Wan
Videos erzeugen oder Bilder animieren — braucht viel GPU, ideal fürs Mieten.
Update Lizenz nicht angegeben
Läuft das auf deinem Rechner?
Was kann es?
Wan generiert aus Textbeschreibungen (oder einem Ausgangsbild) kurze Video-Sequenzen. Es ist ein offenes Modell von Alibaba, das lokal auf eigener Hardware läuft.
Stärken
Als Open-Source-Modell läuft es ohne Cloud-Abo und erzeugt für ein lokales Modell erstaunlich brauchbare Bewegungsabläufe und Szenenqualität.
Grenzen
Die Rechenlast ist hoch – für ordentliche Ergebnisse braucht man eine leistungsstarke GPU mit viel VRAM; die Videos bleiben kurz und feinere Details können verwackeln.
Für wen?
Für alle, die KI-Videos lokal erzeugen wollen, ohne Daten in die Cloud zu schicken – z.B. YouTuber, Animator-Studierende oder Experimentierfreudige mit guter Hardware.
So startest du es
Jeder Befehl ist fertig für dieses Modell: kopieren und in die Konsole einfügen.
GGUF-Fassung vorhanden: Ollama lädt es automatisch von Hugging Face (wahlweise die passende Größe).
Am einfachsten — fertig in 30 Sekunden.
ollama run hf.co/MonsterMMORPG/Wan_GGUFFür alle, die lieber klicken — kostenlos.
lms get MonsterMMORPG/Wan_GGUFNach dem Download — Maximum an Tempo.
llama-cli -m Wan-Q4_K_M.gguf # Dateiname aus dem Download-OrdnerBesonderheiten
Was dieses Modell ausmacht — geprüft aus den offiziellen Angaben (⟳ gerade eben (16.10. 19:59 UTC)).
Alle Angaben stammen aus den offiziellen Quellen (Hugging Face) — wir hosten keine Modelle.
Wo bekommst du es?
Wir hosten nichts — hier geht es direkt zur Quelle. Die Anleitung unten zeigt dir Schritt für Schritt, wie du das Modell startest.
Auf Hugging Face herunterladen Bei Ollama suchen Bei LM Studio suchen
Größen & Quants
Kleinere Datei = weniger Speicherbedarf, dafür minimal geringere Qualität. Der Check oben zeigt dir für jede Variante, ob sie auf deinem Rechner läuft — entscheiden musst nur du.
| Variante | Dateigröße | Speicherbedarf (grob) |
|---|---|---|
| FLUX-SRPO-GGUF_Q4_K | 6,9 GB | 8,9 GB |
| FLUX-SRPO-GGUF_Q5_K | 8,4 GB | 10,4 GB |
| Qwen-Image-Edit-Plus-2509-Q3_K_M | 9,7 GB | 11,7 GB |
| FLUX-SRPO-GGUF_Q6_K | 9,8 GB | 11,8 GB |
| Wan2.1_14b_FusionX_Image_to_Video_GGUF_Q4_K_M | 10,8 GB | 12,8 GB |
| Wan2.1_14b_FusionX_Image_to_Video_GGUF_Q5_K_M | 12,3 GB | 14,3 GB |
| FLUX-SRPO-GGUF_Q8_0 | 12,7 GB | 14,7 GB |
| Qwen-Image-Edit-Plus-2509-Q4_1 | 12,8 GB | 14,8 GB |
| Qwen_Image_Edit_GGUF_Q4_K_M | 13,1 GB | 15,1 GB |
| Wan2.1_14b_FusionX_Image_to_Video_GGUF_Q6_K | 13,7 GB | 15,7 GB |
| Qwen-Image-Edit-Plus-2509-Q5_1 | 15,4 GB | 17,4 GB |
| Qwen_Image_Edit_GGUF_Q5_1 | 15,4 GB | 17,4 GB |
| … und 2 weitere Varianten — die komplette Liste steht im HF-Repo (Link oben) | ||
So startest du Wan
- Herunterladen: Über den HF-Button oben (oder direkt in Ollama/LM Studio suchen).
- Starten: Unsere Anleitung zeigt dir die einfachsten Wege — LM Studio (Klick-Oberfläche) oder Ollama (ein Befehl).
- Chatten: Modell auswählen, lostippen. Ohne Internet, ohne Anmeldung.
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Häufige Fragen
Läuft Wan auf meinem Rechner?
Das zeigt dir der Check oben — Variante für Variante. Typische Größen: die übliche kompakte Variante wiegt 10,8 GB, die kleinste 6,9 GB — rechne grob ~2 GB Puffer dazu.
Was kostet Wan?
Nichts — das Modell ist kostenlos herunterladbar. Kosten entstehen nur für Strom oder eine gemietete GPU, falls dein Rechner zu klein ist.
Ähnliche Modelle: SCAIL-2 · Wan2.1-I2V-14B-480P · MiniMax-H3 · Zurück zur Übersicht
Daten: Hugging Face API · ⟳ gerade eben (16.10. 19:59 UTC). Wir hosten keine Modelle — alle Links führen zu den offiziellen Quellen.