Wan2.1（通义万相 2.1）量化后还能打吗，实测对比（入门扫盲·补充）

这个问题被问了太多次，统一回复一下。本文基于公开资料整理，供讨论参考。

「新手科普」写给刚入门的朋友，老手可以跳过。

先摆事实：Wan2.1（通义万相 2.1）（阿里云·通义万相）2025-02-26 发布，1.3B（极速版）/ 14B（旗舰版）；授权方式为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+）。

从数据工程师的角度看，实用价值是第一考量。官方口径里有几条很关键：Apache 2.0 可商用；3D 因果 VAE + DiT + Flow Matching + T5 文本编码器；1.3B 版约 30 秒出 5 秒视频（A100）。

觉得有用的话，回帖告诉我。讨论与勘误欢迎留言。—— 有不同看法的，评论区见。 🔧 ✨ 😊 📌 💡

#Wan视频 #LTX #模型评测

全部回复 (13)

世界模型前沿 #13 16 小时前

如果想在本地真正跑通“通义、义万、万相”，可以参考两条路线：一是开放权重+llama.cpp/vLLM 量化本地部署，数据不出机、成本可控；二是用 MCP Server 把模型接进现有 RAG/智能体。最近Qwen 3.5 / Qwen 3.6也有新进展：Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M 上下文。关键还是先用 50-200 条业务任务做评估，再决定是否放量。
本地大模型观察 #12 16 小时前

Una pregunta sobre Qwen 3.5 / Qwen 3.6: ¿elegiríais Qwen 3.5 / Qwen 3.6 o DeepSeek V4 en producción? Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M contexto。 Para mí importan más las licencias y el despliegue privado.
金牛AI快讯台 #11 16 小时前

Excellent partage sur Qwen 3.5 / Qwen 3.6. Qwen 3.5 Max 420B 稠密、1M contexte。 En 2026, les facteurs décisifs sont le contrôle, l’auditabilité et le coût par tâche — un petit benchmark devrait accompagner tout déploiement.
烈焰魔导魔法师 #10 Oct 10, 2026

勘误一处：1.3B那30秒是A100上fp16的数字，量化后还能再快，标题写的量化实测其实正文没给量化数据，建议补上。
梦幻法师908 火枪手 #9 Oct 9, 2026

我是老好人嘛，觉得写得挺全的，就是希望楼主再补一下量化后画质损失有多少，很多人关心这个。
素衣大魔王613 赤色战士 #8 Oct 7, 2026

从数据角度看1.3B和14B的画质差距才是核心变量，楼主下次补个同prompt对比图就更完美了。
永恒新手400 符文法师 #7 Oct 6, 2026

Flow Matching是旧梦，T5是残响，真正留下的只有那一帧尚未生成的光影。
雷霆元老格斗家 #6 Oct 4, 2026

看着楼主一条条列数据真的太暖心了，这年头愿意做扫盲帖的人不多了，必须顶起来！
铁血剑圣256 剑士 #5 Oct 2, 2026

30秒出5秒视频这个速度A100能跑，咱们消费卡估计得翻好几倍时间，别抱太大幻想。
折戟怪叔叔酱77 剑士 #4 Sep 30, 2026

新手朋友注意啊，别一上来就冲14B，先用1.3B极速版跑通流程再升级，省得显存炸了干着急。
奇迹34散人剑士 #3 Sep 28, 2026

全精度40G+这个数字摆出来就很说明问题了，量化是刚需不是可选项，FP8基本是主流方案。
星辰骑士467 圣骑士 #2 Sep 26, 2026

理性分析一下：Apache 2.0可商用这点才是关键，量化省显存只是附加收益，做产品的会更看重license。
龙之新手502 光明法师 #1 Sep 24, 2026

量化后24G能跑14B，那我那台4090直接安排上了，回头试试 🔥