Опубликовано 4 апреля 2026

Wan 2.7: новый набор ИИ-инструментов для работы с видео

Google DeepMind выпустила Gemma 4 – открытую мультимодальную модель, которая работает на смартфоне и конкурирует с моделями вдвое крупнее.

Продукты 3 – 4 минуты чтения
Источник события: Together.ai 3 – 4 минуты чтения

Видеогенерация – одно из самых быстро развивающихся направлений в ИИ. Буквально за последние пару лет инструменты для создания видео из текста прошли путь от курьёзных роликов с размытыми лицами до вполне убедительных коротких сцен. И этот прогресс продолжается: недавно на платформе Together AI стал доступен Wan 2.7 – набор из четырёх моделей, каждая из которых отвечает за свой тип работы с видео.

Wan 2.7: четыре модели для видео

Четыре модели – четыре задачи

Wan 2.7 – это не одна универсальная модель, а целый комплект. Каждая из четырёх моделей создавалась под конкретную задачу: генерация видео по текстовому описанию, продолжение уже существующего видео, работа с референсными изображениями и редактирование готового материала.

Проще говоря, если раньше инструменты для видеогенерации умели в основном одно – создавать что-то с нуля по тексту, – то Wan 2.7 покрывает весь базовый рабочий цикл: создать, продолжить, направить с помощью образца, отредактировать.

Запуск начался с модели «текст в видео» – именно она первой стала доступна на платформе. Остальные три появятся следом по мере развёртывания.

Референсы в видео: зачем нужны и как работают

Зачем нужен референс – и что это вообще такое

Один из интересных режимов в наборе – работа с референсами. Если коротко: вместо того чтобы описывать всё словами, можно показать модели пример – изображение или фрагмент видео – и попросить её создать новый контент в том же стиле, с теми же персонажами или в похожей обстановке.

Это особенно важно для задач, где нужна визуальная согласованность. Например, если вы создаёте серию роликов с одним персонажем – референсный режим позволяет сохранить его внешность от сцены к сцене, не прописывая каждый раз детальные описания в тексте.

Редактирование видео средствами ИИ

Редактирование как часть рабочего процесса

Отдельного внимания заслуживает модель редактирования. Речь идёт не о монтаже в классическом смысле, а об изменении содержимого уже существующего видео средствами ИИ – замене объектов, фона, стиля или отдельных элементов сцены.

Это направление сейчас активно развивается у многих команд, потому что спрос очевиден: редактировать готовый материал часто удобнее и дешевле, чем генерировать всё заново. Включение такого инструмента в единый набор – логичный шаг.

Together AI: платформа для инструментов видеогенерации

Почему это появляется именно на Together AI

Together AI – это платформа, ориентированная на разработчиков: она предоставляет доступ к открытым и партнёрским моделям через API, без необходимости разворачивать собственную инфраструктуру. Wan 2.7 появляется здесь как часть этой логики – дать командам быстрый доступ к видеоинструментам, не вынуждая их настраивать окружение с нуля.

Для разработчиков, которые уже работают с платформой, это означает возможность встроить видеогенерацию в свои продукты через привычный интерфейс – без смены инструментов и отдельных интеграций под каждую модель.

Будущее видеогенерации: Wan 2.7 показывает зрелость ИИ-инструментов

Что это значит в более широком контексте

Wan 2.7 – это не революция, но показательный сигнал о зрелости направления. Видеогенерация постепенно перестаёт быть набором разрозненных экспериментальных инструментов и начинает оформляться в связные рабочие процессы.

Четыре модели под одним брендом, покрывающие полный цикл от создания до редактирования – это уже скорее продуктовое мышление, чем просто демонстрация технических возможностей. Подобный подход удобен и для одиночных разработчиков, и для команд, которым нужно встраивать видео в более сложные продукты.

Пока развёртывание только начинается – с модели текст-в-видео. Насколько остальные три окажутся практически полезными, станет понятно по мере их появления на платформе.

Оригинальное название: Wan 2.7 now available on Together AI
Дата публикации: 3 апр 2026
Together.ai www.together.ai Американская платформа для запуска и масштабирования открытых ИИ-моделей.
Предыдущая статья Когда база данных «думает»: как языковые модели ускоряют запросы Следующая статья OpenAI предложила промышленную политику для эпохи ИИ – что это значит для людей

Связанные публикации

Вам может быть интересно

Перейти к другим событиям

События – лишь часть картины. Эти материалы помогают увидеть шире: контекст, последствия и идеи, стоящие за новостями.

Together AI представила обновлённую платформу GPU Clusters, которая теперь предлагает автоматическое масштабирование, самовосстановление после сбоев и улучшенную наблюдаемость, облегчая работу команд с ИИ-моделями.

Together.aiwww.together.ai 19 мар 2026

Британское агентство Forest Research использует модель компьютерного зрения от Meta для мониторинга лесов. Это позволяет государству получать точные данные о зеленых насаждениях без огромных затрат на спутниковую съемку и лазерное сканирование.

Meta AIai.meta.com 10 фев 2026

От источника к разбору

Как создавался этот текст

Этот материал не является прямым пересказом исходной публикации. Сначала была отобрана сама новость – как событие, важное для понимания развития ИИ. Затем мы задали рамку обработки: что в тексте важно прояснить, какой контекст добавить и на чём сделать акцент. Это позволило превратить отдельный анонс или обновление в связный и осмысленный разбор.

Нейросети, участвовавшие в работе

Мы открыто показываем, какие модели использовались на разных этапах обработки. Каждая из них выполняла свою роль – анализ источника, переписывание, проверка и визуальная интерпретация. Такой подход позволяет сохранить прозрачность процесса и ясно показать, как именно технологии участвовали в создании материала.

1.
Claude Sonnet 4.6 Anthropic Анализ исходной публикации и написание текста Нейросеть изучает оригинальный материал и формирует связный текст

1. Анализ исходной публикации и написание текста

Нейросеть изучает оригинальный материал и формирует связный текст

Claude Sonnet 4.6 Anthropic
2.
Gemini 2.5 Flash Google DeepMind Проверка и правка текста Исправление ошибок, неточностей и спорных формулировок

2. Проверка и правка текста

Исправление ошибок, неточностей и спорных формулировок

Gemini 2.5 Flash Google DeepMind
3.
DeepSeek-V3.2 DeepSeek Подготовка описания для иллюстрации Генерация текстового промпта для визуальной модели

3. Подготовка описания для иллюстрации

Генерация текстового промпта для визуальной модели

DeepSeek-V3.2 DeepSeek
4.
FLUX.2 Pro Black Forest Labs Создание иллюстрации Генерация изображения по подготовленному промпту

4. Создание иллюстрации

Генерация изображения по подготовленному промпту

FLUX.2 Pro Black Forest Labs

Хотите глубже погрузиться в мир
нейротворчества?

Первыми узнавайте о новых книгах, статьях и экспериментах с ИИ
в нашем Telegram-канале!

Подписаться