Wan 2.2 und LTX-2 auf Runpod

Was sind Wan 2.2 und LTX-2?

Wan 2.2 ist die offene Videomodellfamilie von Alibaba. Die neuere Version, Wan 3.0, wird stattdessen pro Sekunde über die API von Alibaba Cloud verkauft. Auf der GitHub-Seite von Wan 2.2 ist ein 5B-Modell aufgeführt, das aus Text oder einem Bild 720P-Video macht (Wan2.2 auf GitHub). Die 14B-Modelle der Familie decken Text-zu-Video, Bild-zu-Video, Sprache-zu-Video und Figurenanimation ab.

Das „B“ steht für Milliarden Parameter, ein grobes Maß für die Modellgröße. Größere Modelle brauchen mehr Grafikspeicher, VRAM genannt, und der ist die entscheidende Zahl, wenn Sie eine Karte mieten.

LTX-2 ist das offene Modell von Lightricks, und die Version 2.3 erzeugt Video und Ton in einem Durchgang. Die Modellkarte von LTX-2.3 sagt, es sei „designed to generate synchronized video and audio within a single model“, und verweist ComfyUI-Nutzer auf die integrierten LTXVideo-Nodes.

Ultimate LTX 2 All-In-One Workflow Guide for ComfyUI (+ Custom Audio)James Doss AI

Beide laufen in ComfyUI, einer kostenlosen App, in der jeder Schritt der Aufgabe ein Kasten auf einer Arbeitsfläche ist, der mit dem nächsten verdrahtet wird. Wan 2.2 gibt es in ComfyUI seit dem 28. Juli 2025.

Lassen sich Clips von Wan 2.2 und LTX-2 in Anzeigen nutzen?

Ja, bei beiden, mit einer Umsatzbedingung und einer Liste verbotener Nutzungen bei LTX-2. Runpod vermietet die Hardware, deshalb entscheidet die Lizenz des Modells selbst, was Sie mit den Clips tun dürfen.

Wan 2.2 steht unter Apache 2.0, einer freizügigen Lizenz, die kommerzielle Nutzung erlaubt. Im Repository des Wan-Teams heißt es: „The models in this repository are licensed under the Apache 2.0 License.“

LTX-2 steht unter der LTX-2 Community License Agreement vom 5. Januar 2026. Sie erlaubt die Nutzung für jeden Zweck, vorbehaltlich der verbotenen Nutzungen in Attachment A, etwa ohne Einwilligung erstellter Deepfakes. Sie gilt für jede seit diesem Datum veröffentlichte LTX-2-Version, einschließlich LTX-2.3.

Für die Arbeit an Anzeigen ist die Umsatzgrenze die Bedingung, die zu prüfen ist. Unternehmen mit Jahresumsätzen von mindestens 10.000.000 $ müssen eine bezahlte Lizenz für die kommerzielle Nutzung erwerben (Lizenz von LTX-2).

Die Schwelle zählt die ganze Gruppe, Tochtergesellschaften eingeschlossen. Darunter ist die Nutzung für Anzeigen lizenzgebührenfrei, und Lightricks erhebt keinen Anspruch auf Rechte an den Ergebnissen, die Sie erzeugen.

Die offene Lizenz von MiniMax H3 schließt die USA, die EU, das Vereinigte Königreich und Südkorea aus (Lizenz von MiniMax H3). Für Anzeigen dort steht es nicht auf der Liste.

Wie viel VRAM brauchen Sie, und welche Runpod-GPU passt?

Passen Sie zuerst Modell und Auflösung an den Speicher der Karte an und vergleichen Sie dann den Preis. Passt ein Modell nicht, lagert ComfyUI einen Teil davon in den normalen Arbeitsspeicher des Pods aus, was funktioniert, aber deutlich langsamer läuft.

Der eigene Leitfaden von Runpod zu Wan 2.2, aktualisiert am 22. Oktober 2026, nennt Speicherstufen je Aufgabe (Runpods Leitfaden zu Wan 2.2). Die Preise in der Tabelle stammen von Runpods Preisseite.

Das fp8 in der Tabelle ist ein leichteres Dateiformat: Die Zahlen des Modells werden mit geringerer Genauigkeit gespeichert, daher braucht es etwa die Hälfte des Speichers.

Auf unserem eigenen Runpod-Konto sehen wir von der Bildseite aus dieselbe Grenze. Bildmodelle von 6 bis 17 GB passen bequem in die 32 GB einer 5090. Ein Videomodell von etwa 40 GB sprengt sie und lagert aus.

Deshalb kann eine Karte mit 96 GB pro Clip weniger kosten als eine günstigere Karte, die auslagern muss.

Was kostet ein Clip auf Runpod?

Von unter einem Cent für einen kurzen LTX-2-Clip bis zu etwa einem Dollar für einen 720p-Clip von Wan 14B mit dem Referenzskript von Alibaba. Jede Zahl unten ist berechnet: eine veröffentlichte Generierungszeit, multipliziert mit dem Preis pro Stunde bei Runpod.

Runpod hat die 71 und 513 Sekunden bei einem Warmlauf gemessen (Modelle bereits geladen), auf einer RTX 4090D, der Exportversion der 4090 mit weniger Kernen. Sie sind hier zum Preis der 4090 angesetzt.

Die drei Minuten von NVIDIA für 8 Sekunden enthalten die Verlangsamung, wenn der Clip über 32 GB hinauswächst. Die 9 Minuten des Wan-Teams sind ein „Unter“-Wert, diese Zeile ist also eine Obergrenze. Das Laden der Modelle vor dem ersten Clip wird ebenfalls berechnet und steht außerhalb dieser Zeilen.

Die Lightning LoRA, eine kleine Zusatzdatei, die das Sampling von Wan auf 4 Schritte reduziert, senkt die Zeit für denselben Clip von etwa 513 Sekunden auf etwa 71.

Zum Vergleich eine Zahl, die auf unserem eigenen Konto gemessen wurde. Ein schnelles Bild mit FLUX 3 Klein braucht auf einer RTX 4090 in Secure Cloud etwa 28.5 Sekunden, das sind 0,007 $ pro Bild. Die Tabelle steht im Leitfaden zu ComfyUI auf Runpod.

RTX 5090 oder RTX 4090 für Wan in ComfyUI?

Die RTX 4090 für das 5B-Modell und für 14B bei 480p; die RTX 5090, wenn 24 GB nicht ausreichen. Die 5090 kostet in Secure Cloud etwa ein Drittel mehr pro Stunde und lohnt sich deshalb nur, wenn die zusätzlichen 8 GB verhindern, dass ComfyUI auslagert. In Community Cloud kostet sie etwa doppelt so viel (0,69 $ gegenüber 0,34 $).

Runpods Leitfaden ordnet die 32 GB der 5090 den 14B-Aufgaben zu, die Spielraum brauchen: längere Clips oder zusätzlich geladene LoRAs. Für LTX-2 ist die 5090 die Karte zum Mieten, da der 4-Sekunden-Clip von NVIDIA mit 720p in ihren Speicher passt.

Bei mehr als 32 GB verzichten Sie auf beide. Eine L40S mit 48 GB kostet pro Stunde weniger als eine 5090 in Secure Cloud. Für volles 14B bei 720p nimmt die RTX PRO 6000 mit 96 GB das ganze Modell auf.

So richten Sie Wan 2.2 mit der Vorlage von HearmemanAI ein

Dieser Weg lädt die Modelle und Workflows beim ersten Start des Pods für Sie herunter. Er nutzt eine Community-Vorlage, die HearmemanAI auf Runpod veröffentlicht hat. Binden Sie ein Network Volume ein (der permanente Datenträger von Runpod, der erhalten bleibt, wenn der Pod weg ist), damit der Download einmal stattfindet.

1. Vorlage finden. Öffnen Sie in der Runpod-Konsole Pods, dann Deploy, und suchen Sie „comfyui“. Wählen Sie bei den Community-Vorlagen neben der offiziellen „One Click - ComfyUI Wan2.1 - Wan 2.2“.

2. Den Download von Wan 2.2 aktivieren. Öffnen Sie vor dem Deploy Edit Template. Jedes Download-Flag steht anfangs auf false, setzen Sie also download_wan22 auf true, download_wan21 ebenfalls, wenn Sie auch die Workflows von Wan 2.1 möchten, und download_wan_animate für Figurenanimation.

3. Wählen Sie eine Karte, die CUDA 13 ausführt. Laut Runpods Leitfaden ist die Vorlage für CUDA 13.0 und höher gebaut, CUDA ist die Treiberschicht für die GPU. Filtern Sie die Auswahl nach CUDA-Version. Auf unserem Konto war die CUDA-Festlegung einer Vorlage eine Ursache für die Meldung „no instances available“.

4. Starten Sie den Pod und warten Sie auf den ersten Boot. Der Pod lädt die Modelle herunter, bevor ComfyUI sich öffnet. Klicken Sie dann auf Connect und öffnen Sie den ComfyUI-Link.

5. Laden Sie einen Workflow von Wan 2.2 und führen Sie ihn aus. Die Vorlage bringt ihre Workflows fertig mit, Sie legen also Prompt oder Bild, Größe und Clip-Länge fest und stellen ihn in die Warteschlange.

WAN 2.2 Tutorial: Massive Upgrade to AI Video GenerationEndangered AI

6. Stoppen Sie den Pod, sobald die Clips gespeichert sind. Er wird für jede Sekunde berechnet, in der er läuft, auch im Leerlauf.

Der Weg über die offizielle ComfyUI-Vorlage

Die offizielle Vorlage liefert ein sauberes ComfyUI, und die Wan-Dateien ergänzen Sie selbst. Das dauert beim ersten Mal länger, und Sie sind für jede Datei selbst zuständig.

1. Starten Sie die offizielle ComfyUI-Vorlage aus derselben Auswahl oder ihre Blackwell Edition auf einer RTX 5090. Setzen Sie den Container-Datenträger auf 50 GB; so lief das Deployment auf unserem Konto, wo die Voreinstellung von 150 GB oft keine Karte fand.

2. Öffnen Sie die Vorlagenbibliothek. Suchen Sie in ComfyUI in der Template Library nach „Wan2.2 5B“. Erscheint nichts, ist laut Dokumentation von ComfyUI Ihr ComfyUI veraltet. Dieselben Workflows stehen in der öffentlichen Galerie auf comfy.org und lassen sich nach Modell durchsuchen.

3. Legen Sie jede Datei in ihren Ordner. Für das 5B-Modell nennt die Dokumentation von ComfyUI wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors in models/diffusion_models/, wan2.2_vae.safetensors in models/vae/ und umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors in models/text_encoders/ (ComfyUI-Dokumentation zu Wan 2.2).

4. Stellen Sie Größe und Länge im Node Wan22ImageToVideoLatent ein. Bei den 14B-Modellen ist es der Node EmptyHunyuanLatentVideo.

5. Starten Sie die Warteschlange und speichern Sie den Clip. Stoppen Sie danach den Pod.

Für LTX-2 funktioniert dieselbe offizielle Vorlage. Installieren Sie die LTXVideo-Nodes über den ComfyUI Manager, wie es die Modellkarte rät. Laden Sie dann über Template Library, dann Video einen Workflow für Text-zu-Video oder Bild-zu-Video.

LTX-2: One Model, Many Ways To CreateComfyUI

Lässt sich Wan 2.2 in ComfyUI auf Google Colab ausführen?

Auf dem Gratis-Tarif nicht zuverlässig. Laut FAQ von Google ist die Arbeit über eine Weboberfläche in kostenlosen Runtimes nicht erlaubt, und solche Runtimes werden oft beendet (Colab-FAQ). ComfyUI ist eine Weboberfläche. Für einen gemieteten Pod gilt keine solche Regel, und seine GPU wird nur berechnet, solange der Pod läuft.

Unsere Runpod-Themenseite führt die übrigen Runpod-Seiten auf, und die Preistabelle für Cloud-GPUs vergleicht diese Karten über GPU-Clouds hinweg.