Original en inglés: https://argusic.com/subject/wan2-2-ti2v-5b
Wan2.2-TI2V-5B
Modelo de peso abierto 5B de texto e imagen a video. Conjunto de trabajo 34.2 GB: transformer 20.0, umT5 text encoder 11.4, VAE 2.8.
Funcionafuente: Hugging FacePythonApache-2.0revisión 921dbaf3f167
Python, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: text to video, video generation y diffusion.
Wan2.2-TI2V-5B funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 63 minutos y encontró 4 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia, y toda la sesión quedó grabada.
Generated a 1280x704 H.264 video, 41 frames, 1.71 seconds at 24 fps, 2.8 MB, decoded with zero errors.
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 100 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de Hugging Face, enlazados al principio de esta página. Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- flash-attn cannot compile without CUDA_HOME/nvcc15 minutos
- CUDA OOM at 121 frames (VAE decode)8 minutos
- Missing packages: einops, decord, librosa, peft, packaging3 minutos
- librosa 1.0.0 incompatible with numpy<22 minutos
- Tiempo de instalación
- 63 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 65 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 4 encontrados, 4 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- ffmpeg -v error -i out.mp4 -f null - exited 0, no errors. ffprobe reports coded_width=1280, coded_height=704, nb_frames=41, duration=1.708333s, 24 fps, H.264.
- Tokens de modelo usados
- 584.130
- Commit exacto probado
- 921dbaf3f167
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- el muestreo de memoria de GPU se añadió el 2026-09-07; esta ejecución es anterior
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
- **Test depth**: **tier1_real** — real output produced and decoded successfully Two notable fixes were needed: (1) patching `wan/modules/attention.py` `flash_attention()` to fall … tokens used 584,130 The result line has been printed above. Let me summarize the test run for you: **Wan2.2-TI2V-5B test completed successfully** - **GPU**: RTX 4090 (24 GB VRAM), 120 GB free disk before download - **Install**: all dependencies and weights (23 files, ~34 GB total) installed in ~13 minutes; runt… - **Inference**: ran the model card's documented command for 24 GB GPUs (`--size 1280*704 --offload… - **Output**: 1280×704 H.264 video, 41 frames, 1.71s at 24 fps, 2.8 MB — decoded with zero errors v… - **Test depth**: **tier1_real** — real output produced and decoded successfully Two notable fixes were needed: (1) patching `wan/modules/attention.py` `flash_attention()` to fall …
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se instaló en 63 minutos.
- Se recuperó de los 4 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Licencia Apache-2.0, según su plataforma de origen.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
Temas (de Hugging Face)
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/wan2-2-ti2v-5b)Preguntas
- ¿Funciona Wan2.2-TI2V-5B?
- Sí. Wan2.2-TI2V-5B funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 63 minutos, con 4 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic Wan2.2-TI2V-5B?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 921dbaf3f167. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar Wan2.2-TI2V-5B?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,93 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda Wan2.2-TI2V-5B en instalarse?
- 63 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita Wan2.2-TI2V-5B una GPU?
- Argusic lo ejecutó en una máquina con GPU, así que esta página no puede decir si arranca sin ella.
- ¿Qué falla al instalar Wan2.2-TI2V-5B?
- En la ejecución registrada fallaron 4 cosas, y 4 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Dónde está la evidencia de Wan2.2-TI2V-5B?
- Las 2 ejecuciones registradas están en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.