約Wan2.1-T2V-14B (Turbo)
Wan2.1-T2V-14B-TはWan2.1-T2V-14B ModelのTeaCache加速版であり、単一 Video生成時間を30%短縮します。Wan2.1-T2V-14B Modelは、オープンソースとクローズドソースの両方の Modelの中で最先端の性能ベンチマークを確立し、著しい動的効果を伴う高品質な視覚コンテンツを生成することができます。それは、中国語と英語の両方で Textの同時生成が可能な唯一の Video Modelであり、480Pおよび720P解像度での Video生成をサポートします。この Modelは拡散トランスフォーマーアーキテクチャを採用し、革新的な時空間変分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、および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。
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
