在一次开发者论坛上，一位老牌AI开发者忽然兴奋地站起身来，打破了会议室的平静。“你们知道吗？

阿里云刚发布的万相大模型，不仅开源了，还在多项性能上超过了Sora！”一时间，会场内的气氛变得热烈起来，大家纷纷围绕这个话题展开讨论。

而此时，更多人还在等着了解，这款万相大模型到底带来了什么黑科技，为何如此引人注目。

没错，阿里云旗下的视觉生成基座模型万相2.1（Wan），就这样毫无征兆地突然开源了。

而且，这次开源还采用了最宽松的Apache2.0协议，开发者再也不用担心版权问题了。

无论你是在做学术研究还是进行二次开发，14B和1.3B两个参数规格的推理代码和权重，统统对外开放。

你可以在Github、HuggingFace以及魔搭社区自由下载和使用，这种开放姿态，的确让人感到阿里云在推动技术普及上满满的诚意。

万相2.1可不是空有其名，它的实力可是实打实的。

根据权威评测集VBench的数据显示，万相2.1在指令遵循、复杂运动生成、物理建模、以及文字视频生成等方面表现突出，总分86.22%，大幅超越了包括Sora在内的多款国内外模型，稳居榜单首位。

不仅如此，1.3B版本的万相在测试中同样表现出色，不但超过了更大尺寸的开源模型，甚至在某些方面接近部分闭源模型。

最令人惊喜的是，它竟然能在消费级显卡上运行，生成高质量视频，只需8.2GB显存，这对于很多开发者而言，简直是一大福利。

万相之所以如此强大，源于它背后的精妙算法设计。

它基于主流的DiT架构和线性噪声轨迹Flow Matching范式，研发了高效的因果3D VAE和可扩展的预训练策略。

听上去可能有点学术，但实际上，这些技术让万相在很多实例中表现得更加灵活和高效。

比如，万相在3D VAE的因果卷积模块中实现了特征缓存机制，这意味着它可以替代直接对长视频进行编解码，实现无限长1080P视频的高效处理。

再简单一点说，就是万相可以处理超长视频，同时保持超高质量，而不像以往需要巨大的内存和计算资源。

万相还通过提前进行空间降采样压缩，在不损失性能的情况下，进一步减少了29%的推理时内存占用。

这些创新，使得万相应对复杂视频生成任务游刃有余，也让开发者在实际应用中受益匪浅。

事实上，阿里云早就坚定了大模型开源的路线。

自2023年以来，衍生于阿里云的千问（Qwen）模型数量已超过10万个，形成了全球最大的AI模型家族。

万相2.1的开源，可谓是阿里云进一步实现全模态、全尺寸大模型开源蓝图的重要一步。

这背后不仅是一家技术公司的战略选择，更是一种推动技术进步和普惠开发者的理念体现。

从一个又一个优异的开源项目，到如今万相的成功开源，阿里云用实际行动诠释了什么叫技术惠普，而这无疑会进一步激发全球开发者的创造力和合作热情。

回到那个开发者论坛，热烈的讨论仍在继续。

万相2.1的故事或许只是一个开始，但它带来的不仅是技术上的突破，还有一种无所畏惧的创新精神和开放态度。

在这个不断变化和迭代的技术世界，阿里云的每一次开源和突破，都是对未来的一次深情告白。

我们或许无法预测每一个模型的进步方向，但可以肯定的是，每一次技术的开放，都是一次不可估量的推动力。

万相的今天，或许就是我们未来的一个缩影。

在这个复杂而又充满机遇的领域，我们期待更多像万相一样的“明日之星”，为我们带来更多惊喜和憧憬。