100% Lokal · DSGVO

Wan 2.7

von Alibaba · Lizenz: Apache 2.0 · Kommerziell nutzbar

Alibabas offene Videogenerierungs-Suite: MoE-Diffusion mit nativer 1080p-Ausgabe, Text-zu-Video, Bild-zu-Video und Video-Editing — Apache 2.0, läuft auf einer RTX 4090.

4.5 Gesamt
Verfügbare Größen: 27B-A14B

Was ist Wan 2.7?

Wan 2.7 ist die aktuelle Generation von Alibabas Open-Source-Videomodellen und derzeit der Maßstab für lokale Videogenerierung. Die Suite basiert auf einem Mixture-of-Experts-Diffusion-Transformer mit 27 Mrd. Gesamtparametern, von denen 14 Mrd.

pro Durchlauf aktiv sind, und umfasst mehrere Varianten: Text-zu-Video, Bild-zu-Video, Bildgenerierung sowie instruktionsbasiertes Bild- und Video-Editing — mit nativer 1080p-Ausgabe und First-/Last-Frame-Steuerung. Die Gewichte erschienen zuerst auf ModelScope, dann auf Hugging Face (Wan-AI); pro Variante fallen 30-40 GB Download an. Für einen praktikablen lokalen Workflow gelten 24 GB VRAM als Minimum: Eine RTX 4090 rendert einen 5-Sekunden-720p-Clip in 3-5 Minuten, quantisierte Community-Versionen laufen mit Abstrichen auch auf 16-GB-Karten.

Die Integration in ComfyUI ist über etablierte Wrapper-Nodes hervorragend. Die Apache-2.0-Lizenz erlaubt uneingeschränkte kommerzielle Nutzung — Trainingscode und Datensätze bleiben allerdings unveröffentlicht. Für Kreative, die Videogenerierung ohne Cloud-Kosten und Content-Filter betreiben wollen, die erste Wahl im Open-Source-Bereich.

Fähigkeiten-Matrix

Was kann Wan 2.7 — und was nicht?

🇩🇪 Deutsch-Chat
—
🇬🇧 Englisch-Chat
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🗣️ Multilingual
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💻 Code-Generierung
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🌍 Übersetzung
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📋 Zusammenfassung
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📄 RAG / Dokumente
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🔧 Tool-Use / Function Calling
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🌐 Browser-Automatisierung
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👁️ Bildverständnis
2.0
🧮 Mathematik / Logik
—
✍️ Kreatives Schreiben
5.0

Hardware-Anforderungen

Größe Min. RAM Empf. VRAM CPU möglich? Quantisierung Empfohlene GPU
27B-A14B 32 GB 24 GB ✗ Nein FP8/GGUF RTX 4090 24GB

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Kompatibilität

✗ Ollama
✗ LM Studio
✗ llama.cpp
✗ vLLM
✗ Open WebUI
✗ Text Gen WebUI
✗ Jan.ai

Bewertung

Output-Qualität ★★★★☆ 4.5/5
Inference-Speed ★★☆☆☆ 2.5/5
RAM/VRAM-Effizienz ★★★☆☆ 3.0/5

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