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02
Beispiele
Echte Ergebnisse aus den öffentlichen Beispielen dieses Modells auf Replicate, mit dem Prompt und den Einstellungen, die sie erzeugt haben. Sie wurden nicht live auf dieser Seite erzeugt.
Prompt
A sports car is driving very fast along a beach at sunset
Länge: 0:05
Einstellungen
aspect_ratio
16:9
resolution
480p
num_frames
81
frames_per_second
16
Prompt
A sports car is driving very fast along a beach at sunset
Länge: 0:05
Einstellungen
aspect_ratio
16:9
resolution
480p
num_frames
81
frames_per_second
16
Prompt
A sports car is driving very fast along a beach at sunset
Länge: 0:05
Einstellungen
aspect_ratio
16:9
resolution
480p
num_frames
81
frames_per_second
16
Beispiel-Prompts
Beispiele aus dem Railwail-Katalog. Sie wurden nicht live auf dieser Seite erzeugt.
Quick
Länge: 0:05
Cat playing with yarn on wooden floor
03
Über Wan 2.2 Text-to-Video
Kurz gesagtStand: 23. September 2026
Wan 2.2 Text-to-Video ist ein Modell von Alibaba (Wan) aus der Kategorie Videogenerierung. Über Railwail kostet Wan 2.2 Text-to-Video $ 0.060 pro Video. Je nach Einstellungen liegt der Preis zwischen $ 0.060/Video und $ 0.12/Video. Unterstützte Seitenverhältnisse: 16:9 und 9:16.
Hintergrund
Über Alibaba (Tongyi Wanxiang Lab)
Gegründet 1999 · Hangzhou, China
Alibaba's Tongyi Lab in Hangzhou runs the Qwen LLM family and the Wanxiang generative-media family. After Wan 2.0 (mid-2024) and Wan 2.1 (early 2025), the team released Wan 2.2 in 2025 as the next-generation open-weight video model. Wan 2.2 ships as purpose-tuned variants for Text-to-Video, Image-to-Video and Audio/A2V. Wan 2.2 Text-to-Video is the flagship pure-text-conditioned variant and replaces Wan 2.1 T2V-14B as the principal open-weight text-to-video reference for the Chinese research community. The Wan team consistently rank near the top of open-model VBench leaderboards and ship reproducible training code under a permissive Wan-series licence.
Diffusion Transformer (DiT) with 3D causal VAE; MoE-style scaling
Wan 2.2 Text-to-Video is a Diffusion Transformer operating on a 3D causal Wan-VAE latent. Wan 2.2 introduces architectural refinements over Wan 2.1: improved 3D Rotary Position Embeddings, larger attention windows, and (in the flagship) a Mixture-of-Experts feed-forward design that routes tokens to specialist experts. Text conditioning uses a Qwen-family multilingual encoder with strong Chinese-English capability. The denoiser is trained with Flow Matching on a curated multi-million-clip multilingual video corpus with synthetic dense bilingual captions. Native generation is 5 seconds at 720p / 24 fps (with 1080p extensions). The training recipe and weights are open-source on Hugging Face and GitHub under the Wan-series permissive licence, designed to enable broad commercial and research use.
Parameter
14 billion (flagship); smaller variants available
Fähigkeiten
Open-weight text-to-video flagship at 14B parameters (smaller variants available)
Bilingual Chinese/English prompts via Qwen-based text encoder
MoE-style scaling and improved 3D RoPE in flagship variant
Permissive Wan-series licence for research and commercial use
Top-tier results on VBench among open-weight models
Active community ecosystem (LoRAs, fine-tunes, ComfyUI nodes)
Reproducible training recipe and code
Best for: open-source video pipelines, research, on-prem creative tooling, branded fine-tunes.
Training & Lizenz
Curated multi-million-clip multilingual video corpus filtered for aesthetics, motion and caption quality, with dense bilingual captions; specifics documented in Wan technical materials.
Lizenz: Open weights under an Apache-style permissive licence (Wan-series release).
Sicherheitstests: Data-level filtering and recommended NSFW classifier for deployment; Alibaba-hosted endpoints follow Chinese CAC algorithmic-content rules.
Bekannte Grenzen
Native duration 5 seconds
No native audio
High VRAM requirements for the 14B flagship
Closed leaders (Veo 3, Sora 2, Kling v3) still ahead on absolute fidelity
Resolution capped at 720p natively (1080p only in extended modes)
curl https://railwail.com/api/v1/videos/generations \
-H "Authorization: Bearer $RAILWAIL_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "wan-t2v",
"prompt": "A slow drone shot over a misty pine forest at sunrise"
}'
# Response: {"job_id": "...", "status": "queued", ...}
# Poll until status is completed, failed or cancelled:
curl https://railwail.com/api/v1/jobs/JOB_ID \
-H "Authorization: Bearer $RAILWAIL_API_KEY"
import os
import time
import requests
API = "https://railwail.com/api/v1"
headers = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['RAILWAIL_API_KEY']}"}
job = requests.post(
f"{API}/videos/generations",
headers=headers,
json={
"model": "wan-t2v",
"prompt": "A slow drone shot over a misty pine forest at sunrise",
},
).json()
while True:
status = requests.get(f"{API}/jobs/{job['job_id']}", headers=headers).json()
if status["status"] in ("completed", "failed", "cancelled"):
break
time.sleep(5)
print(status["status"], status.get("output_url"))
const API = "https://railwail.com/api/v1";
const headers = {
Authorization: `Bearer ${process.env.RAILWAIL_API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json",
};
const job = await fetch(`${API}/videos/generations`, {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
model: "wan-t2v",
prompt: "A slow drone shot over a misty pine forest at sunrise"
}),
}).then((r) => r.json());
let status;
do {
await new Promise((r) => setTimeout(r, 5000));
status = await fetch(`${API}/jobs/${job.job_id}`, { headers }).then((r) => r.json());
} while (!["completed", "failed", "cancelled"].includes(status.status));
console.log(status.status, status.output_url);
Wan 2.2 Text-to-Video ist ein Modell von Alibaba (Wan) aus der Kategorie Videogenerierung. Über Railwail lässt es sich mit einem API-Schlüssel über die Railwail-API aufrufen.
Was kostet Wan 2.2 Text-to-Video bei Railwail?
Über Railwail kostet Wan 2.2 Text-to-Video $ 0.060 pro Video. Je nach Einstellungen liegt der Preis zwischen $ 0.060/Video und $ 0.12/Video. Der Preis steht vor dem Start des Laufs fest. Bezahlt wird mit vorab gekauften Credits; 1 Credit entspricht $ 0.01.
Welche Einstellungen unterstützt Wan 2.2 Text-to-Video?
Laut Eingabeschema kennt Wan 2.2 Text-to-Video diese Parameter: prompt und aspect_ratio (16:9 oder 9:16).
Wie schnell ist Wan 2.2 Text-to-Video?
Für Wan 2.2 Text-to-Video gibt es bei Railwail noch zu wenige gemessene Läufe, um eine Laufzeit anzugeben. Sie hängt von der Eingabe, den Einstellungen und der Auslastung beim Anbieter ab.
Ist Wan 2.2 Text-to-Video besser als Google Veo 3.1?
Das hängt von der Aufgabe ab. Wan 2.2 Text-to-Video (Alibaba (Wan)) und Google Veo 3.1 (Google DeepMind) sind beide Modelle aus der Kategorie Videogenerierung. Die Vergleichsseite zeigt Preise und Spezifikationen nebeneinander.
Erstelle einen Railwail-API-Schlüssel und sende deine Anfrage mit der Modell-ID wan-t2v. Codebeispiele für curl, Python und JavaScript stehen im Abschnitt API auf dieser Seite.
MiniMax Hailuo 02 on Replicate. Text-to-video and image-to-video producing 6s or 10s clips at 768p standard or 1080p pro. Known for accurate real-world physics and stable motion.
