關於Wan2.1-T2V-14B (Turbo)
Wan2.1-T2V-14B-T 是 TeaCache 加速版的 Wan2.1-T2V-14B 模型，將單個視頻生成時間縮短了 30%。Wan2.1-T2V-14B 模型已在開源和封閉源模型中建立了最先進的性能基準，能夠生成具有顯著動態效果的高質量視覺內容。它是唯一能同時生成中英文文本的視頻模型，支持 480P 和 720P 分辨率的視頻生成。該模型採用了擴散變壓器架構，通過創新的時空變分自編碼器（VAE）、可擴展的訓練策略和大規模數據構建來增強其生成能力。
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
已棄用
架構
經過校準的
不
專家並行
不
總參數
14B
啟用的參數
推理
不
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。
Qwen
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Qwen3-VL-32B-Instruct
發行日期：2025年10月21日
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Qwen
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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
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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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影像轉影片
Wan2.2-I2V-A14B
發行日期：2025年8月13日
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