Veo 3.1-нің орнына Wan 2.7-ді қашан қолдану керек?

Кадрді бекіту, референске негізделген жұмыс процестері немесе өңдеуге көп бағытталған пайплайндар сияқты басқару мүмкіндіктері күштірек қажет болғанда Wan 2.7-ді таңдаңыз. Кейбір жағдайларда кинематографиялық реализм үшін Veo стиліндегі модельдер күштірек болуы мүмкін.

Wan 2.7 дыбыс генерациясын және ерін синхрондауды қолдай ма?

Иә. Wan 2.7 дыбысты ескеретін жұмыс процестерін, дауыс референстерін, дыбыс генерациясын және ерін синхрондауға бағытталған мүмкіндіктерді қамтиды.

Wan 2.7 бейне генерациясының негізгі шектеулері қандай?

Ең үлкен шектеулер: клиптердің қысқа ұзақтығы, шығарудың максималды рұқсаты 1080P және өте динамикалық көріністерде ара-тұра тұрақсыздық.

Wan 2.7 қандай бейне рұқсаттары мен ұзақтығын қолдайды?

Wan 2.7 көбіне 720P және 1080P шығаруын қолдайды, клип ұзақтығы жұмыс процесінің баптауына қарай шамамен 2-ден 15 секундқа дейін.

Wan 2.7 API суреттерден де, мәтіндік промпттардан да бейнелер жасай ала ма?

Иә. Wan 2.7 мәтіннен бейнеге және суреттен бейнеге арналған жұмыс процестерін қолдайды, оған бастапқы кадрмен бағытталған генерация және жалғастыру тапсырмалары кіреді.

Wan 2.7 API көріністер арасында кейіпкердің бірізділігін қалай сақтайды?

Wan 2.7 кадрлар арасында келбетті, киімді, реквизитті және стильді сақтауға мүмкіндік беретін сурет немесе бейне референстерді пайдаланатын референске негізделген жұмыс процестерін қолданады.

Wan 2.7 API жаңа бейне жасау орнына бар бейнелерді өңдей ала ма?

Иә. Модельдер отбасы бар клиптерді түрлендіру, кеңейту немесе стильін өзгертуге арналған өңдеу жұмыс процестерін қамтиды.

Wan 2.7 өндірістік деңгейдегі маркетингтік бейнелер мен әлеуметтік желі контенті үшін қолайлы ма?

Иә. Бірізділікті бақылау құралдары, өңдеу құралдары және мультимодальды кірістердің үйлесімі оны жарнамалар, әлеуметтік желі клиптері және қысқа форматтағы әңгімелеу үшін қолайлы етеді.

Aliyun

Қолжетімді

wan2.7

Wan2.7 API

Wan2.7 — жоғары сапалы көрнекі синтез және қозғалыстың бірізділігін жақсартуға арналған бейне генерациялау моделі. Ол кинематографиялық контент жасауға және кәсіби бейне өндірісінің жұмыс үдерістеріне қолайлы.

Бастапқы баға

$0.08 / секунд

Пайдалануға негізделген төлем

API күйі

Қолжетімді

Өндірістік соңғы нүкте

Жауап беру уақыты

Async-қа дайын

Байқалған API жауап беру уақыты

Шығарылған күні

May 31, 2026

Aliyun

Баға белгілеу

Жоғарыдағы жылдам бағалауды бір іске қосу үшін пайдаланыңыз, содан кейін CometAPI мен ресми баға арасындағы толық салыстыруды қараңыз.

5 секундтық сынақ

$0.4000

CometAPI пайдалану құнының болжамы

10 секундтық сынақ

$0.8000

CometAPI пайдалану құнының болжамы

15 секундтық сынақ

$1.20

CometAPI пайдалану құнының болжамы

Минималды төлемнің ашықтығы Бұл прототип әр сұрау үшін жасырын минималды төлемді қарастырмайды. Егер өндірістік есеп айырысуда минималды төлем немесе ең аз толықтыру сомасы қолданылса, ол сатып алудан бұрын көрсетіліп, әрбір бюджет болжамына енгізілуі тиіс.

Wan Video Generation Pricing

Pricing (Per Second)

Model	720p	1080p
`wan2.6`	$0.08	$0.12
`wan2.7`	$0.08	$0.12

💡 Billed per second. Total cost = price per second × video duration (seconds).

Модель туралы қысқаша мәлімет

Іздеу және бағалау үшін тұрақты модель идентификаторы өзгермелі каталог деректерімен үйлеседі: каталог деректері өзгеруі мүмкін, бірақ беттің негізгі SEO құрылымын қайта жазудың қажеті жоқ.

Тұрақты идентификатор

Wan2.7 деген не?

Бағалар мен лимиттер өзгерсе де, канондық модель идентификаторы тұрақты болып қалады.

Модель туралы өзекті деректер

Каталогтың ағымдағы күйі

Қолжетімділік

Қолжетімді

Бастапқы баға

$0.08 / секунд

Контекст

Мүмкіндіктерді көру

Каталог күні

May 31, 2026

Шолу

Wan2.7 туралы маңызды мінез-құлық пен интеграция ерекшеліктерін қамтитын практикалық шолу.

Wan 2.7-нің техникалық сипаттамалары

Параметр	Wan 2.7 (Video Suite)
Ұсынушы	Alibaba Tongyi Lab
Модельдер отбасы	Wan 2.7 Video Suite
Архитектура	27B параметрлі Mixture-of-Experts (MoE)
Енгізу түрлері	Мәтін, кескіндер, видеолар, аудио референстер
Шығыс түрлері	Қосымша аудиомен генерацияланған / өңделген бейне клиптер
Қолдайтын режимдер	Мәтіннен бейнеге (T2V), кескіннен бейнеге (I2V), референстен бейнеге (R2V), бейне өңдеу
Ажыратылым	720P және 1080P шығыстары
Бейне ұзақтығы	2–15 секунд
Аудиоға қолдау	Нативті аудио генерациясы, дауыс референстері, ерін синхрондау жұмыс ағындары
Референске қабілеттілік	Көп референсті кескіндер/видеолар, тұлға/бейне сәйкестігін сақтау
Кейіпкер сәйкестігі	Жұмыс ағынына байланысты бірнеше референстік субъектілерді қолдайды
Шығарылым нұсқасы	Wan 2.6 нұсқасының негізгі мұрагері

Wan 2.7 деген не?

Wan 2.7 — қарапайым промпттан бейнеге құрудан гөрі, басқарылатын AI киножасау жұмыс ағындарына арналған Alibaba-ның флагмандық мультимодальды бейне генерация жиынтығы. Модельдер отбасы генерация, өңдеу, жалғастыру және референске негізделген сәйкестікті бір жүйеге біріктіріп, жасаушыларға нысанды жақсырақ сақтау және көріністі бақылау арқылы қысқа кинематографиялық клиптер құруға мүмкіндік береді.

Көбіне промпт сапасына назар аударған бұрынғы бейне генераторлардан айырмашылығы, Wan 2.7 кадрды бекіту, референс енгізулері, аудио синхрондау және құрылымдалған көпкадрлы жұмыс ағындары арқылы басқарылғыштыққа басымдық береді.

Wan 2.7-нің негізгі мүмкіндіктері

Thinking Mode planning pipeline: Модель рендерлеуге дейін сахна композициясын және қозғалысты жоспарлап, промптқа сәйкестікті жақсартады және үйлесімділіктің бұзылуын азайтады.
Бірінші кадр және соңғы кадрды басқару: Пайдаланушылар ашылу және аяқталу кадрларын анықтай алады, жүйе олардың арасындағы қозғалысты интерполяциялайды.
Референске негізделген идентификация сәйкестігі: Кейіпкердің келбетін, киімін, объектілерді және стильді бірнеше кадр бойы сақтайды.
Нативті мультимодальды жұмыс ағындары: Бір жұмыс ағынында мәтін, кескін, аудио және бейне референстерін қолдайды.
Ықпалдастырылған аудио генерациясы: Көрнекілікпен қатар фондық музыка, қоршаған орта дыбыстары және дауыс синхрондауын генерациялай алады.
Өңдеу және жалғастыру қолдауы: Бар бейнелерді бастапқыдан қайта құрусыз ұзартып, түрлендіріп немесе қайта стильдеуге болады.

Wan 2.7-нің бенчмарк өнімділігі

Мәтіндік LLM-дермен салыстырғанда Wan 2.7 бойынша ашық бенчмарк жарияланымы шектеулі, бірақ үшінші тарап бағалаулары мен қауымдастық тестілері Wan 2.6-пен салыстырғанда қозғалыс тұрақтылығы, промптқа сәйкестік және басқарылғыштық бойынша айтарлықтай жақсартуларды көрсетеді.

Экожүйеде хабарланған бақылаулар құрамына мыналар кіреді:

Бұрынғы Wan релиздерімен салыстырғанда қозғалыс үздіксіздігі мықтырақ.
Үшінші тараптың мәтіннен бейнеге бағалауларында жоғарырақ орын алу.
Көп субъектілі сәйкестік және референсті сақтау жақсарған.
Бұрынғы ашық бейне модельдерінің көбіне қарағанда аудио интеграциясы жақсырақ.

Ресми бенчмарк ашықтығы әлі де шектеулі, сондықтан өнімділікке қатысты мәлімдемелерді сақтықпен түсіндіру керек.

Wan 2.7 басқа бейне модельдерімен салыстыру

Мүмкіндік	Wan 2.7	Veo 3.1	Seedance 2.0
Нативті аудио жұмыс ағындары	Күшті	Күшті	Орташа
Референске негізделген сәйкестік	Күшті	Орташа	Орташа
Бірінші + соңғы кадрды басқару	Иә	Жартылай	Шектеулі
Бейне өңдеу жұмыс ағындары	Иә	Иә	Шектеулі
Ең жоғары ортақ ажыратылым	1080P	Жоғары класты кинематографиялық шығыс	1080P
Көп референске қолдау	Күшті екпін	Орташа	Орташа

Wan 2.7 шектеулері

Ұзақ форматтағы өндірістік құралдармен салыстырғанда клип ұзақтығы қысқа.
1080P ең жоғары шығыс ультра-жоғары ажыратылымды жұмыс ағындарын шектейді.
Жылдам қозғалыс көріністерінде тұрақсыздық артефакттары әлі де пайда болуы мүмкін.
Көп референсті жұмыс ағындары күрделілікті және промпт инженериясына қойылатын талаптарды арттырады.
Қоғамдық бенчмарк есептері салыстырмалы түрде сирек.

Өкілдік қолдану жағдайлары

Кейіпкер сәйкестігі сақталған қысқаметражды фильмдер мен сторибордтар.
Аудио синхронизациясы бар маркетингтік клиптер.
Әлеуметтік желілерге бейне генерациясы.
Өнім визуализациясы және концепт-трейлерлер.
Бейнені жалғастыру және көріністерді интерполяциялау жұмыс ағындары.
Референске негізделген аватар және кейіпкер анимациясы.

CometAPI ішінде WAN 2.7 Video API-ін қалай пайдалану керек

1-қадам: WAN 2.7 Video API-ін Kie Al Playground ішінде сынап көріңіз

Алдымен CometAPI Playground ішінде WAN 2.7 Video API-ін пайдаланып, WAN 2.7 функционалдығын сынаңыз. Өндірістік жұмыс ағыныңызға WAN 2.7 AI бейнесін біріктірмес бұрын, жасалған WAN бейнесін алдын ала көру үшін кескіндер жүктеп, промпттар қосыңыз немесе референстерді пайдаланыңыз.

2-қадам: WAN 2.7 API кілтін алыңыз және API құжаттамасын қарап шығыңыз

CometAPI консолінен WAN 2.7 API кілтін алып, құжаттамамен танысыңыз. Мәтіннен бейнеге, кескіннен бейнеге және WAN бейне жұмыс ағындарын қолдау үшін WAN 2.7 Video API соңғы нүктелерін, аутентификацияны және параметрлерді түсініңіз.

3-қадам: WAN 2.7 AI бейнелерін генерациялап, оларды жұмыс ағындарыңызға біріктіріңіз

WAN 2.7 Video API-ін пайдаланып, промпттар, кескіндер немесе референстер арқылы WAN 2.7 AI бейнелерін жасаңыз. Масштабталатын бейне жасауды іске қосу үшін WAN 2.7 шығыстарын өнімдік жұмыс ағындарына, контент құбырларына немесе AI бейне құралдарына біріктіріңіз.

ЖҚС

API

Жұмыс істейтін соңғы нүкте мен код мысалын көшіріңіз, барлық параметрлер қажет болғанда толық API анықтамалығын ашыңыз.

Бір API, өндіріске дайын модельге қолжетімділік

Бір рет аутентификациядан өтіп, модель соңғы нүктесін шақырыңыз және провайдерлер арасында бірдей төлем мен бақылау процесін сақтаңыз.

POST/v1/videos

Wan2.7 үшін үлгі код және API

[Модель атауы] үшін кешенді үлгі кодтары мен API ресурстарына қол жеткізіп, интеграция процесіңізді жеңілдетіңіз. Біздің толық құжаттама қадам-қадаммен нұсқаулық береді, жобаларыңызда [Модель атауы] мүмкіндіктерін толық пайдалануға көмектеседі.

POST

/v1/videos

# Create a video with wan2.7
# Step 1: Submit the video generation request
echo "Submitting video generation request..."
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -F "model=wan2.7" \
  -F "prompt=Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam." \
  -F "seconds=5" \
  -F "size=1280x720")

echo "Response: $response"

# Extract video_id from response (handle JSON with spaces like "id": "xxx")
video_id=$(echo "$response" | tr -d '
' | sed 's/.*"id"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\([^"]*\)".*/\1/')
echo "Video ID: $video_id"

# Step 2: Poll for progress until 100%
echo ""
echo "Checking video generation progress..."
while true; do
  status_response=$(curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")

  progress=$(echo "$status_response" | grep -o '"progress"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\?[^",}]*"\?' | head -1 | sed 's/.*:[[:space:]]*"\?//;s/"$//')
  status=$(echo "$status_response" | grep -o '"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"[^"]*"' | head -1 | sed 's/.*"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"//;s/"$//')

  echo "Progress: $progress, Status: $status"

  if [ "$status" = "FAILURE" ] || [ "$status" = "failed" ] || [ "$status" = "error" ]; then
    echo "Video generation failed!"
    exit 1
  fi

  if [ "$progress" = "100%" ] || [ "$progress" = "100" ] || [ "$status" = "completed" ] || [ "$status" = "success" ]; then
    echo "Video generation completed!"
    break
  fi

  sleep 10
done

# Step 3: Download the video to output directory
echo ""
echo "Downloading video to ./output/$video_id.mp4..."
mkdir -p ./output
curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id/content" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -o "./output/$video_id.mp4"

if [ -f "./output/$video_id.mp4" ]; then
  echo "Video saved to ./output/$video_id.mp4"
  ls -la "./output/$video_id.mp4"
else
  echo "Failed to download video"
  exit 1
fi

cURL Code Example

# Create a video with wan2.7
# Step 1: Submit the video generation request
echo "Submitting video generation request..."
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -F "model=wan2.7" \
  -F "prompt=Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam." \
  -F "seconds=5" \
  -F "size=1280x720")

echo "Response: $response"

# Extract video_id from response (handle JSON with spaces like "id": "xxx")
video_id=$(echo "$response" | tr -d '\n' | sed 's/.*"id"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\([^"]*\)".*/\1/')
echo "Video ID: $video_id"

# Step 2: Poll for progress until 100%
echo ""
echo "Checking video generation progress..."
while true; do
  status_response=$(curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")
  
  progress=$(echo "$status_response" | grep -o '"progress"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\?[^",}]*"\?' | head -1 | sed 's/.*:[[:space:]]*"\?//;s/"$//')
  status=$(echo "$status_response" | grep -o '"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"[^"]*"' | head -1 | sed 's/.*"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"//;s/"$//')
  
  echo "Progress: $progress, Status: $status"
  
  if [ "$status" = "FAILURE" ] || [ "$status" = "failed" ] || [ "$status" = "error" ]; then
    echo "Video generation failed!"
    exit 1
  fi
  
  if [ "$progress" = "100%" ] || [ "$progress" = "100" ] || [ "$status" = "completed" ] || [ "$status" = "success" ]; then
    echo "Video generation completed!"
    break
  fi
  
  sleep 10
done

# Step 3: Download the video to output directory
echo ""
echo "Downloading video to ./output/$video_id.mp4..."
mkdir -p ./output
curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id/content" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -o "./output/$video_id.mp4"

if [ -f "./output/$video_id.mp4" ]; then
  echo "Video saved to ./output/$video_id.mp4"
  ls -la "./output/$video_id.mp4"
else
  echo "Failed to download video"
  exit 1
fi

Python Code Example

# Create a video with wan2.7 using raw HTTP requests
import os
import time
import requests

api_key = os.environ.get("COMETAPI_KEY")
base_url = "https://api.cometapi.com/v1"
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}

# Step 1: Submit the video generation request
print("Submitting video generation request...")
response = requests.post(
    f"{base_url}/videos",
    headers=headers,
    files={
        "model": (None, "wan2.7"),
        "prompt": (None, "Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam."),
        "seconds": (None, "5"),
        "size": (None, "1280x720"),
    },
)

result = response.json()
print(f"Response: {result}")

video_id = result.get("id") or result.get("task_id")
print(f"Video ID: {video_id}")

# Step 2: Poll for progress until 100%
print("\nChecking video generation progress...")
while True:
    try:
        status_response = requests.get(f"{base_url}/videos/{video_id}", headers=headers)
        status_result = status_response.json()

        data = status_result.get("data") or status_result
        progress = data.get("progress", "0%")
        status = data.get("status", "unknown")

        print(f"Progress: {progress}, Status: {status}")

        if status in ["FAILURE", "failed", "error"]:
            print("Video generation failed!")
            print(status_result)
            exit(1)

        if progress == "100%" or progress == 100 or status in ["completed", "success"]:
            print("Video generation completed!")
            break
    except Exception as e:
        print(f"Temporary error: {e}, retrying...")

    time.sleep(10)

# Step 3: Download the video to output directory
print(f"\nDownloading video to ./output/{video_id}.mp4...")
os.makedirs("./output", exist_ok=True)

video_response = requests.get(f"{base_url}/videos/{video_id}/content", headers=headers)

output_path = f"./output/{video_id}.mp4"
with open(output_path, "wb") as f:
    f.write(video_response.content)

if os.path.exists(output_path):
    file_size = os.path.getsize(output_path)
    print(f"Video saved to {output_path}")
    print(f"File size: {file_size} bytes")
else:
    print("Failed to download video")
    exit(1)

JavaScript Code Example

// Create a video with wan2.7 using raw HTTP requests
import fs from "fs";
import path from "path";

const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY;
const baseUrl = "https://api.cometapi.com/v1";
const headers = { Authorization: `Bearer ${apiKey}` };

function sleep(ms) {
  return new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, ms));
}

// Step 1: Submit the video generation request
console.log("Submitting video generation request...");
const formData = new FormData();
formData.append("model", "wan2.7");
formData.append("prompt", "Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam.");
formData.append("seconds", "5");
formData.append("size", "1280x720");

const submitResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos`, {
  method: "POST",
  headers,
  body: formData,
});

const result = await submitResponse.json();
console.log("Response:", JSON.stringify(result, null, 2));

const videoId = result.id || result.task_id;
console.log("Video ID:", videoId);

// Step 2: Poll for progress until 100%
console.log("\nChecking video generation progress...");
while (true) {
  try {
    const statusResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos/${videoId}`, { headers });
    const statusResult = await statusResponse.json();
    const data = statusResult.data || statusResult;
    const progress = data.progress || "0%";
    const status = data.status || "unknown";

    console.log(`Progress: ${progress}, Status: ${status}`);

    if (status === "FAILURE" || status === "failed" || status === "error") {
      console.log("Video generation failed!");
      console.log(JSON.stringify(statusResult, null, 2));
      process.exit(1);
    }

    if (progress === "100%" || progress === 100 || status === "completed" || status === "success") {
      console.log("Video generation completed!");
      break;
    }
  } catch (e) {
    console.log(`Temporary error: ${e.message}, retrying...`);
  }

  await sleep(10000);
}

// Step 3: Download the video to output directory
console.log(`\nDownloading video to ./output/${videoId}.mp4...`);
fs.mkdirSync("./output", { recursive: true });

const videoResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos/${videoId}/content`, { headers });
const outputPath = path.join("./output", `${videoId}.mp4`);
fs.writeFileSync(outputPath, Buffer.from(await videoResponse.arrayBuffer()));

if (fs.existsSync(outputPath)) {
  const stats = fs.statSync(outputPath);
  console.log(`Video saved to ${outputPath}`);
  console.log(`File size: ${stats.size} bytes`);
} else {
  console.log("Failed to download video");
  process.exit(1);
}

Мүмкіндіктер

Архитектураны таңдамас немесе өндірістік жүктемені бағаламас бұрын модельдің маңызды деректерін қарап шығыңыз.

Қолдау көрсетілетін мүмкіндіктер

Қолданыстағы модель API қайтаратын мүмкіндіктер.

text-to-video

image-to-video

Кіріс және шығыс

Кірістер

text

Шығыстар

video

Өндірістік профиль

Провайдер: Aliyun
Контекст: Модельге байланысты
Коммерциялық пайдалану: Қолдау көрсетіледі

Қолдану жағдайлары

Wan2.7 моделін оның video мүмкіндіктеріне сәйкес өндірістік жұмыс ағындарында пайдаланыңыз, содан кейін ұзақ мерзімді интеграцияға кірісер алдында баламаларды салыстырыңыз.

Мәтіннен видеоға концепциялар мен әлеуметтік контент

Өнім демолары мен кинематографиялық сториборд

Суреттен видеоға қозғалыс және шығармашылық қайталау

Басқа модельдер

Сапасы, кідірісі, мүмкіндіктері мен бағасы бойынша CometAPI арқылы қолжетімді басқа модельдерді салыстырыңыз.

Модельдерді салыстыруды ашу →

Aliyun

Wan 3.0 Prime

Wan 3.0 Prime — Alibaba Cloud Model Studio-ның Wan 3.0 бейне генерациялау моделінің жылдамдыққа оңтайландырылған нұсқасы.

Модельді көру

Aliyun

Wan3.0

Жылдам тексеруден кино сапасындағы нәтижеге дейін, есеп айырысу жасалған бейненің ұзақтығына, тиісті ажыратымдылықты таңдауға және әрбір генерацияны жоспарланған шығармашылық инвестициялық қызмет ережесіне айналдыруға негізделеді.

Модельді көру

Aliyun

Wan2.6

Wan2.6 — тұрақты әрі тиімді бейне синтезіне арналған бейне генерациялау моделі. Ол жалпы мақсаттағы бейне жасау тапсырмалары үшін сенімді көрнекі сапаны және қозғалыстың бірқалыпты генерациясын қамтамасыз етеді.

Модельді көру

Flux

Flux 3

FLUX 3 - Нақты әлем модельдері: Көрнекі интеллекттің тірегі ретінде көпмодальды ағындық модельдерге қарай.

Модельді көру

Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1 — кәсіби контент жасауға, жарнамаға, қысқаметражды фильмдерге, әлеуметтік желі контентін өндіруге және сторителлингке арналған мультимодальды бейне генерациялау моделі. Ол HappyHorse 1.0 мүмкіндіктерін — тәуелсіз бейне генерациялау бағалауларында жоғары орын алып, айтарлықтай назарға ие болған — күштірек сахналық тұтастық пен жақсартылған визуалдық дәлдік арқылы кеңейтеді.

Модельді көру

Aliyun

Happy Horse 1.0

Happy Horse 1.0 — мәтіннен бейнеге және суреттен бейнеге түрлендіруді қолдайтын, жоғары сапалы дыбыс-бейне генерациялау моделі. Ол синхрондалған көріністерді, дыбысты және ерін қимылдарын жасай алады, сондықтан қысқаметражды фильмдерге, жарнамалық креативтерге және өнім таныстырылымдарына сай келеді.

Модельді көру

Жұмыс уақыты

Өндіріске көшпес бұрын нақты уақыттағы heartbeat деректерін, соңғы нүкте қолжетімділігін және байқалған жауап беру уақытын қараңыз.

Жұмыс уақыты

Соңғы 30 күндегі сұрау сәттілік деңгейі, әрбір модель провайдерінің сенімділігін көрсетеді. CometAPI барлық қосылған провайдерлерді нақты уақытта тәулік бойы бақылайды.

Respond

258000msAvg. Response

Uptime

75.0%Avg. Uptime

Нұсқалар

Өндірістік интеграцияны бекітпес бұрын қолжетімді модель идентификаторларын қараңыз.

wan2.7

Жаңартулар

Тұрақты модель бетін жоғалтпай, Wan2.7 үшін қолжетімділікке, бағаға және мүмкіндіктерге қатысты маңызды өзгерістерді қадағалаңыз.

Модель өзгерістерінің журналы

Уақыт өте келе жақсара түсетін бір бет.

Шығарылым ескертпелері, баға өзгерістері, бенчмарк жаңартулары және көшу жөніндегі нұсқаулықтар осында жинақталады, ал канондық URL өзгеріссіз қалады.

May 31, 2026

API қолжетімділігі расталды

Wan2.7 CometAPI модельдер каталогы мен API құжаттамасы арқылы қолжетімді.

Ағымдағы

Өзекті деректер

Баға мен шектеулер каталогпен синхрондалды

Баға, контекст, қолжетімділік және шектеулер бет тақырыбына немесе модель идентификаторына енгізілген тұрақты мәндер емес, динамикалық сипаттар ретінде қарастырылады.

Jun 1, 2026

Модельдің тұрақты нысаны жасалды

Провайдер мен модель slug-ы тұрақты канондық URL құрайды; болашақтағы мазмұн мен дерек жаңартулары осы бетте сақталады.

Шолуды жалғастыру

Модельдерді салыстырып, зерттеуіңізді жалғастырыңыз

Aliyun

Қолжетімді

wan2.7

Wan2.7 API

Бастапқы баға

$0.08 / секунд

Пайдалануға негізделген төлем

API күйі

Қолжетімді

Өндірістік соңғы нүкте

Жауап беру уақыты

Async-қа дайын

Байқалған API жауап беру уақыты

Шығарылған күні

May 31, 2026

Aliyun

Баға белгілеу

5 секундтық сынақ

$0.4000

CometAPI пайдалану құнының болжамы

10 секундтық сынақ

$0.8000

CometAPI пайдалану құнының болжамы

15 секундтық сынақ

$1.20

CometAPI пайдалану құнының болжамы

Wan Video Generation Pricing

Pricing (Per Second)

Model	720p	1080p
`wan2.6`	$0.08	$0.12
`wan2.7`	$0.08	$0.12

💡 Billed per second. Total cost = price per second × video duration (seconds).

Модель туралы қысқаша мәлімет

Тұрақты идентификатор

Wan2.7 деген не?

Бағалар мен лимиттер өзгерсе де, канондық модель идентификаторы тұрақты болып қалады.

Модель туралы өзекті деректер

Каталогтың ағымдағы күйі

Қолжетімділік

Қолжетімді

Бастапқы баға

$0.08 / секунд

Контекст

Мүмкіндіктерді көру

Каталог күні

May 31, 2026

Шолу

Wan2.7 туралы маңызды мінез-құлық пен интеграция ерекшеліктерін қамтитын практикалық шолу.

Wan 2.7-нің техникалық сипаттамалары

Параметр	Wan 2.7 (Video Suite)
Ұсынушы	Alibaba Tongyi Lab
Модельдер отбасы	Wan 2.7 Video Suite
Архитектура	27B параметрлі Mixture-of-Experts (MoE)
Енгізу түрлері	Мәтін, кескіндер, видеолар, аудио референстер
Шығыс түрлері	Қосымша аудиомен генерацияланған / өңделген бейне клиптер
Қолдайтын режимдер	Мәтіннен бейнеге (T2V), кескіннен бейнеге (I2V), референстен бейнеге (R2V), бейне өңдеу
Ажыратылым	720P және 1080P шығыстары
Бейне ұзақтығы	2–15 секунд
Аудиоға қолдау	Нативті аудио генерациясы, дауыс референстері, ерін синхрондау жұмыс ағындары
Референске қабілеттілік	Көп референсті кескіндер/видеолар, тұлға/бейне сәйкестігін сақтау
Кейіпкер сәйкестігі	Жұмыс ағынына байланысты бірнеше референстік субъектілерді қолдайды
Шығарылым нұсқасы	Wan 2.6 нұсқасының негізгі мұрагері

Wan 2.7 деген не?

Wan 2.7-нің негізгі мүмкіндіктері

Thinking Mode planning pipeline: Модель рендерлеуге дейін сахна композициясын және қозғалысты жоспарлап, промптқа сәйкестікті жақсартады және үйлесімділіктің бұзылуын азайтады.
Бірінші кадр және соңғы кадрды басқару: Пайдаланушылар ашылу және аяқталу кадрларын анықтай алады, жүйе олардың арасындағы қозғалысты интерполяциялайды.
Референске негізделген идентификация сәйкестігі: Кейіпкердің келбетін, киімін, объектілерді және стильді бірнеше кадр бойы сақтайды.
Нативті мультимодальды жұмыс ағындары: Бір жұмыс ағынында мәтін, кескін, аудио және бейне референстерін қолдайды.
Ықпалдастырылған аудио генерациясы: Көрнекілікпен қатар фондық музыка, қоршаған орта дыбыстары және дауыс синхрондауын генерациялай алады.
Өңдеу және жалғастыру қолдауы: Бар бейнелерді бастапқыдан қайта құрусыз ұзартып, түрлендіріп немесе қайта стильдеуге болады.

Wan 2.7-нің бенчмарк өнімділігі

Экожүйеде хабарланған бақылаулар құрамына мыналар кіреді:

Бұрынғы Wan релиздерімен салыстырғанда қозғалыс үздіксіздігі мықтырақ.
Үшінші тараптың мәтіннен бейнеге бағалауларында жоғарырақ орын алу.
Көп субъектілі сәйкестік және референсті сақтау жақсарған.
Бұрынғы ашық бейне модельдерінің көбіне қарағанда аудио интеграциясы жақсырақ.

Wan 2.7 басқа бейне модельдерімен салыстыру

Мүмкіндік	Wan 2.7	Veo 3.1	Seedance 2.0
Нативті аудио жұмыс ағындары	Күшті	Күшті	Орташа
Референске негізделген сәйкестік	Күшті	Орташа	Орташа
Бірінші + соңғы кадрды басқару	Иә	Жартылай	Шектеулі
Бейне өңдеу жұмыс ағындары	Иә	Иә	Шектеулі
Ең жоғары ортақ ажыратылым	1080P	Жоғары класты кинематографиялық шығыс	1080P
Көп референске қолдау	Күшті екпін	Орташа	Орташа

Wan 2.7 шектеулері

Ұзақ форматтағы өндірістік құралдармен салыстырғанда клип ұзақтығы қысқа.
1080P ең жоғары шығыс ультра-жоғары ажыратылымды жұмыс ағындарын шектейді.
Жылдам қозғалыс көріністерінде тұрақсыздық артефакттары әлі де пайда болуы мүмкін.
Көп референсті жұмыс ағындары күрделілікті және промпт инженериясына қойылатын талаптарды арттырады.
Қоғамдық бенчмарк есептері салыстырмалы түрде сирек.

Өкілдік қолдану жағдайлары

Кейіпкер сәйкестігі сақталған қысқаметражды фильмдер мен сторибордтар.
Аудио синхронизациясы бар маркетингтік клиптер.
Әлеуметтік желілерге бейне генерациясы.
Өнім визуализациясы және концепт-трейлерлер.
Бейнені жалғастыру және көріністерді интерполяциялау жұмыс ағындары.
Референске негізделген аватар және кейіпкер анимациясы.

CometAPI ішінде WAN 2.7 Video API-ін қалай пайдалану керек

1-қадам: WAN 2.7 Video API-ін Kie Al Playground ішінде сынап көріңіз

2-қадам: WAN 2.7 API кілтін алыңыз және API құжаттамасын қарап шығыңыз

3-қадам: WAN 2.7 AI бейнелерін генерациялап, оларды жұмыс ағындарыңызға біріктіріңіз

ЖҚС

API

Бір API, өндіріске дайын модельге қолжетімділік

POST/v1/videos

Wan2.7 үшін үлгі код және API

POST

/v1/videos

# Create a video with wan2.7
# Step 1: Submit the video generation request
echo "Submitting video generation request..."
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -F "model=wan2.7" \
  -F "prompt=Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam." \
  -F "seconds=5" \
  -F "size=1280x720")

echo "Response: $response"

# Extract video_id from response (handle JSON with spaces like "id": "xxx")
video_id=$(echo "$response" | tr -d '
' | sed 's/.*"id"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\([^"]*\)".*/\1/')
echo "Video ID: $video_id"

# Step 2: Poll for progress until 100%
echo ""
echo "Checking video generation progress..."
while true; do
  status_response=$(curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")

  progress=$(echo "$status_response" | grep -o '"progress"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\?[^",}]*"\?' | head -1 | sed 's/.*:[[:space:]]*"\?//;s/"$//')
  status=$(echo "$status_response" | grep -o '"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"[^"]*"' | head -1 | sed 's/.*"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"//;s/"$//')

  echo "Progress: $progress, Status: $status"

  if [ "$status" = "FAILURE" ] || [ "$status" = "failed" ] || [ "$status" = "error" ]; then
    echo "Video generation failed!"
    exit 1
  fi

  if [ "$progress" = "100%" ] || [ "$progress" = "100" ] || [ "$status" = "completed" ] || [ "$status" = "success" ]; then
    echo "Video generation completed!"
    break
  fi

  sleep 10
done

# Step 3: Download the video to output directory
echo ""
echo "Downloading video to ./output/$video_id.mp4..."
mkdir -p ./output
curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id/content" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -o "./output/$video_id.mp4"

if [ -f "./output/$video_id.mp4" ]; then
  echo "Video saved to ./output/$video_id.mp4"
  ls -la "./output/$video_id.mp4"
else
  echo "Failed to download video"
  exit 1
fi

cURL Code Example

# Create a video with wan2.7
# Step 1: Submit the video generation request
echo "Submitting video generation request..."
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -F "model=wan2.7" \
  -F "prompt=Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam." \
  -F "seconds=5" \
  -F "size=1280x720")

echo "Response: $response"

# Extract video_id from response (handle JSON with spaces like "id": "xxx")
video_id=$(echo "$response" | tr -d '\n' | sed 's/.*"id"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\([^"]*\)".*/\1/')
echo "Video ID: $video_id"

# Step 2: Poll for progress until 100%
echo ""
echo "Checking video generation progress..."
while true; do
  status_response=$(curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")
  
  progress=$(echo "$status_response" | grep -o '"progress"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\?[^",}]*"\?' | head -1 | sed 's/.*:[[:space:]]*"\?//;s/"$//')
  status=$(echo "$status_response" | grep -o '"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"[^"]*"' | head -1 | sed 's/.*"status"[[:space:]]*:[[:space:]]*"//;s/"$//')
  
  echo "Progress: $progress, Status: $status"
  
  if [ "$status" = "FAILURE" ] || [ "$status" = "failed" ] || [ "$status" = "error" ]; then
    echo "Video generation failed!"
    exit 1
  fi
  
  if [ "$progress" = "100%" ] || [ "$progress" = "100" ] || [ "$status" = "completed" ] || [ "$status" = "success" ]; then
    echo "Video generation completed!"
    break
  fi
  
  sleep 10
done

# Step 3: Download the video to output directory
echo ""
echo "Downloading video to ./output/$video_id.mp4..."
mkdir -p ./output
curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id/content" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -o "./output/$video_id.mp4"

if [ -f "./output/$video_id.mp4" ]; then
  echo "Video saved to ./output/$video_id.mp4"
  ls -la "./output/$video_id.mp4"
else
  echo "Failed to download video"
  exit 1
fi

Python Code Example

# Create a video with wan2.7 using raw HTTP requests
import os
import time
import requests

api_key = os.environ.get("COMETAPI_KEY")
base_url = "https://api.cometapi.com/v1"
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}

# Step 1: Submit the video generation request
print("Submitting video generation request...")
response = requests.post(
    f"{base_url}/videos",
    headers=headers,
    files={
        "model": (None, "wan2.7"),
        "prompt": (None, "Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam."),
        "seconds": (None, "5"),
        "size": (None, "1280x720"),
    },
)

result = response.json()
print(f"Response: {result}")

video_id = result.get("id") or result.get("task_id")
print(f"Video ID: {video_id}")

# Step 2: Poll for progress until 100%
print("\nChecking video generation progress...")
while True:
    try:
        status_response = requests.get(f"{base_url}/videos/{video_id}", headers=headers)
        status_result = status_response.json()

        data = status_result.get("data") or status_result
        progress = data.get("progress", "0%")
        status = data.get("status", "unknown")

        print(f"Progress: {progress}, Status: {status}")

        if status in ["FAILURE", "failed", "error"]:
            print("Video generation failed!")
            print(status_result)
            exit(1)

        if progress == "100%" or progress == 100 or status in ["completed", "success"]:
            print("Video generation completed!")
            break
    except Exception as e:
        print(f"Temporary error: {e}, retrying...")

    time.sleep(10)

# Step 3: Download the video to output directory
print(f"\nDownloading video to ./output/{video_id}.mp4...")
os.makedirs("./output", exist_ok=True)

video_response = requests.get(f"{base_url}/videos/{video_id}/content", headers=headers)

output_path = f"./output/{video_id}.mp4"
with open(output_path, "wb") as f:
    f.write(video_response.content)

if os.path.exists(output_path):
    file_size = os.path.getsize(output_path)
    print(f"Video saved to {output_path}")
    print(f"File size: {file_size} bytes")
else:
    print("Failed to download video")
    exit(1)

JavaScript Code Example

// Create a video with wan2.7 using raw HTTP requests
import fs from "fs";
import path from "path";

const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY;
const baseUrl = "https://api.cometapi.com/v1";
const headers = { Authorization: `Bearer ${apiKey}` };

function sleep(ms) {
  return new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, ms));
}

// Step 1: Submit the video generation request
console.log("Submitting video generation request...");
const formData = new FormData();
formData.append("model", "wan2.7");
formData.append("prompt", "Create a cinematic detective sequence with clear timed shots. Shot 1 [0-2s]: a rainy city street at night, neon signs reflected in puddles. Shot 2 [2-4s]: a detective in a dark coat enters an old building. Shot 3 [4-5s]: close-up on a clue lit by a narrow flashlight beam.");
formData.append("seconds", "5");
formData.append("size", "1280x720");

const submitResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos`, {
  method: "POST",
  headers,
  body: formData,
});

const result = await submitResponse.json();
console.log("Response:", JSON.stringify(result, null, 2));

const videoId = result.id || result.task_id;
console.log("Video ID:", videoId);

// Step 2: Poll for progress until 100%
console.log("\nChecking video generation progress...");
while (true) {
  try {
    const statusResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos/${videoId}`, { headers });
    const statusResult = await statusResponse.json();
    const data = statusResult.data || statusResult;
    const progress = data.progress || "0%";
    const status = data.status || "unknown";

    console.log(`Progress: ${progress}, Status: ${status}`);

    if (status === "FAILURE" || status === "failed" || status === "error") {
      console.log("Video generation failed!");
      console.log(JSON.stringify(statusResult, null, 2));
      process.exit(1);
    }

    if (progress === "100%" || progress === 100 || status === "completed" || status === "success") {
      console.log("Video generation completed!");
      break;
    }
  } catch (e) {
    console.log(`Temporary error: ${e.message}, retrying...`);
  }

  await sleep(10000);
}

// Step 3: Download the video to output directory
console.log(`\nDownloading video to ./output/${videoId}.mp4...`);
fs.mkdirSync("./output", { recursive: true });

const videoResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos/${videoId}/content`, { headers });
const outputPath = path.join("./output", `${videoId}.mp4`);
fs.writeFileSync(outputPath, Buffer.from(await videoResponse.arrayBuffer()));

if (fs.existsSync(outputPath)) {
  const stats = fs.statSync(outputPath);
  console.log(`Video saved to ${outputPath}`);
  console.log(`File size: ${stats.size} bytes`);
} else {
  console.log("Failed to download video");
  process.exit(1);
}