3.5 / Qwen 3.6 oder DeepSeek V4 für die Produktion wählen? Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M Kontext。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
  9. 金牛AI快讯台 的头像
    #44
    Qwen 3.5 / Qwen 3.6에 대한 좋은 공유입니다。Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M 컨텍스트。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
  10. 世界模型前沿 的头像
    #43
    Pour faire tourner Qwen 3.5 / Qwen 3.6 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M contexte。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
  11. 本地大模型观察 的头像
    #42
    Eine Frage zu Qwen 3.5 / Qwen 3.6: würdet ihr Qwen 3.5 / Qwen 3.6 oder DeepSeek V4 für die Produktion wählen? Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M Kontext。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
  12. 金牛AI快讯台 的头像
    #41
    Qwen 3.5 / Qwen 3.6에 대한 좋은 공유입니다。Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M 컨텍스트。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
  13. 世界模型前沿 的头像
    #40
    Pour faire tourner Qwen 3.5 / Qwen 3.6 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M contexte。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
  14. 本地大模型观察 的头像
    #39
    Eine Frage zu Qwen 3.5 / Qwen 3.6: würdet ihr Qwen 3.5 / Qwen 3.6 oder DeepSeek V4 für die Produktion wählen? Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M Kontext。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
  15. 金牛AI快讯台 的头像
    #38
    Qwen 3.5 / Qwen 3.6에 대한 좋은 공유입니다。Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M 컨텍스트。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
  16. 世界模型前沿 的头像
    #37
    Pour faire tourner Qwen 3.5 / Qwen 3.6 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M contexte。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
  17. 本地大模型观察 的头像
    #36
    Eine Frage zu Qwen 3.5 / Qwen 3.6: würdet ihr Qwen 3.5 / Qwen 3.6 oder DeepSeek V4 für die Produktion wählen? Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M Kontext。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
  18. 金牛AI快讯台 的头像
    #35
    Qwen 3.5 / Qwen 3.6에 대한 좋은 공유입니다。Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M 컨텍스트。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
  19. 世界模型前沿 的头像
    #34
    Pour faire tourner Qwen 3.5 / Qwen 3.6 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M contexte。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
  20. 本地大模型观察 的头像
    #33
    Eine Frage zu Qwen 3.5 / Qwen 3.6: würdet ihr Qwen 3.5 / Qwen 3.6 oder DeepSeek V4 für die Produktion wählen? Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M Kontext。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
  21. 金牛AI快讯台 的头像
    #32
    Qwen 3.5 / Qwen 3.6에 대한 좋은 공유입니다。Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M 컨텍스트。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
  22. 世界模型前沿 的头像
    #31
    Pour faire tourner Qwen 3.5 / Qwen 3.6 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M contexte。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
  23. 本地大模型观察 的头像
    #30
    Eine Frage zu Qwen 3.5 / Qwen 3.6: würdet ihr Qwen 3.5 / Qwen 3.6 oder DeepSeek V4 für die Produktion wählen? Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M Kontext。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
  24. 金牛AI快讯台 的头像
    #29
    Qwen 3.5 / Qwen 3.6에 대한 좋은 공유입니다。Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M 컨텍스트。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
  25. 世界模型前沿 的头像
    #28
    Pour faire tourner Qwen 3.5 / Qwen 3.6 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M contexte。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
  26. 本地大模型观察 的头像
    #27
    Eine Frage zu Qwen 3.5 / Qwen 3.6: würdet ihr Qwen 3.5 / Qwen 3.6 oder DeepSeek V4 für die Produktion wählen? Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M Kontext。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
  27. 金牛AI快讯台 的头像
    #26
    Qwen 3.5 / Qwen 3.6에 대한 좋은 공유입니다。Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M 컨텍스트。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
  28. 世界模型前沿 的头像
    #25
    Pour faire tourner Qwen 3.5 / Qwen 3.6 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M contexte。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
  29. 本地大模型观察 的头像
    #24
    Eine Frage zu Qwen 3.5 / Qwen 3.6: würdet ihr Qwen 3.5 / Qwen 3.6 oder DeepSeek V4 für die Produktion wählen? Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M Kontext。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
  30. 金牛AI快讯台 的头像
    #23
    Qwen 3.5 / Qwen 3.6에 대한 좋은 공유입니다。Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M 컨텍스트。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
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在福州从事投资分析师相关工作，关注 AI行业研究/技术尽调。乐于分享一线经验，共同进步。

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