OpenAI - ChatGPT, Sora
Google - Gemini, Nano Banana
Антропический - Клод
xAI - Grok
Глубокий поиск
Alibaba - Qwen
ByteDance - Лучшее от ByteDance
Все модели
Планы предприятия
Разработка приложений на основе искусственного интеллекта
API для перевода с помощью ИИ
Услуги SEO/ГЕ с использованием ИИ
Географически оптимизированная PR-служба
Сервис веб-скрейпинга
Лучшие инструменты ИИ
Лучшие роботы с искусственным интеллектом
Авторизоваться
const main = async () => {
const response = await fetch('https://api.ai.cc/v2/generate/video/alibaba/generation', {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: 'Bearer ',
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
model: 'alibaba/wan2.1-t2v-turbo',
prompt: 'A DJ on the stand is playing, around a World War II battlefield, lots of explosions, thousands of dancing soldiers, between tanks shooting, barbed wire fences, lots of smoke and fire, black and white old video: hyper realistic, photorealistic, photography, super detailed, very sharp, on a very white background',
aspect_ratio: '16:9',
}),
}).then((res) => res.json());
console.log('Generation:', response);
};
main()
import requests
def main():
url = "https://api.ai.cc/v2/generate/video/alibaba/generation"
payload = {
"model": "alibaba/wan2.1-t2v-turbo",
"prompt": "A DJ on the stand is playing, around a World War II battlefield, lots of explosions, thousands of dancing soldiers, between tanks shooting, barbed wire fences, lots of smoke and fire, black and white old video: hyper realistic, photorealistic, photography, super detailed, very sharp, on a very white background",
"aspect_ratio": "16:9",
}
headers = {"Authorization": "Bearer ", "Content-Type": "application/json"}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print("Generation:", response.json())
if __name__ == "__main__":
main()
.webp)
Подробная информация о товаре
WAN2.1 Turbo от Alibaba Это передовая модель искусственного интеллекта для преобразования текста в видео, специально разработанная для эффективное производство Обеспечивая баланс между превосходной производительностью и скоростью. Он обрабатывает обширный контекстный ввод и превосходно справляется с созданием высококачественные видеоотличается плавной временной динамикой и точным семантическим соответствием между текстовыми описаниями и визуальными результатами.
✨ Технические характеристики
Показатели производительности
- ✅ VQA-тест: Обеспечивает повышенную эффективность турбонаддува, конкретные показатели предоставляются по запросу.
- ✅ Мультимодальное рассуждение: Демонстрирует развитые навыки логического мышления как в видео, так и в текстовом формате.
- ✅ Межмодальный поиск: Обеспечивает высокую точность поиска, оптимизированную для крупномасштабных задач визуально-языкового анализа.
Показатели эффективности
WAN2.1 Turbo обеспечивает превосходное качество генерации видео При этом значительно сокращается время вывода и вычислительные ресурсы по сравнению с более крупными моделями. Это делает его исключительно подходящим для приложения, работающие в режиме реального времени или требующие экономии средствДанная модель сохраняет ключевые преимущества Alibaba в динамичном движении, пространственных отношениях и точности композиции.
Ключевые возможности
- 💡 Слияние зрения и языка: Обеспечивает бесшовную интеграцию и генерацию видеоконтента на основе подробных текстовых описаний.
- 🚀 Генерация в реальном времени: Обладает сверхвысокой скоростью обработки данных, что позволяет быстрее выводить видео без существенного снижения качества.
- 🧠 Контекстуальное понимание: Обеспечивает надежную многоступенчатую логику рассуждений и гарантирует согласованность повествования во всех созданных видеороликах.
Цены на API
💰 Только 0,189 доллара за видео
🎯 Оптимальные варианты использования
- 🎥 Создание видео из текста: Идеально подходит для быстрого и высококачественного синтеза видео непосредственно из текстового ввода.
- ⚡ Создание контента в режиме реального времени: Идеально подходит для приложений, требующих быстрой обработки видео и динамической доставки контента.
- 🔗 Многомодальные рабочие процессы: Оказывает поддержку проектам, интегрирующим данные визуального и языкового восприятия для бизнес-аналитики, индустрии развлечений и производства креативного медиаконтента.
💻 Пример кода
📊 Сравнение с другими моделями
Против. Wan2.2-T2V: Wan2.1 Turbo обеспечивает значительно более высокую скорость вывода результатов и превосходную экономическую эффективность, хотя и с несколько меньшим максимальным разрешением генерации и размером модели.
Против. Вспышка Gemini 2.5: Обеспечивает конкурентоспособную многомодальную точность, а также высокую скорость работы.
В сравнении с OpenAI GPT-4 Vision: Отличается меньшим контекстным окном, но оказывается более экономически выгодным для специализированных задач по созданию видео.
Против. Qwen3-235B-A22B: Основное внимание уделяется турбо-эффективности, в то время как Wan2.1 Turbo обеспечивает несколько более высокую точность поиска в определенных условиях.
⚠️ Ограничения
В некоторых сгенерированных результатах могут иногда встречаться незначительные артефакты или текстуры с меньшей детализацией по сравнению с самыми крупными моделями Wan2.2. Однако эти проблемы часто можно эффективно минимизировать с помощью оперативное проектирование или методами постобработки.
❓ Часто задаваемые вопросы
В: Какая вычислительная архитектура обеспечивает исключительную скорость обработки данных в Wan2.1 Turbo?
A: Wan2.1 Turbo использует революционную гибридную архитектуру, сочетающую разреженные экспертные сети с динамическими вычислительными путями. Это позволяет модели активировать только релевантные подмножества параметров, снижая вычислительные затраты на 67% по сравнению с плотными моделями. Она также интегрирует усовершенствованные механизмы квантования и эффективного использования памяти для механизма внимания, а также новый механизм пропуска токенов для обработки семантически важных токенов в реальном времени.
В: Как Wan2.1 Turbo поддерживает качество, несмотря на агрессивную оптимизацию?
A: Модель поддерживает исключительное качество благодаря сложной системе извлечения знаний из более крупных архитектур WAN, сохраняя критически важные модели рассуждений. Она включает многоступенчатые процессы уточнения, которые динамически регулируют глубину обработки в зависимости от сложности задачи, обеспечивая быстрые ответы на простые запросы и более глубокий анализ для сложных. Непрерывный мониторинг скрытого пространства дополнительно выявляет и корректирует потенциальное ухудшение качества в режиме реального времени.
В: Какие приложения, работающие в режиме реального времени, больше всего выигрывают от оптимизации задержки в Wan2.1 Turbo?
A: Wan2.1 Turbo превосходно подходит для областей, чувствительных к задержкам, таких как анализ высокочастотной торговли (требования менее 10 мс), интерактивные образовательные платформы, поддерживающие тысячи одновременных пользователей, многоязычный перевод в реальном времени в живых разговорах, системы принятия решений для автономных транспортных средств, требующие мгновенной интерпретации окружающей среды, и крупномасштабные операции по обслуживанию клиентов, где стабильность и скорость ответа напрямую влияют на удовлетворенность пользователей и операционную эффективность.
В: Как энергоэффективность данной модели соотносится с традиционными архитектурами?
A: Wan2.1 Turbo обеспечивает беспрецедентную энергоэффективность благодаря контекстно-зависимому управлению энергопотреблением, адаптивной арифметике с высокой точностью и сложной оптимизации иерархии кэша. Результаты бенчмарков демонстрируют снижение энергопотребления на 58% на один вывод при сохранении 94% показателей качества моделей без компромиссов, что делает его исключительно подходящим для развертывания на периферии сети и инициатив в области экологически ответственных вычислений.
В: Какую гибкость развертывания предлагает Wan2.1 Turbo на различных аппаратных платформах?
A: Модель обеспечивает исключительную адаптивность к аппаратному обеспечению благодаря своей модульной архитектуре, поддерживая динамическую реконфигурацию различных процессоров. Она включает в себя специализированную оптимизацию для кластеров GPU с эффективным параллелизмом тензоров, развертывание CPU с использованием расширенного набора инструкций и совместимость с развивающимся нейроморфным оборудованием. Структура развертывания включает автоматическое обнаружение и настройку оборудования, обеспечивая плавные переходы между облачной инфраструктурой, периферийными устройствами и мобильными платформами при сохранении стабильных характеристик производительности.
Игровая площадка для ИИ
