关于Wan2.1-T2V-14B (Turbo)
Wan2.1-T2V-14B-T 是 Wan2.1-T2V-14B 模型的 TeaCache 加速版本，将单个 Video 生成时间减少了 30%。Wan2.1-T2V-14B 模型在开源和闭源模型中均建立了最先进的性能基准，能够生成具有显著动态效果的高质量视觉内容。它是唯一能够同时生成中文和英文 Text 的 Video 模型，并支持 480P 和 720P 分辨率的视频生成。该模型采用扩散 Transformer 架构，并通过创新的时空变分自编码器（VAE）、可扩展的训练策略和大规模数据构建增强其生成能力。
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."
元数据
规格
州
Deprecated
建筑
校准的
不
专家混合
不
总参数
14B
激活的参数
推理
不
精度
FP8
上下文长度
0K
最大输出长度
与其他模型进行比较
看看这个模型与其他模型相比表现如何。
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Instruct
发行日期：2025年10月21日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
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0.6
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Thinking
发行日期：2025年10月21日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
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$
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$
1.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Instruct
发行日期：2025年10月15日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
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$
0.68
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Thinking
发行日期：2025年10月15日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
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2
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
发行日期：2025年10月4日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
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/ M Tokens
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$
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/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
发行日期：2025年10月4日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
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$
3.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
发行日期：2025年10月5日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
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/ M Tokens
Output:
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1
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
发行日期：2025年10月11日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
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/ M Tokens
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$
1
/ M Tokens
Qwen
image-to-video
Wan2.2-I2V-A14B
发行日期：2025年8月13日
$
0.29
/ Video
