阿里 Wan 团队 · 2025-07-28 · Apache-2.0
阿里开源的视频模型，2.2 引入 MoE：高噪和低噪阶段用不同专家，画质提升但推理要加载两个专家；另有 5B 的高压缩版本，720p、能塞进消费卡。
Apache-2.0 里最能打的视频模型，但被自家新版和 LTX 系夹在中间：A14B 的 MoE 要轮换两个专家，16GB 上峰值比标称吓人；真正适合 16GB 的是它的 TI2V-5B 分支（720p、单模型）。
| 指标 | Wan 2.2 | LTX-2 | MOVA-360p | LTX-2.3 |
|---|---|---|---|---|
| 发布时间 | 2025-07-28 | 2026-01-03 | 2026-01-28 | 2026-03-04 |
| 近30天下载 | 158.8k | 270.6k | 157.4k | 854.6k |
| 许可 | Apache-2.0 | LTX-2 Community License | Apache-2.0 | LTX-2 Community License |
| 规模 | A14B（MoE 双专家）/ TI2V-5B | 19B | 官方未公布参数量（另有 720p 版本） | 22B |
| 官方模板数 | 3 | 2 | 1 | 3 |
| Civitai LoRA | — | — | — | — |
| Civitai 微调 | — | — | — | — |
| 本机 16GB | 5B 版最合适；A14B 要 fp8/GGUF 且换专家时会反复加载。 | 偏紧，建议蒸馏版 + fp8。 | 360p 版本是这一档里相对能落地的，但仍建议 fp8/量化 + 短片段。 | 用 fp8 或 nvfp4 的蒸馏版权重可以跑，8 步是它能落地小卡的关键。 |
表内数字：下载量取 HuggingFace 近 30 天；LoRA / 微调数是 Civitai 上该底模的条目数（采样本期抓到的，非全站总量）。
下载 JSON 后拖进 ComfyUI 窗口即可载入；缺节点通常是 ComfyUI 版本太旧。
文件级链接点一下就直接下载（HF 会 302 到 CDN）；每条下面标了精度档位与最低显存，命令行口令点右上角「复制」。
$env:HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"; hf download Comfy-Org/Wan-2.2 --local-dir ComfyUI\models
hf download Comfy-Org/Wan-2.2 --local-dir ComfyUI\models
pip install -U "huggingface_hub[cli]"
显存是「最低可跑」的估算：ComfyUI 会分时加载权重与文本编码器，所以最低显存≈权重体积再上一档；实际还要给激活值留余量，视频模型另受时长与分辨率影响。
放到哪：底模 → ComfyUI/models/diffusion_models；LoRA / 微调 → models/loras 或 models/checkpoints；文本编码器 → models/text_encoders；VAE → models/vae。Comfy-Org 的仓已按这套目录结构打包，--local-dir ComfyUI\models 即可直接落位。