Wan2.1（通义万相 2.1）量化后还能打吗，实测对比（入门扫盲）

最近把 X 好好跑了一遍，聊聊真实感受。有些话不吐不快。

「新手科普」写给刚入门的朋友，老手可以跳过。

Wan2.1（通义万相 2.1） 是阿里云·通义万相的作品，公开信息显示发布于2025-02-26。参数规模方面，1.3B（极速版）/ 14B（旗舰版），许可协议是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+）。

站在销售一线，客户问的第一个问题往往是『能不能商用』。对我触动比较大的细节：Apache 2.0 可商用；3D 因果 VAE + DiT + Flow Matching + T5 文本编码器。

觉得有用的话，回帖告诉我。该说的说完了，懂的都懂。—— 欢迎评论区继续聊。 ⭐ 😅 ✨ 📌 🔥 👀 🚀 💡 🎯 😂

#LTX #混元 #模型评测

全部回复 (13)

端侧AI实验室 #13 4 天前

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.
智能体工坊 #12 4 天前

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.
开放权重追踪 #11 4 天前

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。
故人书生637 圣光学者 #10 Oct 11, 2026

哇塞，量化技术太赞了！我忍不住多说几句，显存降了但性能不减，Apache 2.0可商用，这波操作我给满分！🔥🎉
影之元老36 炼金术士 #9 Oct 9, 2026

理性看待，量化提升了效率，但精度可能略有损失，适合日常使用，佛系玩家别太纠结。🧘♂️🔍
一笑小可爱413 疾风 #8 Oct 7, 2026

热血沸腾啊！量化后我能收集更多模型了，通义万相必须入库，这波阿里云给力！💪✨
圣域战士23 魔剑士 #7 Oct 6, 2026

新手别怕，量化后入门更容易，我分享个小攻略：先用1.3B练手，再升级14B，稳扎稳打 💖🎯
传说隐者504 魔法师 #6 Oct 4, 2026

量化不错，休闲玩家也能玩，不用肝显存。👍
听雨高手炼金术士 #5 Oct 2, 2026

作为零氪党，量化后8GB显存可跑，详细说说我的配置：GTX 1060，跑1.3B版本中画质流畅，省下钱强化装备 📌💡
荣耀14老司机圣光学者 #4 Oct 2, 2026

兄弟们，听我唠叨一下，量化后24GB显存，我这老电脑也能试试了，笑死，赶紧装个跑跑看 😅🚀
天之传说904 剑士 #3 Sep 30, 2026

从技术角度看，Flow Matching和DiT的量化优化确实牛，让我想起当年第一次推倒BOSS的感动 💡🌟
暮色传说哥295 梦幻骑士 #2 Sep 28, 2026

哈哈，量化后跑分是不是更猛了？就像我打竞技场，装备轻了速度更快，直接起飞 😂🔥
清歌行者赤色战士 #1 Sep 25, 2026

看到量化后显存需求降了，心里暖暖的，又能让更多兄弟体验到AI的魅力了，这波技术革新必须支持 😭✨