Alibaba Wan 2.7: Bagaimana Thinking Mode Mengubah Penjanaan Video AI

Tongyi Lab milik Alibaba mengeluarkan Wan 2.7 pada 6 April 2026, memperkenalkan "Thinking Mode" yang secara asasnya mengubah cara model video AI memproses prompt. Daripada menjana bingkai terus daripada teks, model ini terlebih dahulu membina pelan dalaman untuk adegan tersebut, kemudian melaksanakannya. Hasilnya jelas: lebih sedikit artifact, coherence yang lebih baik, dan komposisi yang jauh lebih terancang.

Apa Itu Thinking Mode?

Kebanyakan model penjanaan video berfungsi dalam satu laluan. Anda menaip prompt, model mula men-diffuse noise menjadi piksel, dan anda mendapat apa sahaja yang terhasil. Ini berfungsi dengan baik untuk adegan mudah, tetapi gagal apabila prompt melibatkan pelbagai subjek, hubungan spatial tertentu, atau aksi yang kompleks.

Wan 2.7 menambah satu langkah perantara. Sebelum sebarang piksel dijana, model ini:

Mengurai prompt kepada komponen semantik (subjek, aksi, persekitaran, pencahayaan)
Merancang komposisi dengan menentukan di mana elemen harus muncul dan bagaimana ia berinteraksi
Menjana output menggunakan pelan ini sebagai panduan struktur

💡

Fikirkan perbezaan antara mengimprovisasi lukisan dan melakar kajian komposisi terlebih dahulu. Lakaran tidak muncul dalam karya akhir, tetapi ia membentuk setiap sapuan berus.

Ini serupa dengan bagaimana "chain-of-thought" reasoning meningkatkan large language model. Dengan memaksa model berfikir sebelum bertindak, kualiti output meningkat secara dramatik, terutamanya untuk prompt yang kompleks.

Suite Penuh Wan 2.7

Wan 2.7 bukan sekadar satu model. Ia dikeluarkan sebagai suite empat model yang meliputi aliran kerja penjanaan yang berbeza:

Model Suite

$0.10/s

API Pricing

Apr 6

Release Date

Model	Input	Output	Terbaik Untuk
Text-to-Video	Text prompt	Klip video	Mencipta dari awal
Image-to-Video	Imej + prompt	Klip video	Menganimasikan imej pegun, concept art
Reference-to-Video	Video rujukan + prompt	Video baharu	Pemindahan gaya, penciptaan semula
Video Editing	Video + arahan suntingan	Video diubahsuai	Post-production, pembetulan

Model text-to-video sudah pun aktif di Together AI sejak 3 April. Tiga model selebihnya akan dilancarkan dalam minggu-minggu akan datang.

Di Sebalik Tabir: Maklumat Seni Bina

Walaupun Alibaba belum menerbitkan kertas penuh, beberapa butiran teknikal telah muncul daripada dokumentasi API dan penanda aras awal.

Apa Yang Diketahui	Apa Yang Membezakannya
Dibina atas keturunan seni bina Wan (Wanxiang)	Model pengeluaran pertama dengan perancangan komposisi eksplisit
Thinking Mode menambah laluan perancangan sebelum diffusion	Adegan pelbagai elemen mengendalikan 5+ subjek dengan baik
Konsistensi watak hyper-realistic merentasi bingkai	Teks dalam video yang dijana boleh dibaca, bukan karut
Kawalan warna tepat melalui prompt conditioning	Ketepatan warna kekal konsisten walaupun pencahayaan berubah
Rendering teks panjang yang unggul (teks dalam video)	Pergerakan kamera kompleks mengekalkan coherence spatial

Keupayaan rendering teks panjang amat ketara. Model sebelum ini bergelut untuk menjana teks yang boleh dibaca dalam bingkai video. Wan 2.7 mengendalikan papan tanda, label, dan juga perenggan pendek dengan ketepatan yang mengagumkan. Bagi pencipta kandungan yang memerlukan text overlay dimasukkan ke dalam rakaman yang dijana, ini merupakan satu langkah penting ke hadapan.

Penanda Aras Berbanding Pesaing

Landskap video AI berubah dengan ketara minggu ini. Wan 2.7 tiba tepat ketika OpenAI mengesahkan penutupan Sora dan Google menurunkan harga Veo 3.1.

Model	Harga	Audio	Panjang Maks	Konsistensi Watak	Thinking/Planning
Wan 2.7	$0.10/s	Tidak	~10s	Kukuh	Ya
Veo 3.1 Lite	$0.05/s	Ya	~8s	Baik	Tidak
Veo 3.1 Fast	$0.12/s	Ya	~8s	Kukuh	Tidak
Kling 3.0	~$0.08-0.17/s	Ya	~10s	Kukuh	Tidak
Seedance 2.0	Terbundel	Ya	15s	Baik	Tidak
Runway Gen-4.5	~$0.15/s	Tidak	~10s	Kukuh	Tidak

⚠️

Wan 2.7 tidak menyertakan penjanaan audio secara natif. Untuk projek yang memerlukan bunyi tersegerak, anda memerlukan saluran audio berasingan atau model seperti Kling 3.0 atau Veo 3.1 yang menjana audio secara natif.

Harga pada $0.10 sesaat meletakkan Wan 2.7 dalam tier pertengahan yang kompetitif. Ia dua kali ganda harga pilihan Lite bajet Google, setanding dengan Kling 3.0 (yang berbeza mengikut platform), dan jauh lebih murah daripada Runway.

Bila Perlu Menggunakan Wan 2.7

Berdasarkan ujian awal dan kekuatan model, berikut adalah senario di mana Wan 2.7 paling sesuai:

🎬

Adegan Pelbagai Subjek yang Kompleks

Thinking Mode cemerlang apabila prompt anda melibatkan pelbagai watak atau objek yang berinteraksi. Langkah perancangan menghalang kekeliruan spatial yang menjadi masalah model lain.

📝

Kandungan dengan Banyak Teks

Jika video anda memerlukan teks yang boleh dibaca, papan tanda, atau elemen UI, rendering teks Wan 2.7 kini yang terbaik dalam kelasnya.

🎨

Kawalan Warna dan Gaya yang Tepat

Sistem color conditioning membolehkan anda menentukan palet tepat dan mengekalkannya merentasi bingkai. Berguna untuk kandungan yang konsisten dengan jenama.

🔄

Pemindahan Gaya melalui Rujukan

Model reference-to-video (akan datang) membolehkan anda menyuapkan klip sedia ada sebagai panduan gaya, menjana kandungan baharu yang sepadan dengan bahasa visualnya.

Untuk adegan mudah dengan satu subjek di mana anda juga memerlukan audio, model seperti Kling 3.0 atau Veo 3.1 mungkin masih pilihan yang lebih baik. Overhead perancangan dalam Thinking Mode memberikan nilai tambah khususnya apabila prompt bersifat kompleks.

Apa Maknanya untuk Industri

Thinking Mode Wan 2.7 menunjukkan perubahan yang lebih luas dalam cara model generatif akan berfungsi. Daripada memaksa output keluar daripada noise, model masa depan kemungkinan besar akan memasukkan peringkat perancangan eksplisit untuk aspek penjanaan yang berbeza.

Kita sudah melihat corak ini dalam domain lain. Model penjanaan kod merancang sebelum menulis. Model imej menggunakan layout conditioning. Kini model video juga belajar berfikir sebelum mencipta.

💡

Kadar pelancaran model yang pantas pada tahun 2026 menjadikan komitmen kepada mana-mana satu vendor berisiko. Pendekatan berasaskan pipeline yang boleh menukar backend penjanaan apabila model lebih baik dikeluarkan melindungi aliran kerja anda daripada vendor lock-in.

Tekanan persaingan adalah nyata. Dengan Sora keluar, Google mengurangkan harga, dan model Cina seperti Wan 2.7 dan Kling 3.0 menolak sempadan kualiti, pencipta kandungan tidak pernah mempunyai lebih banyak pilihan, atau lebih banyak sebab untuk kekal fleksibel.

Untuk perbandingan terperinci bagaimana model-model ini berprestasi pada penanda aras tertentu, lihat analisis prestasi Runway Gen-4.5 kami. Dan jika anda berminat bagaimana pelancaran Seedance 2.0 sedang mengubah ekosistem CapCut, kami telah membincangkannya secara terperinci bulan lepas.