WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne_v12.2-GGUF
WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne_v12.2-GGUF (Novice25, 2026) — это 14-миллиардная параметрическая генерация изображений модель. WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne_v12.2-GGUF is an open-weights image model with roughly 14 billion parameters.
by Novice25 · 14B параметров
Лучше всего подходит для
Способы использования WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne_v12.2-GGUF в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ Novice25. osFoundry автоматически обнаружит WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne_v12.2-GGUF — назначьте её на роль Maestro (router, direct, orchestrator или fallback) во вкладке Pipeline, и она будет доступна в каждом чате. Ваш ключ, ваш аккаунт у провайдера — без наценки на токены.
Разверните выделенный эндпоинт
WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne_v12.2-GGUF распространяется с открытыми весами — запускайте её локально бесплатно или разверните выделенный GPU-эндпоинт в вашем рабочем пространстве для зарезервированных мощностей без ограничений по частоте запросов.
Используйте в Room App
Room App объявляют функции ИИ в своём манифесте, а затем вызывают их через invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Вызывайте из своих приложений
После подключения модели к вашему рабочему пространству вы можете разместить её как API и обращаться к ней из своих сервисов, скриптов или CI — за пределами osFoundry.
На каком оборудовании можно запустить WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne_v12.2-GGUF
WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne_v12.2-GGUF работает на одном потребительском GPU объёмом 16 ГБ (~9 ГБ VRAM с запасом для KV-кэша). Инференс с полной точностью помещается на одной H100 80GB при точности FP16 (~34 ГБ).
WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne_v12.2-GGUF в сравнении с похожими моделями
Лицензия
Не указано — Условия лицензии не указаны — проверьте карточку исходной модели перед коммерческим использованием.
Сверьтесь с документацией исходного проекта.
Частые вопросы о WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne_v12.2-GGUF
Бесплатна ли WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne_v12.2-GGUF в использовании?
WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne_v12.2-GGUF можно бесплатно запускать локально на собственном оборудовании. Хостинговый доступ через osFoundry тарифицируется (ввод Free (local), вывод Free (local)). Вы можете переключаться между локальным и хостинговым режимами в любой момент.
Можно ли использовать WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne_v12.2-GGUF в коммерческих целях?
Коммерческое использование разрешено с условиями. Условия лицензии не указаны — проверьте карточку исходной модели перед коммерческим использованием. Сверьтесь с документацией исходного проекта.
Сколько VRAM требуется для WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne_v12.2-GGUF?
Приблизительно 9 ГБ при квантизации Q4 или 34 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne_v12.2-GGUF локально?
Да. WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne_v12.2-GGUF имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne_v12.2-GGUF лучше всего?
WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne_v12.2-GGUF хорошо подходит для image to video.
Как использовать WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne_v12.2-GGUF в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ Novice25 в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne_v12.2-GGUF на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано Novice25 3 января 2026 г.. Источник: https://huggingface.co/Novice25/WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne_v12.2-GGUF