Kiedy warto użyć Wan 2.7 zamiast Veo 3.1?

Wybierz Wan 2.7, gdy potrzebujesz bardziej zaawansowanych funkcji kontroli, takich jak kotwiczenie klatek, referencyjne przepływy pracy lub rozbudowane potoki edycyjne. Modele w stylu Veo mogą być w niektórych przypadkach lepsze pod względem filmowego realizmu.

Czy Wan 2.7 obsługuje generowanie dźwięku i synchronizację ust?

Tak. Wan 2.7 obejmuje przepływy pracy uwzględniające dźwięk z referencjami głosowymi, generowaniem dźwięku oraz funkcjami ukierunkowanymi na synchronizację ust.

Jakie są główne ograniczenia generowania wideo w Wan 2.7?

Największe ograniczenia to krótkie czasy trwania klipów, górny limit rozdzielczości 1080P oraz sporadyczna niestabilność podczas bardzo dynamicznych scen.

Jakie rozdzielczości i czasy trwania wideo obsługuje Wan 2.7?

Wan 2.7 zazwyczaj obsługuje wyjście 720P i 1080P, przy czasach trwania klipów w zakresie od około 2 do 15 sekund, w zależności od konfiguracji przepływu pracy.

Czy API Wan 2.7 może generować wideo zarówno z obrazów, jak i z poleceń tekstowych?

Tak. Wan 2.7 obsługuje przepływy pracy tekst-do-wideo i obraz-do-wideo, w tym generowanie prowadzone klatką początkową oraz zadania kontynuacji.

Jak API Wan 2.7 utrzymuje spójność postaci między scenami?

Wan 2.7 wykorzystuje przepływy pracy sterowane odniesieniami, które pozwalają dzięki referencjom obrazowym lub wideo zachować tożsamość, ubiór, rekwizyty i styl między ujęciami.

Czy API Wan 2.7 może edytować istniejące wideo zamiast generować nowe?

Tak. Rodzina modeli obejmuje przepływy pracy do edycji służące do przekształcania, rozszerzania lub zmiany stylu istniejących klipów.

Czy Wan 2.7 nadaje się do produkcyjnych filmów marketingowych i treści do mediów społecznościowych?

Tak. Połączenie mechanizmów kontroli spójności, narzędzi edycyjnych i wejść multimodalnych sprawia, że nadaje się do reklam, klipów społecznościowych i krótkich form narracyjnych.

Aliyun

Dostępny

wan2.7

Wan2.7 API

Wan2.7 to model generowania wideo zaprojektowany do wysokiej jakości syntezy wizualnej i poprawionej spójności ruchu. Nadaje się do tworzenia treści filmowych oraz profesjonalnych przepływów pracy w produkcji wideo.

Cena początkowa

$0.08 / sekundę

Rozliczenie za zużycie

Stan API

Dostępny

Endpoint produkcyjny

Czas odpowiedzi

Gotowe na async

Zaobserwowany czas odpowiedzi API

Data wydania

May 31, 2026

Aliyun

Przegląd

Praktyczny przegląd Wan2.7, obejmujący ważne zachowania i uwagi dotyczące integracji.

Specyfikacja techniczna Wan 2.7

Element	Wan 2.7 (Video Suite)
Provider	Alibaba Tongyi Lab
Model family	Wan 2.7 Video Suite
Architecture	Mixture-of-Experts (MoE) o 27B parametrach
Input types	Tekst, obrazy, wideo, referencje audio
Output types	Generowane/edytowane klipy wideo z opcjonalnym dźwiękiem
Supported modes	Tekst-na-wideo (T2V), Obraz-na-wideo (I2V), Referencja-na-wideo (R2V), edycja wideo
Resolution	Wyjścia 720P i 1080P
Video duration	2–15 sekund
Audio support	Natywne generowanie audio, referencje głosowe, przepływy pracy lip-sync
Reference capability	Wiele referencji obrazów/wideo, spójność tożsamości
Character consistency	Obsługuje wielu referencyjnych bohaterów w zależności od przepływu pracy
Release generation	Główny następca Wan 2.6

Czym jest Wan 2.7?

Wan 2.7 to flagowy multimodalny pakiet generowania wideo firmy Alibaba, zbudowany z myślą o kontrolowalnych przepływach pracy filmowych opartych na AI, a nie o prostym tworzeniu wideo na podstawie promptu. Rodzina modeli łączy generowanie, edycję, kontynuację i spójność sterowaną referencjami w jeden system, umożliwiając twórcom budowanie krótkich, filmowych klipów z lepszym zachowaniem spójności obiektu i większą kontrolą nad sceną.

W przeciwieństwie do wcześniejszych generatorów wideo, które skupiały się głównie na jakości promptu, Wan 2.7 kładzie nacisk na kontrolowalność poprzez zakotwiczenie klatek, wejścia referencyjne, synchronizację audio i ustrukturyzowane, wieloujęciowe przepływy pracy.

Główne funkcje Wan 2.7

Potok planowania Thinking Mode: Model planuje kompozycję sceny i ruch przed renderingiem, poprawiając zgodność z promptem i ograniczając błędy spójności.
Kontrola pierwszej i ostatniej klatki: Użytkownicy mogą zdefiniować klatkę otwierającą i końcową, a system interpoluje ruch pomiędzy nimi.
Spójność tożsamości oparta na referencjach: Utrzymuje wygląd postaci, garderobę, obiekty i styl w wielu ujęciach.
Natywne przepływy pracy multimodalne: Obsługuje tekst, obraz, audio i referencje wideo w ramach tego samego przepływu pracy.
Zintegrowane generowanie audio: Muzyka w tle, dźwięki otoczenia i synchronizacja mowy mogą być generowane wraz z obrazem.
Obsługa edycji i kontynuacji: Istniejące nagrania można wydłużać, przekształcać lub zmieniać ich styl bez budowania od zera.

Wyniki benchmarków Wan 2.7

Upublicznienie benchmarków Wan 2.7 pozostaje ograniczone w porównaniu z tekstowymi LLM-ami, ale oceny stron trzecich i testy społeczności wskazują na zauważalne poprawy stabilności ruchu, zgodności z promptem i kontrolowalności względem Wan 2.6.

Zgłaszane obserwacje w ekosystemie obejmują:

Lepszą ciągłość ruchu względem wcześniejszych wydań Wan.
Wyższe pozycje w rankingach zewnętrznych ewaluacji text-to-video.
Poprawioną spójność wielu obiektów/bohaterów oraz zachowanie referencji.
Lepszą integrację audio niż w wielu wcześniejszych otwartych modelach wideo.

Formalna transparentność benchmarków wciąż jest ograniczona, dlatego deklaracje wydajności należy interpretować ostrożnie.

Wan 2.7 vs Other Video Models

Funkcja	Wan 2.7	Veo 3.1	Seedance 2.0
Natywne przepływy pracy audio	Silna	Silna	Umiarkowana
Spójność oparta na referencjach	Silna	Umiarkowana	Umiarkowana
Kontrola pierwszej i ostatniej klatki	Tak	Częściowa	Ograniczona
Przepływy pracy edycji wideo	Tak	Tak	Ograniczona
Maksymalna typowa rozdzielczość	1080P	Wyższej klasy, kinowej jakości wyjście	1080P
Obsługa wielu referencji	Silny nacisk	Umiarkowana	Umiarkowana

Ograniczenia Wan 2.7

Krótki czas trwania klipów w porównaniu z narzędziami do produkcji długiej formy.
Maksymalne wyjście 1080P ogranicza przepływy pracy wymagające ultrawysokiej rozdzielczości.
Szybkie sceny ruchu mogą nadal generować artefakty niestabilności.
Przepływy pracy z wieloma referencjami zwiększają złożoność i wymagania dotyczące inżynierii promptów.
Publiczne raportowanie benchmarków pozostaje relatywnie skąpe.

Przykładowe zastosowania

Krótkie filmy i storyboardy ze spójną postacią.
Klipy marketingowe z synchronizacją audio.
Generowanie wideo na media społecznościowe.
Wizualizacja produktów i zwiastuny koncepcyjne.
Kontynuacja wideo i przepływy pracy interpolacji scen.
Animacja awatarów i postaci oparta na referencjach.

Jak korzystać z WAN 2.7 Video API w CometAPI

Krok 1: Wypróbuj WAN 2.7 Video API w Kie Al Playground

Najpierw przetestuj funkcje WAN 2.7, korzystając z WAN 2.7 Video API w CometAPI Playground. Prześlij obrazy, dodaj prompty lub użyj referencji, aby podejrzeć wygenerowane wideo WAN przed włączeniem WAN 2.7 AI video do swojego produkcyjnego przepływu pracy.

Krok 2: Uzyskaj klucz WAN 2.7 API i zapoznaj się z dokumentacją API

Uzyskaj klucz WAN 2.7 API z konsoli CometAPI i zapoznaj się z dokumentacją. Zapoznaj się z punktami końcowymi WAN 2.7 Video API, uwierzytelnianiem i parametrami wspierającymi text-to-video, image-to-video oraz przepływy pracy wideo WAN.

Krok 3: Generuj filmy WAN 2.7 AI i integruj je w swoim przepływie pracy

Użyj WAN 2.7 Video API, aby generować filmy WAN 2.7 AI na podstawie promptów, obrazów lub referencji. Integruj wyniki WAN 2.7 z przepływami pracy produktowymi, potokami treści lub narzędziami do wideo AI, aby umożliwić skalowalne tworzenie wideo.

FAQ

Cennik

Skorzystaj z powyższego szybkiego oszacowania dla pojedynczego uruchomienia, a następnie sprawdź pełne porównanie cen CometAPI i cen oficjalnych.

Test 5 s

$0.4

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Test 10 s

$0.8

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Test 15 s

$1.20

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Cennik dla Wan2.7

Poznaj konkurencyjne ceny dla Wan2.7, zaprojektowane tak, aby pasowały do różnych budżetów i potrzeb użytkowania. Nasze elastyczne plany zapewniają, że płacisz tylko za to, czego używasz, co ułatwia skalowanie w miarę wzrostu Twoich wymagań. Odkryj, jak Wan2.7 może ulepszyć Twoje projekty przy jednoczesnym utrzymaniu kosztów na rozsądnym poziomie.

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).

API

Skopiuj działający endpoint i przykładowy kod, a następnie otwórz pełną dokumentację API, gdy potrzebujesz wszystkich parametrów.

Jedno API, dostęp do modeli gotowy do produkcji

Uwierzytelnij się raz, wywołuj endpoint modelu i zachowaj ten sam proces rozliczeń i monitorowania u różnych dostawców.

POST/v1/videos

Przykładowy kod i API dla Wan2.7

Uzyskaj dostęp do kompleksowego przykładowego kodu i zasobów API dla Wan2.7, aby usprawnić proces integracji. Nasza szczegółowa dokumentacja zapewnia wskazówki krok po kroku, pomagając wykorzystać pełny potencjał Wan2.7 w Twoich projektach.

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);
}

Możliwości

Sprawdź kluczowe informacje o modelu przed wyborem architektury lub oszacowaniem obciążenia produkcyjnego.

Obsługiwane możliwości

Funkcje zwracane przez istniejące API modelu.

text-to-video

image-to-video

Wejście i wyjście

Wejścia

text

Wyjścia

video

Profil produkcyjny

Dostawca: Aliyun
Kontekst: Zależnie od modelu
Użycie komercyjne: Obsługiwane

Przypadki użycia

Używaj Wan2.7 w procesach produkcyjnych odpowiadających możliwościom video, a następnie porównaj alternatywy przed długoterminową integracją.

Koncepcje tekst-na-wideo i treści społecznościowe

Dema produktów i kinowe scenariusze obrazkowe

Ruch obraz-na-wideo i kreatywna iteracja

Inne modele

Porównaj inne modele dostępne w CometAPI pod względem jakości, opóźnienia, możliwości i ceny.

Otwórz porównanie modeli →

MiniMax

MiniMax H3

minimax-h3 to nowy model generowania wideo zaprojektowany z myślą o wysokiej jakości produkcji kreatywnej. Zapewnia lepsze rozumienie promptów, większą spójność wizualną, płynniejszy ruch oraz bardziej elastyczne sterowanie obrazami referencyjnymi w filmowych procesach generowania wideo.

Zobacz model

Bytedance

Seedance-2-5

seedance-2-5 to model nowej generacji do jednoczesnego generowania audio i wideo, zaprojektowany z myślą o 30-sekundowym opowiadaniu historii, z precyzyjną kontrolą referencji i potężnymi możliwościami edycji.

Zobacz model

Flux

Flux 3

FLUX 3 - Modele świata rzeczywistego: W kierunku wielomodalnych modeli przepływowych jako kręgosłup inteligencji wizualnej.

Zobacz model

Bytedance

Seedance 2-0

Seedance 2.0 to nowej generacji multimodalny model bazowy dla wideo firmy ByteDance, skoncentrowany na generowaniu filmowych, wieloujęciowych narracyjnych materiałów wideo. W odróżnieniu od jednoujęciowych demonstracji typu tekst‑do‑wideo, Seedance 2.0 kładzie nacisk na kontrolę opartą na materiałach referencyjnych (obrazy, krótkie klipy, audio), spójność postaci i stylu między ujęciami oraz natywną synchronizację audio/wideo — dążąc do tego, by wideo AI było użyteczne w profesjonalnych procesach twórczych i prewizualizacji.

Zobacz model

Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1 to multimodalny model generowania wideo przeznaczony do profesjonalnego tworzenia treści, reklamy, filmów krótkometrażowych, produkcji na potrzeby mediów społecznościowych oraz opowiadania historii. Rozszerza możliwości HappyHorse 1.0 — który zyskał duży rozgłos po zajęciu wysokich miejsc w niezależnych testach generowania wideo — oferując większą spójność scen i poprawioną wierność wizualną.

Zobacz model

Aliyun

Happy Horse 1.0

Happy Horse 1.0 — wysokiej jakości model generowania audio-wideo, który obsługuje tworzenie wideo z tekstu oraz z obrazu. Potrafi generować zsynchronizowany obraz, dźwięk oraz ruch warg, co czyni go odpowiednim do krótkich filmów, kreacji reklamowych i prezentacji produktów.

Zobacz model

Uptime

Sprawdź dane heartbeat na żywo, dostępność endpointu i zaobserwowane czasy odpowiedzi przed przejściem do produkcji.

Wersje

Sprawdź dostępne identyfikatory modeli przed ustaleniem integracji produkcyjnej.

wan2.7

Kontynuuj eksplorację

Porównuj modele i kontynuuj swoje badania

Aliyun

Dostępny

wan2.7

Wan2.7 API

Cena początkowa

$0.08 / sekundę

Rozliczenie za zużycie

Stan API

Dostępny

Endpoint produkcyjny

Czas odpowiedzi

Gotowe na async

Zaobserwowany czas odpowiedzi API

Data wydania

May 31, 2026

Aliyun

Przegląd

Praktyczny przegląd Wan2.7, obejmujący ważne zachowania i uwagi dotyczące integracji.

Specyfikacja techniczna Wan 2.7

Element	Wan 2.7 (Video Suite)
Provider	Alibaba Tongyi Lab
Model family	Wan 2.7 Video Suite
Architecture	Mixture-of-Experts (MoE) o 27B parametrach
Input types	Tekst, obrazy, wideo, referencje audio
Output types	Generowane/edytowane klipy wideo z opcjonalnym dźwiękiem
Supported modes	Tekst-na-wideo (T2V), Obraz-na-wideo (I2V), Referencja-na-wideo (R2V), edycja wideo
Resolution	Wyjścia 720P i 1080P
Video duration	2–15 sekund
Audio support	Natywne generowanie audio, referencje głosowe, przepływy pracy lip-sync
Reference capability	Wiele referencji obrazów/wideo, spójność tożsamości
Character consistency	Obsługuje wielu referencyjnych bohaterów w zależności od przepływu pracy
Release generation	Główny następca Wan 2.6

Czym jest Wan 2.7?

Główne funkcje Wan 2.7

Potok planowania Thinking Mode: Model planuje kompozycję sceny i ruch przed renderingiem, poprawiając zgodność z promptem i ograniczając błędy spójności.
Kontrola pierwszej i ostatniej klatki: Użytkownicy mogą zdefiniować klatkę otwierającą i końcową, a system interpoluje ruch pomiędzy nimi.
Spójność tożsamości oparta na referencjach: Utrzymuje wygląd postaci, garderobę, obiekty i styl w wielu ujęciach.
Natywne przepływy pracy multimodalne: Obsługuje tekst, obraz, audio i referencje wideo w ramach tego samego przepływu pracy.
Zintegrowane generowanie audio: Muzyka w tle, dźwięki otoczenia i synchronizacja mowy mogą być generowane wraz z obrazem.
Obsługa edycji i kontynuacji: Istniejące nagrania można wydłużać, przekształcać lub zmieniać ich styl bez budowania od zera.

Wyniki benchmarków Wan 2.7

Zgłaszane obserwacje w ekosystemie obejmują:

Lepszą ciągłość ruchu względem wcześniejszych wydań Wan.
Wyższe pozycje w rankingach zewnętrznych ewaluacji text-to-video.
Poprawioną spójność wielu obiektów/bohaterów oraz zachowanie referencji.
Lepszą integrację audio niż w wielu wcześniejszych otwartych modelach wideo.

Formalna transparentność benchmarków wciąż jest ograniczona, dlatego deklaracje wydajności należy interpretować ostrożnie.

Wan 2.7 vs Other Video Models

Funkcja	Wan 2.7	Veo 3.1	Seedance 2.0
Natywne przepływy pracy audio	Silna	Silna	Umiarkowana
Spójność oparta na referencjach	Silna	Umiarkowana	Umiarkowana
Kontrola pierwszej i ostatniej klatki	Tak	Częściowa	Ograniczona
Przepływy pracy edycji wideo	Tak	Tak	Ograniczona
Maksymalna typowa rozdzielczość	1080P	Wyższej klasy, kinowej jakości wyjście	1080P
Obsługa wielu referencji	Silny nacisk	Umiarkowana	Umiarkowana

Ograniczenia Wan 2.7

Krótki czas trwania klipów w porównaniu z narzędziami do produkcji długiej formy.
Maksymalne wyjście 1080P ogranicza przepływy pracy wymagające ultrawysokiej rozdzielczości.
Szybkie sceny ruchu mogą nadal generować artefakty niestabilności.
Przepływy pracy z wieloma referencjami zwiększają złożoność i wymagania dotyczące inżynierii promptów.
Publiczne raportowanie benchmarków pozostaje relatywnie skąpe.

Przykładowe zastosowania

Krótkie filmy i storyboardy ze spójną postacią.
Klipy marketingowe z synchronizacją audio.
Generowanie wideo na media społecznościowe.
Wizualizacja produktów i zwiastuny koncepcyjne.
Kontynuacja wideo i przepływy pracy interpolacji scen.
Animacja awatarów i postaci oparta na referencjach.

Jak korzystać z WAN 2.7 Video API w CometAPI

Krok 1: Wypróbuj WAN 2.7 Video API w Kie Al Playground

Krok 2: Uzyskaj klucz WAN 2.7 API i zapoznaj się z dokumentacją API

Krok 3: Generuj filmy WAN 2.7 AI i integruj je w swoim przepływie pracy

FAQ

Cennik

Skorzystaj z powyższego szybkiego oszacowania dla pojedynczego uruchomienia, a następnie sprawdź pełne porównanie cen CometAPI i cen oficjalnych.

Test 5 s

$0.4

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Test 10 s

$0.8

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Test 15 s

$1.20

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Cennik dla Wan2.7

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).

API

Skopiuj działający endpoint i przykładowy kod, a następnie otwórz pełną dokumentację API, gdy potrzebujesz wszystkich parametrów.

Jedno API, dostęp do modeli gotowy do produkcji

Uwierzytelnij się raz, wywołuj endpoint modelu i zachowaj ten sam proces rozliczeń i monitorowania u różnych dostawców.

POST/v1/videos

Przykładowy kod i API dla Wan2.7

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);
}

Możliwości

Sprawdź kluczowe informacje o modelu przed wyborem architektury lub oszacowaniem obciążenia produkcyjnego.

Obsługiwane możliwości

Funkcje zwracane przez istniejące API modelu.

text-to-video

image-to-video

Wejście i wyjście

Wejścia

text

Wyjścia

video

Profil produkcyjny

Dostawca: Aliyun
Kontekst: Zależnie od modelu
Użycie komercyjne: Obsługiwane

Przypadki użycia

Używaj Wan2.7 w procesach produkcyjnych odpowiadających możliwościom video, a następnie porównaj alternatywy przed długoterminową integracją.

Koncepcje tekst-na-wideo i treści społecznościowe

Dema produktów i kinowe scenariusze obrazkowe

Ruch obraz-na-wideo i kreatywna iteracja

Inne modele

Porównaj inne modele dostępne w CometAPI pod względem jakości, opóźnienia, możliwości i ceny.

Otwórz porównanie modeli →

FLUX 3 - Modele świata rzeczywistego: W kierunku wielomodalnych modeli przepływowych jako kręgosłup inteligencji wizualnej.

Uptime

Sprawdź dane heartbeat na żywo, dostępność endpointu i zaobserwowane czasy odpowiedzi przed przejściem do produkcji.

Wersje

Sprawdź dostępne identyfikatory modeli przed ustaleniem integracji produkcyjnej.

wan2.7

Kontynuuj eksplorację