Wan 3.0 API
Wan 3.0 is Alibaba's videogeneratiemodel dat native video tot 30 seconden met gesynchroniseerd audio en Omni-Reference met meerdere inputtypen produceert.
Wan 3.0 is een videogeneratiemodel van Alibaba Tongyi Lab, gelanceerd op 6 augustus 2026 als publieke bèta. Het model bouwt voort op het diffusie-transformerparadigma van de Wan-serie en genereert native video van maximaal 30 seconden in één doorlopende opname, met gesynchroniseerd audio in dezelfde generatie. Via Omni-Reference verwerkt het beeld-, video-, audio-, document-, spreadsheet-, slide-, PDF- en webpagina-invoer, tot 20 referenties per generatie. Referenties kunnen positioneel in de prompt worden aangesproken, zoals afbeelding 1 of video 3.
Het model ondersteunt elke beeldverhouding van 16:9 tot 9:16 en biedt drie resolutieniveaus: 480p, 720p en 1080p. Het is geschikt voor AI-film en korte verhalen, bedrijfscommunicatie en kwartaalupdates, marketing- en uitlegvideo's, korte sociale content voor TikTok, Instagram Reels en YouTube Shorts, e-commerce- en advertentieproductshots, en het aanpassen van bestaande video's via natuurlijke taal, zoals scènewijzigingen, omgevingsaanpassingen en visuele restyling.
Wan 3.0 leidt het Artificial Analysis text-to-video leaderboard with audio met 1.173 Elo en levert sterke visuele getrouwheid, bewegingscoherentie en promptnaleving. Het model rendert betrouwbaar opgegeven lichtomstandigheden, objectplaatsing en actiesequenties, en houdt scèneconsistentie stabiel over de volledige clipduur bij statische of langzaam bewegende shots. Het behoudt oppervlaktedetails voor productshots, inclusief labeltekst en speculaire highlights. Document-naar-video en webpagina-naar-video worden beschreven als een industriële primeur. Beperkingen zijn onder meer de API-preview met toegangsgoedkeuring, een closed-weight model zonder lokale implementatie, geen 4K-uitvoer in de publieke bèta, aanzienlijke GPU-behoeften en drift in secundaire personages bij dynamische scènes met meerdere interacterende subjecten.
Bijgewerkt:
MODEL-ID
wan-3.0- Uitvoer
- video
Hoogtepunten
- Native video tot 30 seconden in één take
- Gesynchroniseerd audio in dezelfde generatie
- Omni-Reference met max. 20 referenties
- Positionele verwijzing naar referenties
- 480p, 720p en 1080p resoluties
- 16:9 tot 9:16 beeldverhoudingen
Aanbieders
Vergelijk API-prijzen tussen aanbieders. Kies een aanbieder om alle kosten en voorwaarden te bekijken.
Benchmarks
- 1173
Artificial Analysis text-to-video leaderboard with audio
Elo
Scores zoals gepubliceerd door de modelaanbieder.
Videospecificaties
- Beeldverhoudingen
- 16:9 / 4:3 / 1:1 / 3:4 / 9:16
- Audio · Uitvoer
- Ja
- Duur · Minimum
- 2 seconden
- Duur · Maximum
- 30 seconden
- Duur · Stap
- 1 seconden
- Resoluties
- 480p / 720p / 1080p
API-referentie
Protocolgegevens van dit model zijn niet gepubliceerd. Raadpleeg de API-referentie voor de integratievereisten.
API-referentie →Veelgestelde vragen
Wat is Wan 3.0?
Wan 3.0 is een videogeneratiemodel van Alibaba Tongyi Lab, gelanceerd op 6 augustus 2026 als publieke bèta. Het model bouwt voort op het diffusie-transformerparadigma van de Wan-serie en genereert native video van maximaal 30 seconden in één doorlopende opname, met gesynchroniseerd audio in dezelfde generatie. Via Omni-Reference verwerkt het beeld-, video-, audio-, document-, spreadsheet-, slide-, PDF- en webpagina-invoer, tot 20 referenties per generatie. Referenties kunnen positioneel in de prompt worden aangesproken, zoals afbeelding 1 of video 3. Het model ondersteunt elke beeldverhouding van 16:9 tot 9:16 en biedt drie resolutieniveaus: 480p, 720p en 1080p. Het is geschikt voor AI-film en korte verhalen, bedrijfscommunicatie en kwartaalupdates, marketing- en uitlegvideo's, korte sociale content voor TikTok, Instagram Reels en YouTube Shorts, e-commerce- en advertentieproductshots, en het aanpassen van bestaande video's via natuurlijke taal, zoals scènewijzigingen, omgevingsaanpassingen en visuele restyling. Wan 3.0 leidt het Artificial Analysis text-to-video leaderboard with audio met 1.173 Elo en levert sterke visuele getrouwheid, bewegingscoherentie en promptnaleving. Het model rendert betrouwbaar opgegeven lichtomstandigheden, objectplaatsing en actiesequenties, en houdt scèneconsistentie stabiel over de volledige clipduur bij statische of langzaam bewegende shots. Het behoudt oppervlaktedetails voor productshots, inclusief labeltekst en speculaire highlights. Document-naar-video en webpagina-naar-video worden beschreven als een industriële primeur. Beperkingen zijn onder meer de API-preview met toegangsgoedkeuring, een closed-weight model zonder lokale implementatie, geen 4K-uitvoer in de publieke bèta, aanzienlijke GPU-behoeften en drift in secundaire personages bij dynamische scènes met meerdere interacterende subjecten.
Hoe wordt het gebruik gefactureerd?
Je factuur hangt af van de aanbieder die je gebruikt, de prijzen en je verbruik. Langere invoer of andere voorwaarden kunnen andere prijzen hebben. Gefactureerd op basis van de werkelijke generatiekosten. Zie je factuur voor het uiteindelijke bedrag.
Welke invoertypen ondersteunt Wan 3.0?
Wan 3.0 accepteert tekst, afbeeldingen, video, audio, documenten, spreadsheets, slides, PDF's en webpagina-URL's. Via Omni-Reference kunnen tot 20 referentie-invoer worden gecombineerd in één generatie.
Hoe lang en in welke resoluties kan Wan 3.0 video genereren?
Het model genereert native video tot 30 seconden in één doorlopende opname. Het biedt drie resolutieniveaus: 480p, 720p en 1080p, en ondersteunt elke beeldverhouding van 16:9 tot 9:16.
Genereert Wan 3.0 ook audio?
Ja, Wan 3.0 genereert gesynchroniseerd audio samen met de video in dezelfde generatie.
Kan Wan 3.0 bestaande video aanpassen?
Ja, het model wijzigt bestaande video-inhoud via natuurlijke taal, bijvoorbeeld voor scènewijzigingen, omgevingsaanpassingen en visuele restyling.
Wat is het verschil met Wan 2.7?
Wan 3.0 bouwt voort op het diffusie-transformerparadigma van de Wan-serie en voegt native video tot 30 seconden met gesynchroniseerd audio en Omni-Reference met meerdere inputtypen toe. Het leidt het Artificial Analysis text-to-video leaderboard with audio met 1.173 Elo.