最新更新： Wan 3.0 已於 2026 年 8 月 24 日正式上線。
目前多數早期 Wan 3.0 的展示都是單一精心挑選的片段。而這篇評測是另一種形式：橫跨 10 個能力維度的 49 個圖片轉影片案例，每個案例均以固定種子、720p 執行，然後在 Seedance 2.0 和 Wan 2.7 上以相同首幀、相同提示詞和相同種子重新執行。以下每個論點背後都有對應影片，重要的部分已嵌入，讓你可以逐幀反駁。
一句話總結：Wan 3.0 相較 Wan 2.7 有全面且明顯的進步，而與 Seedance 2.0 相比，則落在同一個層級，但風格截然不同。Wan 3.0 在忠實度和穩定性方面勝出，包括首幀保真度、動態中的身份一致性、物理效果，以及獨家的 30 秒時長。Seedance 2.0 則在想像力方面勝出，包括多主體場景、超現實指令和風格化內容。此外，有一個錯誤頻繁出現，足以在風險部分重點說明：Wan 3.0 會擅自切換到無人要求的攝影機角度。
關鍵要點
- 忠實 vs 大膽是真正的分野。當提示詞與輸入圖片矛盾時，Wan 3.0 保護畫面而淡化指令；Seedance 2.0 則執行指令並圍繞其重建畫面。請根據你能承受哪種失敗來選擇。
- 物理效果是 Wan 3.0 最強項：在同種子下，玻璃破碎和撞球開球皆優於 Wan 2.7 和 Seedance 2.0，破碎模式更乾淨，碰撞傳遞更合理。
- 身份保持穩定。在所有九個 30 秒的執行中，沒有角色換臉、換裝或換場景。在直接比較中，動態中的一致性也優於 Seedance 2.0。
- 阻擋瑕疵是未經指令的攝影機切換：生硬、未要求的鏡頭變化，有時伴有鬼影，在標準執行中反覆出現，並在 30 秒影片中多次發生。
- 在此次對比中，一次生成 30 秒是獨家功能。Seedance 2.0 和 Wan 2.7 都只能到 15 秒。
這篇 Wan 3.0 評測如何建立：相同種子、相同幀、相同提示詞
影片模型之間的比較通常一開始就失敗，因為每個模型會使用不同的起始圖片、改寫過的提示詞，或是第二次嘗試才成功。這個基準測試消除了這三個變數。49 個案例中的每一個都固定了首幀、提示詞和種子，然後這個精確的三元組會在三個模型上執行。沒有人能重試。影片之間唯一改變的是模型，沒有其他因素。
這 10 個維度涵蓋主體運動、攝影機移動、物理效果、多主體互動、環境變化、靜止保持、螢幕文字與 UI、風格化內容、圖片-提示詞衝突，以及長時間的 30 秒生成。結果由人工審查每個影片來評分，而非依靠指標。
以下是其中一個範例。一杯水從桌邊掉落。相同幀、相同種子 3001，三個模型：
掉落玻璃杯測試的三方比較：Wan 2.7 左、Wan 3.0 中、Seedance 2.0 右，相同首幀、提示詞和種子
提示詞：一個玻璃杯從桌邊掉落，水灑出，玻璃杯在地板上碎裂。從左到右：Wan 2.7、Wan 3.0、Seedance 2.0。觀察掉落弧線和碎裂：Wan 3.0 的破碎看起來像玻璃，而不是紋理置換。
這個片段濃縮了整篇評測。Wan 2.7 明顯落後一個世代。Wan 3.0 和 Seedance 2.0 在同一層級互有勝負，而哪個「更好」完全取決於你的鏡頭屬於哪個維度。
Wan 3.0 在評測中勝出的地方：身份、物理效果，以及鎖定攝影機的主體
動態中的身份一致性。 在報紙測試（種子 1004）中，一位老人放下報紙，抬頭，微笑並揮手。很簡單，但連續的人類動作正是影片模型會悄悄換臉的地方。Wan 3.0 在整個動作鏈中保持了老人的臉、衣服和房間細節。Seedance 2.0 在相同輸入下讓主體產生了偏移。
報紙揮手測試的並排比較，左側 Wan 3.0 保持身份，右側 Seedance 2.0 偏移
種子 1004，5 秒：男人放下報紙，微笑，揮手。左 Wan 3.0，右 Seedance 2.0。比較揮手前後的臉部。
相較前一代的運動邏輯。 芭蕾測試（種子 1005）要求一次優雅的原地平轉，裙子跟著擺動。Wan 3.0 將旋轉完成為一個連續、物理上連貫的動作，且舞者在旋轉前後是同一人。Wan 2.7 的嘗試則凸顯了升級的必要性。
芭蕾舞旋轉比較垂直堆疊，上方 Wan 3.0 完成乾淨旋轉，下方 Wan 2.7 失去運動
種子 1005，5 秒：一次旋轉，裙子飄動。上 Wan 3.0，下 Wan 2.7。這就是「運動邏輯」在實際中的體現。
在不觸碰主體的情況下改變環境。 極光測試（種子 5004）要求天空在雪山上從綠色舞動到紫色。陷阱在於大多數模型會讓山脈隨著天空一起晃動。Wan 3.0 在極光動畫時保持山脈靜止；Seedance 2.0 的山脈則明顯移動。如果你的工作涉及產品展示、房地產或任何需要鎖定主體的場景，這是你要關注的維度。
雪山上空的極光，左側 Wan 3.0 山脈鎖定，右側 Seedance 2.0 主體偏移
種子 5004，6 秒：極光從綠色轉為紫色，山脈必須保持不動。左 Wan 3.0，右 Seedance 2.0。
物理效果你已經在三方玻璃掉落中看到了。撞球開球案例（種子 3003）重複了這個模式：白球撞擊，彩球以可信的動量傳遞散開並繼續相互碰撞，而兩個競爭對手在相同輸入下都落後。
Wan 3.0 失去優勢的地方：未經指令的切換和膽怯的超現實主義
一篇誠實的 Wan 3.0 評測必須在這裡花費足夠的篇幅，因為這兩個弱點都是結構性的，而非表面問題。
攝影機自行切換。 要求一個連續的攝影機移動，Wan 3.0 習慣插入一個生硬、未經要求的鏡頭變化。塔樓測試（種子 2004）要求從底部緩慢傾斜到頂部，然後拉遠到全景。大約在 3.5 秒時，模型直接切換到一個不同的構圖，切換處有明顯的色彩分級跳躍。
Wan 3.0 塔樓測試顯示，在約 3.5 秒處出現未經指令的生硬切換，而非連續傾斜
種子 2004，8 秒，提示詞要求一次連續的傾斜-揭示。觀察 3.5 秒：那個切換從未被要求。
公平地說，攝影機控制是目前整個領域的弱點：Seedance 2.0 在此基準測試中也未能完成一次完整的環繞，而 Wan 2.7 也沒有優勢。使 Wan 3.0 更糟糕的是，相同的切換行為在 30 秒的執行中會再次出現，而這正是單一不間斷鏡頭最重要的地方。更多內容見下文。
超現實指令被協商弱化。 衝突維度向模型提供與輸入圖片矛盾的提示詞，這是每個超現實廣告概念的基礎。輸入：一個普通的客廳。提示詞：室內開始下大雨，浸濕家具。
室內下雨衝突測試的輸入幀：一個普通的客廳內景
兩個模型收到的輸入幀。提示詞要求在此場景中下室內雨，種子 10001。
室內下雨衝突測試，左側 Wan 3.0 幾乎不改變房間，右側 Seedance 2.0 完全投入室內降雨
左 Wan 3.0：燈光變化，植物附近有局部水花，沒有下雨。右 Seedance 2.0：真實的室內雨，整合連貫。這是整個基準測試中差距最大的地方。
Wan 3.0 回應以燈光變化和植物附近的一個象徵性水花。Seedance 2.0 則投入：真正的雨，在室內，且房間在被浸濕的同時保持連貫。第二個衝突案例，鯨魚在會議室上空滑翔（種子 10003），因相同原因以不同方式失敗，Wan 3.0 將整個辦公室染成藍色，而非整合鯨魚。模式一致：當圖片和提示詞衝突時，Wan 3.0 站在圖片一邊。對於忠實的產品工作，這種本能是優點。但對於以想像力為導向的簡報，這是使用其他模型的原因。
Wan 3.0 的 30 秒獨家功能，以及削弱它的切換
單次生成 30 秒是 Wan 3.0 的頭號能力，在此次對比中沒有其他模型能達到：Seedance 2.0 和 Wan 2.7 都限制在 15 秒。基準測試給了它六個專用案例加上時長階梯，而長時間生成的核心風險——身份崩潰——並未發生。在九個 30 秒影片中，沒有人變成另一個人，也沒有場景悄悄變成不同的房間。
長時間時間軸上的指令遵循也保持良好。足球案例（種子 11006）編寫了四個連續節拍：一個孩子後退拉開距離，兩人傳球三次，一人遠射，另一人歡呼。四個節拍全部按順序實現：
種子 11006，30 秒，一次生成：後退、三次傳球、遠射、慶祝。單一提示詞中的多階段場景，按順序執行。
然後，來自攝影機部分的相同缺陷再次出現。招牌案例（種子 11004）要求一次極慢的推近和拉遠，招牌文字保持清晰。大約在 4 到 5 秒時，影片透過一個鬼影般的雙重曝光溶解到一個不同的構圖：
種子 11004，30 秒：提示詞要求對招牌進行一次連續的推拉。觀察 4 到 5 秒：未經指令的溶解，伴隨短暫鬼影，進入新的取景。
第三個長時間案例，一個 30 秒的說話人像（種子 11002），在約 15 到 17 秒處重複出現，伴隨溶解以及姿勢和取景的改變。模型表現得好像它在導演一部多鏡頭短片，而簡報卻是單一鏡頭。影片越長，它就越容易出現這種情況。在解決這個問題之前，請將 30 秒輸出視為可能需要修剪的序列，而非保證不間斷的單一鏡頭，並保持對這個獨家功能的正確認知：它是真實的，能保持身份，但目前附帶了一個你不需要的內建剪輯師。
Wan 3.0 vs Seedance 2.0：哪個模型適合哪項工作
完整的 10 維度記分卡，濃縮版。「平手」表示在此基準測試中雙方都沒有可重複的優勢。
| 維度 | vs Wan 2.7 | vs Seedance 2.0 |
|---|---|---|
| 主體運動 | 更好的運動邏輯 | Wan 3.0 更好地保持身份 |
| 攝影機移動 | 平手，兩者都弱 | 平手，兩者都弱，Wan 3.0 增加未經指令的切換 |
| 物理效果 | 大幅提升 | Wan 3.0 領先，更忠於首幀 |
| 多主體互動 | 平手 | Seedance 2.0 明顯領先 |
| 環境變化 | 領先 | 領先，主體保持鎖定 |
| 靜止保持 | 領先 | 場景道具略遜，真人演員領先 |
| 文字與 UI | 領先 | 各有勝負，UI 互動兩者皆不佳 |
| 風格化內容 | 領先 | Seedance 2.0 在風格語義上明顯領先 |
| 圖片-提示詞衝突 | 平手 | Seedance 2.0 大幅領先，基準測試中差距最大 |
| 30 秒生成 | 獨家 | 獨家，Seedance 2.0 止於 15 秒 |
Wan 3.0 現已在 Atlas Cloud 上線，因此你可以直接對照即時模型執行相同的固定幀、固定種子測試。
Wan 3.0 API 現已在 Atlas Cloud 上線
Atlas Cloud 上的 Wan 3.0 即時模型家族頁面，於 2026 年 8 月 24 日發布後擷取
兩行選擇邏輯。嚴格的圖片轉影片忠實度、鎖定主體、物理事件、真人素材，或任何超過 15 秒的內容：使用 Wan 3.0。多角色場景、超現實或衝突驅動的創意、風格化格式：使用 Seedance 2.0。
你今天就可以立即測試這個表格的一半內容，無需等待任何東西。Seedance 2.0 圖片轉影片和Wan 2.7 圖片轉影片均已使用一個金鑰在 Atlas Cloud 上線，每次執行的成本會在按鈕上顯示，讓你決定之前就能看到。設定你自己的種子，重複使用一個首幀，然後按原樣執行本文中的玻璃掉落或室內下雨提示詞。當 Wan 3.0 上線時——而且這個家族在 Atlas 上有 Day 0 上線的歷史——你的基準測試可以直接轉移，你的提示詞也已經校準。如果你想要提示詞方面的準備，Wan 3.0 提示詞指南逐案例分解了官方手冊的結構。
常見問題
Wan 3.0 比 Seedance 2.0 好嗎？
沒有哪個佔主導地位；在相同種子基準測試中，它們因風格而分野。Wan 3.0 在忠實度上勝出：動態中的身份、物理效果、環境與主體分離、首幀保真度，以及獨家的 30 秒輸出。Seedance 2.0 在想像力上勝出：多主體互動、超現實指令遵循和風格化內容，其中衝突維度是其最大優勢。請根據每個鏡頭選擇，而非根據品牌。
這篇 Wan 3.0 評測中最大的問題是什麼？
未經指令的攝影機切換。要求一次連續移動的提示詞反覆出現生硬、未經要求的鏡頭變化，有時伴有鬼影：在 8 秒傾斜的 3.5 秒處（種子 2004），在 30 秒執行中的 4 到 5 秒和 15 到 17 秒處（種子 11004、11002）。這個問題很容易重現，並直接限制了單鏡頭可用性。
Wan 3.0 真的能生成 30 秒影片嗎？
是的，一次生成即可，且身份在所有九個 30 秒基準測試執行中保持穩定，一個四節拍腳本序列（種子 11006）按順序執行。但需要注意的是相同的切換缺陷：長時間執行往往會包含至少一個未經指令的溶解或鏡頭變化，因此請計劃進行修剪，而非期望一個保證不間斷的單一鏡頭。
這篇 Wan 3.0 評測是如何測試的？
49 個圖片轉影片案例，涵蓋 10 個維度，每個案例以 720p 和固定種子執行，並將相同的首幀、提示詞和種子在 Seedance 2.0 和 Wan 2.7 上重新執行。所有結果由人工逐影片審查，任何模型都沒有重試。嵌入的影片是實際的基準測試輸出，包含種子，因此可以直接檢查比較。
我能在 Wan 3.0 發布前重現這個基準測試嗎？
方法今天就可以轉移：設定一個種子，鎖定一個首幀和提示詞，然後在即時模型上執行相同的三元組。Seedance 2.0 和整個 Wan 2.7 家族已在 Atlas Cloud 上線，當這個模型家族更新時，Atlas 也有 Day 0 開放的習慣，因此相同的基準測試應該能在 Wan 3.0 開放當天擴展到它。
結論
Wan 3.0 給人的感覺像是一個由珍視輸入圖片的人所建立的模型：你給它什麼，它就會保護它，無論是透過運動、物理效果，還是整整 30 秒。這種紀律正是忠實的商業圖片轉影片工作所需要的，同時也是為什麼模型在面對要求圖片變成其他東西的提示詞時會退縮。將其與一個大膽想像力的模型配對，而非取代其中一個，並在它公開上線時關注一個數字：未經指令的切換率是否下降。這一個修復決定了 30 秒獨家功能是頭條亮點還是需要附加說明。
