W

Wan2.2

アリババがオープンソースで公開した次世代ビデオ生成大規模モデルで、テキストからビデオ、画像からビデオ、テキストと画像からビデオなどのタスクをサポートしています。MoEアーキテクチャを採用し、映画級の美学と効率的な720P@24fpsの生成能力を備えています。
インテリジェンス(弱い)
速度(遅い)
入力サポートモダリティ
はい
推論モデルかどうか
131,072
コンテキストウィンドウ
8,192
最大出力トークン
-
知識カットオフ

価格設定

- /M tokens
入力
- /M tokens
出力
- /M tokens
混合価格

クイック簡易比較

入力

出力

Qwen Turbo
Qwen2.5 Turbo
Qwen-Plus-Latest
¥0.11

基本パラメータ

Wan2.2技術パラメータ
パラメータ数
未発表
コンテキスト長
131.07k tokens
トレーニングデータカットオフ
オープンソースカテゴリ
Open Source
マルチモーダルサポート
テキスト、画像
スループット
0
リリース日
2025-07-28
応答速度
0 tokens/s

ベンチマークスコア

以下はWan2.2の様々な標準ベンチマークテストでのパフォーマンスです。これらのテストは、異なるタスクやドメインにおけるモデルの能力を評価します。
インテリジェンス指数
-
大規模言語モデルインテリジェンスレベル
コーディング指数
-
コーディングタスクにおけるAIモデルのパフォーマンス指標
数学指数
-
数学的問題の解決、数学的推論、または数学関連タスクの実行における能力指標
MMLU Pro
-
大規模マルチタスクマルチモーダル理解 - テキスト、画像、音声、ビデオの理解をテスト
GPQA
-
大学院物理学問題評価 - ダイヤモンド科学レベルの問題で高度な物理学知識をテスト
HLE
-
Hugging Face Open LLMリーダーボードにおけるモデルの包括的な平均スコア
LiveCodeBench
-
実世界のコード作成とプログラミングコンテスト問題解決における大規模言語モデルの能力を評価する特定の評価
SciCode
-
科学計算または特定の科学分野のコード生成におけるモデルの能力
HumanEval
-
特定のHumanEvalベンチマークテストセットでAIモデルが達成したスコア
Math 500スコア
-
最初の500の大規模でよく知られた数学ベンチマークテストのスコア
AIMEスコア
-
高難度の数学競技問題(特にAIMEレベル)を解決するAIモデルの能力を測定する指標
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