Wan 2.7 对比 Wan 2.6：实际发生了哪些变化
Wan 2.7 新增了Wan 2.6没有的首尾帧控制、九宫格图像输入、multi-reference 视频和指令编辑功能。下文将实用分析两者的变化，以及不同场景下该如何选择。
太长不看 — 共有5项变化
- ✅ Wan 2.7 新增首末帧控制（FLF2V）—— 2.6 版本不支持
- ✅ Wan 2.7 支持最多5个参考视频输入—— 2.6 版本没有 multi-reference 输入
- ✅ Wan 2.7 新增九宫格图像输入—— 2.6 版本仅支持单图参考
- ✅ Wan 2.7 新增基于指令的视频编辑—— 无需完全重新生成即可编辑现有片段
- ✅ Wan 2.7 最大生成时长为15秒—— Wan 2.6 上限约为5秒
快速规格对比
| 功能 | Wan 2.6 | Wan 2.7 |
|---|---|---|
| 架构 | Diffusion Transformer | Diffusion Transformer + Flow Matching |
| 最大时长 | ~5秒 | 15秒 |
| 最大分辨率 | 1080P | 1080P |
| 宽高比 | 16:9, 9:16, 1:1 | 16:9, 9:16, 1:1 |
| 文生视频 | ✅ | ✅ |
| 图生视频 | ✅ | ✅ |
| 首末帧控制 | ❌ | ✅ |
| 多参考视频（最多5个） | ❌ | ✅ |
| 九宫格图像输入 | ❌ | ✅ |
| 指令式编辑 | ❌ | ✅ |
| 多语言唇形同步 | ❌ | ✅ |
| 开源 | Apache 2.0（已确认） | 计划开源（状态待定） |
| API 访问 | 多种第三方API | WaveSpeedAI, DashScope |
Wan 2.7 新增功能（Wan 2.6 不具备）
这些新增功能让 Wan 2.7 成为一次实质性升级，而非小幅优化。
首/末帧控制
这是本次更新的核心功能。FLF2V（首末帧转视频）允许你同时定义视频片段的开头帧和结束帧，模型会自动生成两帧之间的全部内容。
为什么这很重要： 在 Wan 2.6 中，你可以提供文本 prompt 或起始图像让模型生成动态内容，但完全无法控制镜头的最终结束状态。使用 FLF2V 你可以同时设置两个端点，在以下场景中非常实用：
- 你需要产品镜头从特定角度开始、在特定角度结束
- 你需要让角色按照预设轨迹生成动画
- 你需要在两个已确认的构图之间搭建转场
仅这项功能就将 Wan 2.7 从通用生成工具，升级成了更接近定向动画制作的工具。
多参考视频输入（最多5个）
Wan 2.6 仅能将单张图像作为 image-to-video 生成的起点参考，Wan 2.7 最多可同时接受5个参考视频输入，模型会读取所有参考内容来推断角色外观、运动风格和环境上下文。
为什么这很重要： 单图参考存在局限性。当相机移动时，单个角度拍摄的主体很难保持一致性。提供5个来自不同角度、不同姿势、不同光照的参考视频，能给模型提供更多信息，有效帮助它在生成片段中保持视觉一致性。
对于需要反复使用固定角色或产品素材的品牌和代理商来说，这是一项非常实用的重大改进。
九宫格图像输入
九宫格输入支持将9张图像按3×3网格排列作为单个输入，模型会同时处理全部9帧，从多个视角理解主体或环境。
为什么这很重要： 单张参考图只能捕捉一个视角，9张图能让模型获得主体360度的完整感知。对于单帧无法提供足够空间信息的场景，这对保持角色一致性和定义环境特别有用。
基于指令的视频编辑
输入现有视频片段后，Wan 2.7 可以根据自然语言指令修改视频，例如：把背景从白色改成深色木纹，把夹克颜色从红色改成藏蓝色，让光线更暖，在环境中添加下雨效果。
为什么这很重要： 在 Wan 2.6 中，如果生成的片段90%都符合要求，只需要修改一处，你也只能重新 prompt 并完全重新生成，既耗费时间也增加成本。指令式编辑无需完全重新生成就能完成定向修改。这是图像生成工具的标准功能，现在 Wan 2.7 将它带到了视频领域。
最大时长：15秒
Wan 2.6 上限约为5秒，Wan 2.7 将时长延长到了15秒。三倍时长改变了模型单次生成可产出的内容：完整的产品演示、完整的短场景，或是多节点的叙事片段。
对于5秒以内的片段，两者差别不大——两个模型都能生成。但对于超过5秒的内容，在两者之中 Wan 2.7 是唯一选择。
什么时候仍然适合使用 Wan 2.6
从规格来看 Wan 2.7 是更好的模型，但在某些场景下 Wan 2.6 仍有实际优势：
开源可用。 Wan 2.1（2.x系列的基础）完全基于Apache 2.0开源。如果你的工作流需要本地运行、自建部署或是集成到离线管线，开源Apache 2.0协议的 Wan 2.6 模型可直接使用，文档也很完善。Wan 2.7 的开源状态在发布时仍未确定。
成熟的API集成。 Wan 2.6 开放第三方API访问的时间更长，如果你的工具链已经对接了提供 Wan 2.6 的服务商，切换需要对新集成做测试。
简单的文生视频和图生视频任务。 如果你的使用场景是生成5秒以内的简单 text-to-video 或 image-to-video，Wan 2.6 完全够用，Wan 2.7 的新功能对于简单生成任务来说没有必要。
成本不确定性。 Wan 2.7 在 WaveSpeedAI 和 DashScope 的定价请以两个平台的官方信息为准。对于大批量生成任务，两个版本的每秒定价可能不同，请确认后再投入使用。
决策表
| 场景 | 适用版本 |
|---|---|
| 需要时长超过5秒的视频片段 | Wan 2.7 |
| 需要控制首帧/末帧 | Wan 2.7 |
| 跨镜头保持角色一致性 (multi-reference) | Wan 2.7 |
| 无需全量重生成即可编辑现有片段 | Wan 2.7 |
| 片段时长5秒及以内，简单文生视频（T2V） | 均可 — 优先选择Wan 2.7 |
| 目前需要本地/自托管部署运行 | Wan 2.6（已确认开源） |
| 已搭建稳定的Wan 2.6工作流，无迁移预算 | Wan 2.6 |
结论
Wan 2.7 是一次重大版本升级。首末帧控制、multi-reference 视频输入、九宫格图像输入、指令编辑以及支持15秒时长都是Wan 2.6不具备的能力。对于大多数新的创作工作，Wan 2.7是更合适的选择。
例外情况是需要满足开源、自托管运行需求的场景（遵循Apache 2.0协议的Wan 2.6目前已可用；Wan 2.7的开源状态尚未确定），或是现有Wan 2.6集成已经稳定，迁移成本超过升级收益的情况。
→ 在 NanoBanana 体验Wan 2.7 — 支持text-to-video 和 image-to-video，无需配置API。
常见问题
信息披露
本次功能对比基于阿里通义实验室2026年3月发布的Wan 2.7官方发布资料，以及关于Wan 2.6的公开信息。定价对比仅使用相对描述，因为撰写本文时Wan 2.7的官方定价尚未确认——在进行生产决策前，请前往wavespeed.ai和阿里云DashScope核实当前定价。
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