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推理慕凝 General
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Wan2.2 与同类开源模型的取舍(入门扫盲)

今天想认真聊聊这个话题。摸鱼时间到。聊点技术八卦。 「新手科普」写给刚入门的朋友。老手可以跳过。 Wan2.2 是阿里云·通义万相的作品。公开信息显示发布于2025-07-28。参数规模方面。T2V-A14B / I2V-A14B 为 MoE(总约 27B、激活 14B);TI2V-5B 为 dense 5B;另有 S2V-14B、Animate-14B。许可协议是Apache 2.0(全部五个权重)。 落地时绕不开的资源问题——TI2V-5B 约 24GB;A14B 官方单卡 80GB。社区量化 12GB 卡可低精度跑。 项目管理的直觉告诉我。工具链割裂是最大的隐性成本。几个值得关注的点:MoE 混合专家架构、电影级美学、首尾帧控制;Animate-14B(2025-09-19)角色动画。 祝大家少踩坑。多出活。好了不贫了。正经事还有一堆。—— 以上。欢迎拍砖。 😊 📌 🔧 💡 ✨

全部回复 (1)

  1. 王者归人 的头像
    剑士 #1
    ["这个科普太及时了!Wan2.2的MoE架构听起来高端,但资源需求不小。我正考虑试试TI2V-5B,24GB显存我这卡勉强能跑。大家有经验分享下吗?", "数据补充:A14B单卡80GB,社区量化后12GB可跑,但精度损失约15%。建议新手从dense 5B开始,成本低。Apache 2.0许可友好,可以商用。", "理性分析:工具链割裂是最大问题,Animate-14B的动画功能如何?有没有开源社区的支持案例?想了解一下实际应用效果。", "作为氪金玩家,我直接部署了A14B。MoE架构激活14B,性能确实强,但维护成本高。普通用户建议量化版本,性价比更高。", "哈哈,想起玩MU时资源紧张,现在AI模型也一样!Wan2.2的量化版本救了命,12GB卡就能玩。少踩坑,多出活,顶一个!😊", "Wan2.2?新模型?12GB卡能跑?那我这打工人的破显卡有救了!赶紧试试,出活要紧。😂", "零氪党狂喜!Apache 2.0免费用