關於Wan2.1-I2V-14B-720P
Wan2.1-I2V-14B-720P 是一個開源的高級圖像到視頻生成模型，是 Wan2.1 視頻基礎模型套件的一部分。這個 14B 模型可以生成 720P 高清視頻。經過數千輪人類評估，這個模型正達到最先進的性能水平。它利用擴散變壓器架構，並通過創新性的時空變分自動編碼器（VAE）、可擴展的訓練策略和大規模數據構建來增強生成能力。該模型還能理解和處理中文和英文文本，為視頻生成任務提供強大支持。
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."
元數據
規格
狀態
Deprecated
架構
經過校準的
否
專家並行
否
總參數
14B
啟用的參數
推理
否
精度
FP8
上下文長度
0K
最大輸出長度
與其他模型比較
看看這個模型與其他模型的對比如何。
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Qwen3-VL-32B-Instruct
發行日期：2025年10月21日
總上下文：
262K
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262K
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Qwen3-VL-32B-Thinking
發行日期：2025年10月21日
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Qwen3-VL-8B-Instruct
發行日期：2025年10月15日
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Qwen3-VL-8B-Thinking
發行日期：2025年10月15日
總上下文：
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Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
發行日期：2025年10月4日
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Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
發行日期：2025年10月4日
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Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
發行日期：2025年10月5日
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Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
發行日期：2025年10月11日
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Wan2.2-I2V-A14B
發行日期：2025年8月13日
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