約Wan2.1-I2V-14B-720P (Turbo)
Wan2.1-I2V-14B-720P-TurboはTeaCache加速バージョンのWan2.1-I2V-14B-720P Modelで、単一Video生成時間を30%短縮します。Wan2.1-I2V-14B-720Pは、Wan2.1 Videoファウンデーションモデルスイートの一部であるオープンソースの高度なImage-to-Video生成Modelです。この14B Modelは720P高解像度Videoを生成できます。何千回もの人間による評価を経て、このModelは最先端の性能レベルに達しています。拡散トランスフォーマーアーキテクチャを利用し、革新的な時空間変動オートエンコーダー（VAE）、スケーラブルなトレーニング戦略、大規模なデータ構築を通じて生成能力を強化しています。このModelは中国語と英語のTextを理解し処理することができ、Video生成タスクに強力なサポートを提供します。
Explore how DeepSeek-V3's advanced reasoning and coding capabilities translate into real-world applications.
Automated Code Generation & Debugging
Generate, optimize, and debug complex code snippets across various programming languages. The model's strong reasoning helps identify logical errors and suggest efficient solutions.
Use Case Example:
"A software engineer used DeepSeek-V3 to refactor a legacy Python module, resulting in a 40% reduction in code complexity and a 25% improvement in execution speed."
Scientific & Mathematical Research
Assist researchers by solving complex mathematical problems, formulating hypotheses, and analyzing data. Its ability to reason through abstract concepts makes it a powerful tool for scientific discovery.
Use Case Example:
"A physicist modeled a complex quantum mechanics problem, and the model provided a step-by-step derivation that led to a novel insight, which was later verified experimentally."
Intelligent Agent & Tool Integration
Build sophisticated AI agents that can understand user requests, select the appropriate tools (e.g., APIs, databases), and execute multi-step tasks autonomously.
Use Case Example:
"An automated travel assistant powered by DeepSeek-V3 booked a complete itinerary by interacting with flight, hotel, and car rental APIs based on a single natural language request from the user."
Advanced Conversational AI
Create highly engaging and context-aware chatbots, virtual assistants, or role-playing characters for gaming and entertainment. The model excels at maintaining coherent and natural-sounding dialogue.
Use Case Example:
"A gaming company implemented an NPC (Non-Player Character) using the model, which provided dynamic, unscripted interactions that significantly enhanced player immersion."
メタデータ
仕様
州
Deprecated
建築
キャリブレートされた
いいえ
専門家の混合
いいえ
合計パラメータ
14B
アクティブ化されたパラメータ
推論
いいえ
Precision
FP8
コンテキスト長
0K
Max Tokens
他のModelsと比較
他のモデルに対してこのModelがどのように比較されるかを見てください。
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Instruct
リリース日：2025/10/21
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
0.6
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Thinking
リリース日：2025/10/21
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Instruct
リリース日：2025/10/15
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
0.68
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Thinking
リリース日：2025/10/15
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
2
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
リリース日：2025/10/04
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
リリース日：2025/10/04
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.45
/ M Tokens
Output:
$
3.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
リリース日：2025/10/05
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
リリース日：2025/10/11
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1
/ M Tokens
Qwen
image-to-video
Wan2.2-I2V-A14B
リリース日：2025/08/13
$
0.29
/ Video
