阿里云近日宣布开源其视觉生成基座模型万相2.1（Wan），这一举措标志着中国在视频生成领域的技术创新迈出了重要一步。万相2.1不仅支持文生视频和图生视频任务，还在多个权威评测中表现优异，超越了Sora、Luma、Pika等国内外知名模型。

技术突破：因果3D VAE与Flow Matching范式的结合

万相2.1的成功离不开其核心技术创新——高效的因果3D VAE架构与线性噪声轨迹Flow Matching范式的结合。这一技术组合在视频生成领域堪称“神来之笔”，解决了长视频编解码的难题。

1. 因果3D VAE：通过特征缓存机制，万相2.1实现了任意长度视频的高效编码和解码，显存优化率高达29%。

2. Flow Matching范式：这一技术帮助模型更好地模拟物理规律和运动轨迹，使得生成的视频在复杂运动和物理效果上表现逼真。

这些技术突破不仅提升了模型的生成能力，还为二次模型开发和学术研究提供了强大的工具。

性能表现：全方位超越国际竞品

在权威评测集VBench中，万相2.1以总分86.22%的成绩稳居榜首，大幅超越Sora、Luma、Pika等国内外模型。其14B参数版本在复杂运动生成、物理建模和文字视频生成等方面表现尤为突出，而1.3B版本则凭借低显存需求（仅需8.2GB）和高效性能，成为消费级GPU用户的理想选择。

开源战略：构建AI生态闭环

阿里云此次开源万相2.1，采用Apache2.0协议，全球开发者可通过Github、HuggingFace和魔搭社区下载体验。这一开源策略不仅降低了技术门槛，还通过培育开发者生态，构建了自主可控的AI生态闭环。

1. 全模态、全尺寸开源：万相2.1的开源模型涵盖文生视频和图生视频任务，支持多种参数规格，满足不同开发需求。

2. 开发者生态：通过开源模型，阿里云正在吸引全球开发者使用其云端服务，为未来的商业变现奠定基础。

未来展望：从视频生成到通用人工智能

万相2.1的技术突破不仅局限于视频生成领域，其精准的物理规律建模能力已隐约触及通用人工智能的门槛。当AI能够理解重力对漂移轨迹的影响，或模拟樱花飘落的流体力学效应时，意味着机器开始建立对物质世界的认知框架。

阿里云通过万相2.1的开源，不仅展示了中国科技企业在AI领域的技术实力，还为全球AI产业的发展提供了新的思路和方向。在这场没有硝烟的AI争霸中，中国企业正以独特的创新智慧，从跟随者向定义者蜕变。