目录
阿里在 4 月发布了 Wan 2.7。视频生成、图片生成、图生视频、视频编辑全都有。
然后问题就来了。
有人说"开源了"，有人说"没开源"，有人说"开放权重不算开源"。你去搜一圈，越搜越乱。
说穿了，你关心的其实就三件事：
- 能不能免费用？
- 能不能在自己电脑上跑？
- 跟阿里云上那个付费版有什么区别？
一个一个说。
能不能免费用？
能。
Wan 2.7 的模型权重是公开的，Apache 2.0 许可证。这意味着：
- 个人用，免费。
- 商用，免费。 你做视频、做产品、做服务，生成的内容可以直接商用，不需要给阿里交钱。
- 可以改。 微调、训练 LoRA、改模型，都允许。
- 改完可以发布。 你训出来的 LoRA 可以分发，不用开源你自己的代码。
说个简单的判断标准：Apache 2.0 是所有开源许可证里对使用者限制最少的之一。比 GPL 宽松，没有"传染"条款。你用 Wan 2.7 做的东西，版权是你的。
结论：不管是个人玩还是做商业项目，都能免费用。
能不能在自己电脑上跑？
能，但有门槛。
Wan 2.7 是 140 亿参数 的模型。不是那种下个软件就能跑的东西。
硬件门槛
核心就是显存。视频生成吃显存最狠。
| 你的显卡 | 能跑视频吗 | 多久 | 能跑图片吗 |
|---|---|---|---|
| RTX 4090 24GB | ✅ 能，720p | 一条5秒约3-5分钟 | ✅ |
| RTX 3090 24GB | ✅ 能，720p | 一条5秒约5-8分钟 | ✅ |
| RTX 4080 16GB | ⚠️ 得用 GGUF 量化版 | 慢 | ✅ |
| RTX 4070 12GB | ⚠️ 只能用 GGUF 量化 | 更慢 | ✅ |
| RTX 4060 8GB | ❌ 视频别想了 | — | ⚠️ 勉强 |
| Mac M2/M3 | ⚠️ 能跑，很慢 | 慢很多 | ⚠️ 能跑 |
记住一条：24GB 显存是视频工作的实际门槛。 低于这个的不是不能用，但体验会打折扣——要么跑量化版（画质下降），要么只能出图。
另外硬盘也得够。一个模型变体大约 30-40GB，如果你把文生视频、图生视频、图片三个都下下来，至少备 100GB 空闲空间。
两条本地部署的路
装好了硬件，你有两个选择。
第一条：ComfyUI（省心，推荐）
ComfyUI 是目前跑 Wan 2.7 最成熟的开源方案。社区已经把节点写好了，你装好就能用。
大步骤：
- 装 ComfyUI。Windows 下便携版解压即用。
- 装 ComfyUI Manager 插件。
- 在 Manager 里搜 "WanVideo" 或 "Wan 2.7"，装对应的自定义节点。
- 下载模型权重，放到指定目录。
- 加载节点作者提供的示例工作流。
- 输入提示词，跑。
第一次跑会慢，因为模型要编译。之后就快了——模型常驻显存，不反复加载。
详细图文步骤看 Wan 2.7 ComfyUI 本地部署指南。
第二条：Python 直接跑（灵活，要动手能力）
不想用 ComfyUI 的界面，可以直接调 Python。
git clone https://github.com/Wan-Video/Wan2.7
cd Wan2.7
pip install -r requirements.txt
python generate.py --prompt "你的提示词" --model_path /path/to/weights这条路需要你自己搞定 CUDA 环境、Python 依赖。适合开发者。
动手前花五分钟验证
别一上来就闷头下载几十 G 的文件。先确认环境是好的：
# 看显存
nvidia-smi
# 看 CUDA 能不能用
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"这两个命令有一个报错，先修环境，再下载。
从哪下载？ModelScope 对国内最快
Wan 2.7 的权重在三个地方可以下：
ModelScope（魔搭社区）——阿里自己的平台，国内下载速度最快，不需要翻墙。搜 "Wan2.7" 就能找到所有变体。
HuggingFace——全球最大的模型库，Wan-AI 组织下有全套。国内直连可能慢。
GitHub——Wan-Video 组织下有推理代码和文档。注意这是代码，不是权重。
国内用户优先走 ModelScope。如果 ModelScope 上没有最新版本，再考虑 HuggingFace。
跟阿里云上那个付费版有什么区别？
阿里云 Model Studio 上也有 Wan 2.7，那个是按调用次数收费的 API 版。很多人搞不清它跟开源版的关系。
| 开源版（自己部署） | 阿里云 API 版 | |
|---|---|---|
| 费用 | 免费（硬件你自己出） | 按调用次数收费 |
| 速度 | 看你的显卡 | 阿里云服务器，快 |
| 排队 | 不用排队 | 高峰期限流 |
| 控制权 | 完全自己控 | 只能调参数 |
| 微调 | 可以 | 不支持 |
| 隐私 | 数据不出你的机器 | 数据上传到阿里云 |
| 适合谁 | 量大、要改模型、要隐私 | 先试试效果、量小、懒得折腾 |
还有一个叫 Wan 2.7 Image Pro 的东西，只有 API 版，没有开源权重。比开源版多了一些高级编辑功能，但如果你不需要那些，开源的 Image 模型完全够用。
怎么选？
没试过的，先去 wan27.org 或者阿里云上跑几条，看效果满不满意。效果满意且打算长期用、大量用，再投入时间搞本地部署。
哪些是开源的，哪些不是？
不是 Wan 2.7 的所有东西都开源。把话说清楚：
| 部分 | 开源？ | 在哪 |
|---|---|---|
| 文生视频模型权重 | ✅ 开源 | ModelScope、HuggingFace |
| 图生视频模型权重 | ✅ 开源 | ModelScope、HuggingFace |
| 图片生成模型权重 | ✅ 开源 | ModelScope、HuggingFace |
| 图片编辑模型权重 | ✅ 开源 | ModelScope、HuggingFace |
| 视频编辑模型权重 | ✅ 开源 | ModelScope、HuggingFace |
| 推理代码 | ✅ 开源 | GitHub |
| 训练代码 | ❌ 没开源 | — |
| 训练数据 | ❌ 没开源 | — |
| 技术论文 | ⚠️ 部分 | arXiv |
训练代码和训练数据没公开。这意味着你能用这个模型，也能微调，但不能从零复现训练过程。
说实话：对于 99% 的人来说，能下载、能本地跑、能微调，就已经够了。复现训练是搞研究的人才需要的。
常见问题
Wan 2.7 和通义万相是什么关系？
Wan 2.7 是阿里通义万相（Tongyi Wanxiang）系列的最新版本。通义万相是阿里的 AI 视频/图片生成产品线，Wan 2.7 是这个产品线的模型代号。你在阿里云上用的通义万相 API，底层跑的就是 Wan 系列模型。
Wan 2.7 开源版能不能商用？
能。Apache 2.0 明确允许商用。你用开源版生成的内容，版权归你，不需要给阿里交任何费用。
开源版跟 Wan 2.2 比多了什么？
Wan 2.2 只开了文生视频一个模型。Wan 2.7 把图生视频、图片生成、图片编辑、视频编辑全开了。功能上多了首尾帧控制、参考图生视频、原生 1080p 输出。
在哪下最快？
国内用户走 ModelScope（魔搭社区）。阿里自己的平台，国内服务器，下载速度最快。
显存不够怎么办？
找 GGUF 量化版。HuggingFace 上搜 "Wan2.7-GGUF"，社区有人在维护。量化版画质会降一点，但 12GB 甚至 8GB 的卡也能跑起来。
Mac 能用吗？
能，但体验不好。走 MLX 转一下可以跑，速度比 NVIDIA 卡慢很多，1080p 视频基本跑不动。拿 Mac 先试试图生图是可以的。
一句话总结
Wan 2.7 能免费用、能自己部署、能商用。
权重在 ModelScope 和 HuggingFace 上。社区 ComfyUI 节点已经做好。唯一的前提是你要有一张 24GB 以上的 NVIDIA 显卡。
想先试试效果，去 Wan 2.7。确认好用，再看 ComfyUI 本地部署指南 搞本地。
