Sanbot.数据来自官方和社区，未经本站实测。文中所有数字都标了出处，核实日期为 2026-10-27（美国太平洋时间）；查不到的写「待核实」。
这篇用两个模型当参照来比显存：
- MiniMax H3：开源权重的参考生视频模型。
- Wan2.2 A14B（14B）：开源视频模型，几个工具都支持，也都能找到官方或社区的显存数据。
只用 H3 比，对另外几个工具不公平：H3 很新，ComfyUI 和 SwarmUI 还没人公开跑 H3 的显存数字，表里只能一片「待核实」，看不出它们的真实水平。加上 Wan2.2，每个工具至少有一组能对照的数字。FreeVideo 只支持 H3 系模型，所以只有 H3 一组。
先说结论
- WanGP：装好就能用的一站式界面，模型多，显存占用压得很低。代价是它的低显存数字目前只有工具作者自述，权重也大多从作者自己的仓库下载。协议不是常见的开源协议，卖软件本身或做付费托管要另外授权。
- ComfyUI：节点式工作流，模型支持最广、更新最快，官方有 MiniMax H3 模板。上手门槛最高，跑 H3 要多少显存，官方没给数字；跑 Wan2.2 14B 有社区在 12GB 卡上跑通的报告。
- SwarmUI：在 ComfyUI 之上套了一层更好上手的网页界面，支持 H3 和 Wan2.2，官方没给显存数字；社区有 24GB 卡跑 Wan2.2 14B 的报告。
- FreeVideo（作对照）：只做 H3 系视频，跑的是衍生模型 VDN-H3，不是原版 H3。官方写明 8GB 显存加 16GB 内存就能跑，并给了不同显卡的耗时，是目前小显存跑 H3 依据最全的一个；不过 8GB 和 16GB 卡要用量化版、权重从内存分批读，速度偏慢。它不支持 Wan2.2。
WanGP 是什么
WanGP（原名 Wan2GP）是个人开发者 DeepBeepMeep 维护的本地生成工具，GitHub 仓库。它把视频、图片、音频模型放进同一个网页界面里，自带内存和显存管理：显存装不下时，把权重放在内存里，用到哪部分再搬进显卡。
按官方 README（2026-10-27 读取）：
- 视频模型：Wan 2.1 / 2.2 及衍生、MiniMax H3、LTX-2 / 2.3 / 2.5、Hunyuan Video 1 / 1.5、LongCat、Kandinsky 等。
- 图片模型：Krea 2、Qwen Image、Z-Image、Flux 1 / 2、HiDream 等。
- 部分模型最低 6GB 显存；支持 GTX 10 系、RTX 20 系及更新的 NVIDIA 显卡，以及 AMD RDNA 4、3、3.5、2 显卡。
它不是底模厂商发布的工具，下文一律按第三方处理。
WanGP 从 v18.84（2026-10-27）起加了「世界生成」图库：可以用键盘在生成的场景里走动，支持腾讯 Hy-Nomas 8B（文字起步）和 EVOKE Turbo 14B（图片起步），作者称 8GB 显卡就能入门（作者自述，未见独立复现）。之后 v18.888 加了 H3 Pika（6 步）和 H3 Singularity，v19.02 加了从简报到成片的 Showrunner 和离线语音转写，当前版本 v19.29（README 写的日期是 2026-11-10）。另外作者在 GitHub Releases 里放了实验性的 Windows 安装管理器（WanGP Manager），WanGP 本身仍只在 README 里记版本。来源：WanGP README，核实于 2026-11-03；当前版本号核实于 2026-11-11（首尔时间）。
WanGP 到 v19.25 的更新要点（来源：WanGP README 2026-11-08、2026-11-09 两节和 WanGP Manager 0.1.15 发布页，核实于 2026-11-10（首尔时间）；以下都是作者说法，未经本站实测，作者没给分档显存数字，待核实）：
- Showrunner 试拍和定稿：先用 480p 试拍（Draft），看效果、构图和节奏；满意后切到 Final，沿用选中那一条的提示词、种子和参考图出目标分辨率。
- LoRA 提速：作者称用 LoRA 带来的额外去噪时间降到约 10%。
- 放大：新增 RelayVSR 放大器（原版 x4 和 LightX2V 的原生 x2 版；放大 2 倍以内默认用 x2，作者称更省显存、速度是 x4 的两倍以上）；FlashVSR+ Turbo 去噪约快 30%。
- NitroFusion2 Z-Image Turbo：1–4 步出图，默认 2 步，作者称显存和 Z-Image Turbo 相同。
- H3 加速：HyperFlow Flash 4、6、8 步生成带声音的视频（14B 版占内存更少）；HyperFlow LoRA 给标准版和精简版 Ref2VA 加了 8 步加速档；DMAD 加速可选 4 步或 8 步；H3 Image 用 pDMD 可 2 步或 4 步出图。
- H3 Regenerate 2K IC：用草稿本身作参考补细节，最高 2560×1440，额外 3 步；作者称分块处理降低了内存占用，显存数字待核实。
- WanGP Manager 0.1.15（实验性，2026-11-08 首尔时间发布）：概览页会提示更新，并有「Update WanGP」入口。
v19.29 的更新要点（来源：WanGP README 2026-11-10 一节，核实于 2026-11-11（首尔时间）；以下都是作者说法，未经本站实测，作者没给分档显存数字，待核实）：
- H3 Image 官方版：接入 MiniMax 官方发布的 H3-Image，可以文生图，也可以用最多 16 张参考图做图片编辑；6 步出图，可选完整的 33B 版或精简的 20B 版。权重协议见 MiniMax-H3-Image 模型页，以协议原文为准。
- 助手和提示词扩写提速：内置助手 Deepy 和提示词扩写跑在 Qwen3.8 27B 上，装上 GGUF kernels 1.0.30 后，作者称 Q3、Q2 量化最多快 19%，Q4 约快 4%。
工具作者自述的低显存数字
WanGP 在 2026-10-07 的 v17.17 版本公告里写：H3 生成 15 秒 1080p 视频，原来要 25GB 显存，现在只要 11GB；生成 15 秒 480p 视频只要 5–6GB 显存（README v17.17 一节）。
这是工具作者自述，不是本站的结果，也没有第三方复现。原文没写用的是哪个 H3 变体、哪种量化、多大内存，也没写速度。
H3 主模型的文件本身就很大：作者仓库里 Ref2VA 精简版 int8 文件 22.14 GB，完整版 int8 文件 34.04 GB，bf16 文件 66.28 GB（Hugging Face 文件列表）。文件远大于显存，说明低显存靠的是把权重放在内存里，内存要够，速度会受影响。README 还写到 RTX 20 / 30 系在 v17 时没完全吃到这次降显存，v18.00 才补上。
作者在同一节建议打开以下设置来拿到这次的降显存效果，最后一项能再省约 20% 显存，代价是最多慢约 10%（都在 WanGP 设置页里）：
注意力：Sage2 / Sage2+
Config → RAM/VRAM Management → VRAM Allocator：MMGP Optimized VRAM Allocator
Config → RAM/VRAM Management：打开 Smart Memory Pinning（改了分配器要重启 WanGP）
Config → Performance → Attention Head Split：Medium (good balance)
社区方面，WanGP 仓库 issue #2392（2026-09-27 发布）里，一位用户在 RTX 4090 24GB 上跑 H3 FL2VA 精简版加 3 步加速 LoRA、243 帧：832×480 约 55.5 秒，1280×720 约 139.3 秒（取他改代码之前的数字）。他特别说明 128GB 内存会影响结果，小内存机器未必一样。他用的设置如下，想对照这组数字可以参考：
WanGP v13.14
显卡 RTX 4090 24GB，内存 128GB
内存配置：Profile 2
注意力：Sage2
主模型和文本编码器：INT8
LoRA：TaoMate 3 步，强度 1.0，3 步 Euler
五个维度对比
| WanGP | ComfyUI | SwarmUI | FreeVideo（作对照） | |
|---|---|---|---|---|
| 是谁做的 | 个人开发者 DeepBeepMeep（第三方） | Comfy-Org | mcmonkeyprojects（第三方），底层用 ComfyUI | FlashML-org（第三方），模型来自 OpenVDN |
| 安装难度 | 一键脚本（Windows / Linux / macOS），也可手动装 | 桌面版、Windows 便携包或手动安装 | Windows 安装脚本，Windows 10 可能要先装 git 和 .NET 8 SDK；Linux 有脚本 | 启动器（Windows、Linux，macOS 为预览），自动装好环境和模型 |
| 支持的模型 | 视频、图片、音频多种模型，见上文 | 最广，几乎所有主流开源模型；H3 有官方模板 | 图片和视频主流模型，含 H3 | 只有 H3 系视频（VDN-H3） |
| 低显存能力 | 作者自述 H3 480p 只要 5–6GB，1080p 11GB；部分模型最低 6GB | 有显存管理、卸载和量化；跑 H3 的显存数字待核实 | 跟随底层 ComfyUI；跑 H3 的显存数字待核实 | 官方最低 8GB 显存加 16GB 内存 |
| 上手难度 | 低：选模型、填提示词就能出片 | 高：要理解节点和工作流，模板能降低门槛 | 中：有常规的生成界面，进阶可切到节点 | 低：功能单一 |
| 协议（软件） | WanGP Community License 2.0（作者自定） | GPL-3.0 | MIT（底层 ComfyUI 为 GPL-3.0） | Apache-2.0 |
来源：WanGP、ComfyUI、ComfyUI MiniMax H3 教程、SwarmUI、SwarmUI 视频模型说明、FreeVideo。核实于 2026-10-27。
四档显存怎么看
四个工具支持的模型差别很大，没法笼统说「几 GB 能用」。所以这里按两个参照模型分别给四档：跑 MiniMax H3 生视频（FreeVideo 跑的是衍生模型 VDN-H3），和跑 Wan2.2 A14B 生视频。这只是给你一个大致位置，不是说显存不够就不能用这个工具：换个小一点的模型，情况可能完全不同。
各档标签含义：「适用」= 有依据表明这一档可以正常用；「能跑」= 要大量卸载、明显偏慢或只有部分卡达标；「不推荐」= 来源明确说这一档跑不了，或方案本身不推荐；「待核实」= 依据不够，不代表不能跑。「（推断）」= 这一档没有自己的数据，按下一档推出来。
本文这次没有推断出来的档。
参照一：跑 MiniMax H3
| 工具 | 8GB 入门 | 10–16GB 主流 | 24–32GB 高端单卡 | 48GB 以上及多卡 |
|---|---|---|---|---|
| WanGP | 能跑 | 能跑 | 适用 | 待核实 |
| ComfyUI | 待核实 | 待核实 | 待核实 | 待核实 |
| SwarmUI | 待核实 | 待核实 | 待核实 | 待核实 |
| FreeVideo（作对照） | 能跑 | 能跑 | 适用 | 适用 |
WanGP
- 8GB：工具作者自述 480p 只要 5–6GB 显存。模型文件比显存大得多，要把权重放在内存里；速度作者没给，待核实。
- 10–16GB：工具作者自述 1080p 只要 11GB 显存，同样要把权重放在内存里；速度待核实。
- 24–32GB：社区报告在 RTX 4090 24GB 跑通，832×480 约 55.5 秒、1280×720 约 139.3 秒（设置见上文）；用的是 WanGP 内存配置 2，卸载多少没说明。
- 48GB 以上：没有直接数据。24–32GB 那组数字用的是一套特定设置，作者也没说默认用哪种量化，没法确认大显存卡用的是同一配置，所以不往上推，写待核实。
ComfyUI：官方教程给了各版本的文件大小，建议选能装进显存的最小版本，还提醒把模型挪到 CPU 的代价比降精度更大，但没写每档要多少显存。README 说最大的开源模型也能在 4GB 显存加 8GB 内存上运行，这是对所有模型的笼统说法，没单独写 H3，所以四档都写待核实。教程里列出的 H3 主模型版本如下，挑版本时可以对照文件大小：
pruned_w6a8 文件约 16 GB（最小）
pruned_int8_convrot 文件约 21 GB（模板默认）
pruned_bf16 文件约 40 GB
完整版 bf16 文件约 66 GB
SwarmUI：官方文档没写跑 H3 要多少显存，四档都待核实。文档推荐的下载组合如下：
主模型：Comfy-Org 的 H3 精简版 int8
文本编码器：自动下载 fp4 版（文件约 16 GB）
FreeVideo（作对照）（执行规划文档、社区结果汇总）：
- 8GB（能跑）：官方最低要 8GB 显存加 16GB 内存；社区也有人在 8GB 的 RTX 5060 上跑通。但要用 int8 量化，权重从内存分批读进显存，生成 10 秒视频约 1279 秒（约 21 分钟）。
- 10–16GB（能跑）：官方和社区都有 16GB 卡的耗时。但要用 int8 量化，主模型文件约 22.9 GB，比 16GB 显存大，权重要分批从内存读进显存。官方：RTX 5060 Ti 16GB 486 秒、RTX 4060 Ti 16GB 558 秒；社区：RTX 5060 Ti 约 471 秒。
- 24–32GB：官方和社区都有 RTX 5090 的耗时。官方 RTX 5090 122 秒；社区 RTX 5090 约 249–400 秒，RTX 3090 约 704 秒。
- 48GB 以上：官方写明工作站和数据中心显卡用 FP8 量化，没给这一档的耗时。
以上 FreeVideo 的耗时都是同一组设置下的数字：
分辨率 1344×768，视频 10 秒
官方：Windows，两段式生成
社区：Light 档
FreeVideo 不支持 Wan2.2，下面的 Wan2.2 表里没有它。这只是支持范围不同，不是「不推荐」。
参照二：跑 Wan2.2 A14B（14B）
Wan2.2 有 5B 和 14B 两种尺寸。这里选 14B：三个工具都找到了 14B 的官方或社区显存数据，5B 在 SwarmUI 上没找到。14B 分高噪声、低噪声两个模型，先后各跑一段。Wan2.2 官方仓库（文生视频 14B、图生视频 14B）的协议是 Apache-2.0。
| 工具 | 8GB 入门 | 10–16GB 主流 | 24–32GB 高端单卡 | 48GB 以上及多卡 |
|---|---|---|---|---|
| WanGP | 待核实 | 能跑 | 适用 | 适用 |
| ComfyUI | 待核实 | 能跑 | 待核实 | 待核实 |
| SwarmUI | 待核实 | 待核实 | 适用 | 待核实 |
- 8GB（待核实）：作者建议 6–8GB 显存用 1.3B 小模型。这是建议，不是门槛；8GB 卡跑 14B 没找到数据。
- 10–16GB（能跑）：按作者写的 Wan2.1 档位，加上「Wan2.2 不多占显存」的说法。作者文档说 10–12GB 显存可以用 14B 模型，Wan 2.1 文生视频 14B 要 12GB 以上。作者在 v7.4 更新说明里写，跑 Wan2.2 不比 Wan 2.1 多占显存、速度一样，但要多得多的内存。模型文件比显存大，要把权重放在内存里；速度作者没给。
- 24–32GB、48GB 以上（适用）：同样是按作者写的 Wan2.1 档位，加上「Wan2.2 不多占显存」的说法。作者文档写 16GB 以上显存什么模型都能用，也能生成更长的视频。文档写的是 Wan 2.1，作者另说 Wan2.2 不多占显存。这两档都没给速度；作者的说法针对单卡，多卡待核实。
以上都是工具作者自述（来源标「官方（工具作者自述）」），不是本站的结果。这三档都是把 Wan2.1 的档位用到 Wan2.2 上，属于跨模型的依据，不算推断。WanGP 默认下载的文件如下：
模型：Wan2.2 文生视频 14B（高噪声、低噪声两个模型）
来源：作者仓库 DeepBeepMeep/Wan2.2
int8 版：每个模型 文件 14.9 GB
bf16 版：每个模型 文件 28.95 GB
ComfyUI（官方 Wan2.2 教程）：官方模板里文生视频 14B 用 fp8 版，图生视频 14B 用 fp16 版。教程只给 5B 版写了「8GB 显存靠 ComfyUI 自带的卸载就能跑」，14B 没写显存需求，所以 8GB、24–32GB、48GB 以上都写待核实。10–16GB 有一份社区报告（note 文章，2025-08-03 发布），能跑但很慢，报告没写峰值显存：
显卡 RTX 3060 12GB，Linux
ComfyUI 官方 Wan 2.2 14B 图生视频模板
主模型：GGUF Q4_K_S（高噪声、低噪声各一个）
640×480，101 帧（约 6 秒）
耗时约 40 分钟
SwarmUI（视频模型说明）：官方原生支持 Wan2.2，标准版从 Comfy-Org 仓库下载，也可以用社区的 GGUF 版；文档说 14B 要 xx90 级显卡才有像样的速度，没写具体显存。24–32GB 有一份社区报告（Civitai 文章，2025-08-08 发布），5 秒视频不到 3 分钟，报告没写峰值显存；其他三档没有数据，写待核实。报告里的设置：
显卡 RTX 3090 24GB，内存 128GB（作者说用不了这么多）
主模型：Wan2.2 图生视频 14B 高噪声；切换模型：低噪声；切换比例 0.5
量化：fp8，或 GGUF Q4_K_M、Q5_K_M
LoRA：lightx2v 加速 LoRA，4 步，CFG 1
640×640，81 帧（5 秒），16 FPS
高低两段合计不到 3 分钟
48GB 以上这档，SwarmUI 下一档的数字来自特定设置，没法确认配置相同，所以不往上推。