Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: Wan2.2-TI2V-5B
Библиотека: gguf
Опубликована: 6 авг 2026

Ссылки

Wan2.2-TI2V-5B-GGUF

Генерация видеоТекст → видео3 профессии

Wan2.2-TI2V-5B-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели Wan2.2-TI2V-5B, разработанной Wan-AI. Репозиторий unsloth/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF поддерживается Unsloth как удобное зеркало вариантов, опубликованных QuantStack; веса заявлены как побитно идентичные файлам исходного репозитория, за исключением преобразованного VAE.

277 тыс.скачиваний за 30 дней21лайквеса обновлены6 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель предназначена для генерации видео по тексту и изображению, включая сценарии text-to-video и image-to-video, с использованием pipeline text-to-video. Заявлены языки English и Chinese.

Это checkpoint только для разрешения 720p: поддерживаются размеры 1280×704 и 704×1280. Из-за temporal compression 4 в VAE допустимы последовательности с числом кадров 4k+1. Доступно 13 вариантов квантизации от Q2_K до Q8_0 размером примерно от 1,73 до 5,03 GiB, а также сопутствующий VAE Wan2.2_VAE в формате safetensors размером 1,31 GiB. README не сообщает архитектуру трансформера, длину контекста, точные требования к памяти или дополнительные модальности.

Основные преимущества — широкий выбор точности и размера файлов, возможность использовать GGUF-варианты и фиксированная поддержка 720p-генерации. Ограничения включают привязку к двум разрешениям и специальному числу кадров, а также возможные компромиссы качества при квантизации. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; репозиторий содержит производные работы: квантизированный трансформер и преобразованный VAE. Это неофициальный продукт команд Alibaba Wan или QuantStack и не одобрен ими.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.10Универсальные способностиВидео, анимация и 3DAI помогает создавать, анализировать и преобразовывать динамический визуальный контент и 3D-сцены.18 задач3 279моделей I.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модель II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Wan2.2 TI2V 5B, GGUF (mirror)

Every GGUF quantisation of Wan2.2-TI2V-5B that QuantStack/Wan2.2-TI2V-5B-GGUF publishes, plus the companion VAE, mirrored here.

Unsloth Studio offers this repo as the curated one-click GGUF pick for Wan2.2 TI2V 5B, so its availability is Studio's problem rather than the repacker's: a rename or a takedown turns the pick into a 404 no client can work around. All 13 quants are mirrored, not a chosen few, because the picker lets you choose the precision. The weights are unmodified: byte for byte the files of the same name in the source repo.

File	Size
`Wan2.2-TI2V-5B-Q2_K.gguf`	1.73 GiB
`Wan2.2-TI2V-5B-Q3_K_S.gguf`	2.14 GiB
`Wan2.2-TI2V-5B-Q3_K_M.gguf`	2.37 GiB
`Wan2.2-TI2V-5B-Q4_0.gguf`	2.82 GiB
`Wan2.2-TI2V-5B-Q4_K_S.gguf`	2.90 GiB
`Wan2.2-TI2V-5B-Q4_1.gguf`	3.03 GiB
`Wan2.2-TI2V-5B-Q4_K_M.gguf`	3.20 GiB
`Wan2.2-TI2V-5B-Q5_K_S.gguf`	3.32 GiB
`Wan2.2-TI2V-5B-Q5_0.gguf`	3.39 GiB
`Wan2.2-TI2V-5B-Q5_K_M.gguf`	3.55 GiB
`Wan2.2-TI2V-5B-Q5_1.gguf`	3.60 GiB
`Wan2.2-TI2V-5B-Q6_K.gguf`	3.92 GiB
`Wan2.2-TI2V-5B-Q8_0.gguf`	5.03 GiB
`VAE/Wan2.2_VAE.safetensors`	1.31 GiB

TI2V-5B is a 720P-only checkpoint: the supported sizes are 1280x704 and 704x1280, and its VAE has temporal compression 4, so valid frame counts are 4k+1.

Licence

Apache-2.0, from Wan2.2-TI2V-5B. Full text in LICENSE.

These files are Derivative Works, not a plain copy: the transformer is quantised and the VAE was converted from the original .pth to .safetensors. Apache-2.0 section 4(b) wants that stated, so NOTICE lists every change along with the attribution. Both sets of changes are QuantStack's work. Not an official Alibaba Wan Team or QuantStack product, and not endorsed by either.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · gguf

Нельзя запустить

Генеративная модель выложена не в формате diffusers: рантайм её не загрузит.

Ревизия весов: b5c2a38