AI 模型发现
TypeSafe Jev 1.13
Structured decisions from text or JSON, with yes/no probabilities, choices and scores.
模型发布时间线
通义千问 Image 2.1
Alibaba阿里巴巴通义千问 Image 2.1 模型，支持高质量文生图与基于参考图的图像编辑。
Wan 3.0 Prime
Alibaba阿里巴巴 Wan 3.0 Prime 视频生成，支持文本、图像、视频、音频、文档和网页参考。
Wan 3.0
Alibaba阿里巴巴 Wan 3.0 视频生成，支持文本、图像、视频、音频、文档和网页参考。
HappyHorse 1.1
AlibabaHappyHorse 1.1 支持文生视频、图生视频和参考图生视频，并提供更丰富的宽高比选项。
Wan 2.7 Image
Alibaba阿里巴巴的 Wan2.7-Image 统一了生成和编辑功能。功能包括文生图、图像编辑、文本渲染和多图像工作流。输出：2K（标准版）/ 4K 文生图（专业版）。
Wan 2.7
Alibaba阿里巴巴的 Wan 2.7 视频 API 支持全模态输入（文本、图像、视频、音频），提供四种模式（T2V、I2V、Reference2V、Edit），输出分辨率为 720P–1080P。
HappyHorse 1.0
AlibabaHappyHorse Video 支持文本生成视频、图片生成视频、参考素材生成视频以及视频编辑，可输出 720P 至 1080P 分辨率、时长最长 15 秒的视频。
Wan 2.6
Alibaba阿里巴巴最新视频模型，具备增强的视频转视频能力、原生视听同步和高级动作控制功能
Z-Image Turbo
Alibaba通义-MAI 超快速 60 亿参数文生图模型，具备照片级真实感和中英文双语文本渲染能力
Wan 2.5
Alibaba阿里巴巴的先进视频模型具备原生音视频同步功能，以及先进的运动和镜头控制，可呈现更丰富的视频动态效果
规划阿里巴巴图像与视频项目
围绕 Wan 场景、Qwen 编辑、HappyHorse 参考素材与整套推广资产，规划阿里巴巴 AI 模型的使用。
明确 Wan 的动作与输入要求
阿里巴巴 AI 模型中的 Wan 图像和视频条目服务于不同交付物。静态图说明需要确定构图，视频说明还需要清楚的动作和运镜方向。为任务选择已公开的 Endpoint，再比较输出是否保留主体并表达预期瞬间。特定版本的输入与控制要求，应始终依据该 Endpoint 的文档。
根据素材需求选择阿里巴巴模型家族
阿里巴巴 AI 模型包含多个视觉模型家族，并不是一款可以随意替换使用的图像与视频工具。本目录汇集 SeeAPI 已公开的模型，帮助你区分静态图像、精细编辑和动态场景任务。先确定需要交付的素材，再比较相关家族与输入模式。以下指南围绕 Wan、Qwen Image 和 HappyHorse 梳理这些选择，而不是把所有模型都当作同一种工作流的不同版本。
Wan 图像与视频
Wan 同时出现在图像和视频工作流中，仅凭家族名无法判断该选哪一个模型。在阿里巴巴 AI 模型中，静态图像任务关注构图、细节和视觉方案确认；视频任务还需要考虑动作、时间和连续性。打开文档前，先核对完整模型名与卡片上的任务类型。这个小区别能避免常见的规划错误：为视频模型准备图像编辑说明，或期待静态图像模型让一幅完成的画面动起来。
Qwen Image 图像编辑
在阿里巴巴 AI 模型目录中，Qwen Image 编辑适合原图已有值得保留内容的工作流。例如，构图合适但环境不对的画面、需要更换背景的产品图，或需要局部视觉调整的概念图。编辑的目的是在已有视觉信息上进行变换，不一定要用全新诠释替代整张图。
HappyHorse 参考素材驱动的场景
HappyHorse 和 Wan 是两个需要分别考察的视频家族。有价值的比较不是笼统宣称一个家族取代另一个，而是在阿里巴巴 AI 模型中找出适合当前场景的模型与输入模式。先明确哪些内容已经固定：人物或物体、地点、现有画面，还是只有一个文字想法。再决定序列中的哪些部分可以交给模型发挥。
统筹阿里巴巴模型制作的推广素材
一项推广活动往往需要多种相关素材：产品页上的干净产品图、横幅中的生活方式画面，以及短广告里的动态镜头。可以按这些独立任务组织阿里巴巴 AI 模型的使用。统一目录的价值在于，让不同家族的选择一目了然，同时判断哪个阶段需要生成、哪个阶段需要编辑，哪个阶段需要运动画面。
按制作阶段浏览阿里巴巴视觉模型
按制作阶段筛选阿里巴巴 AI 模型，从项目需求逐步定位到相关模型。目标是有意识地选择能力，而不是尚未定义任务就把所有家族都试一遍。
明确素材类型
根据所需素材筛选阿里巴巴 AI 模型：全新的静态图、待编辑的现有画面，或视频镜头。记录受众、投放位置和最重要的细节。产品标签、反复出现的角色和背景氛围，对审核的要求不同。先利用这份说明缩小目录范围，再比较模型名称。
匹配家族与输入
在 Wan 中查找对应图像或视频模型，用 Qwen Image 处理支持的编辑任务，并为视频需求考察合适的 HappyHorse 模式。确认所选模型接受已经准备的素材。参考素材、起始帧和文字提示词即使描述同一主体，也不代表可以互换。
测试代表性场景
用一份精简且贴近实际制作需求的说明比较阿里巴巴 AI 模型。把确认过的源素材、所选设置和输出一起保存。检查真正重要的细节，再针对请求中的一个部分进行调整。只有明确知道要比较或改善什么时，才换用另一个模型。
阿里巴巴 AI 模型：家族与工作流常见问题
借助这些区别选择模型家族，避免把宽泛的品牌名称当作某种具体生成或编辑能力。
阿里巴巴 AI 模型具有相同的开发者或品牌归属，但不同家族解决的是不同创作任务。因此，应通过各自的模型条目和支持模式来评估 Wan、Qwen Image 与 HappyHorse。统一的阿里巴巴分类方便发现模型，却不意味着它们的输入输出相同。先用任务筛选缩小已公开目录范围，再比较符合所需素材类型的模型文档，不要只凭家族名决定。