Wan 2.7 が得意なこと、そして苦手なこと

Wan 2.7 は旗艦ティア動画におけるクローズドソースの堀を壊したモデル。過去 18 ヶ月間、AI 動画リーダーボードのトップはクローズドウエイト——Veo、Kling、Seedance、Runway——によって制御され、オープンエコシステムは一世代遅れていた。Alibaba の Tongyi Lab が 2026 年 4 月に Apache 2.0 のもとで Wan 2.7 を出荷、フルスイートとしてパッケージ：テキストto動画、画像to動画、最初/最後フレーム制御、指示ベース動画編集。結果は解像度、モーション忠実度、音声でクローズドフラッグシップと真剣に競争——すべて Apache 2.0 のもとでオープンウエイトを維持。

その背後にあるアーキテクチャ選択は生成ごとに約 140 億パラメータのみを活性化する 270 億パラメータの Mixture-of-Experts (MoE) モデル。MoE 設計は Wan 2.7 により大きな dense モデルの容量利得——より良い世界知識、より良いスタイルカバレッジ、より良いモーション物理——を与えながら、推論レイテンシを 14B dense モデルに近いレベルに維持。高量産作業（広告テック生成、バッチストーリーボーディング、大規模コンテンツライブラリ）にとって、これがスケールするモデル。

機能的に Wan 2.7 を際立たせる能力は指示ベース動画編集。既存のクリップにテキスト指示——「ジャケットを赤に」「背景をビーチに変更」「ゴールデンアワーにシフト」——を渡すと、Wan がオリジナルのモーション、キャラクターアイデンティティ、シーンジオメトリを保持しながら編集を適用。最も近い競争は Veo のリスタイルパイプラインだが、Wan の指示パーサーはより柔軟。再撮影なしでクライアント映像をリミックスする必要がある代理店にとって、これがループを閉じるモデル。

その他の注目能力：最初/最後フレーム制御により、開始と終了フレームをロックし、Wan に橋渡しモーションを生成——特定のナラティブビートを打つことと、クリーンに接続する必要があるクリップをチェーンするのに有用。ネイティブ同期音声——対話、環境音、音楽——が映像と同じパスで生成、リップシンク、別途フォリーステップ不要。

弱点：シングルショット作業のトップエンド視覚忠実度では、Veo 3.1 が 1080p+ と 4K アップスケールパスで依然優位。マルチモーダル参照 Elo では、Seedance 2.0 が公開ベンチマークをリード。1 プロンプトでのハードカット付き明示的マルチショットストーリーボーディングでは、Kling V3 がより制御可能。Wan のスイートスポットはオープンソースフレンドリー、指示編集、バッチ生産。

判断の目安：オープンウエイトプロベナンス、高量産バッチ生産、または編集集中ワークフローが必要なときは Wan 2.7 をデフォルトに。最高忠実度には Veo 3.1。参照密集ショットには Seedance 2.0。