夜雨聆风一个模型跑通实时音视频对话
Wan Streamer v0.1，其实是一个实时音视频交互模型。能实时对话的 AI 现在不少，但能一边看你的脸、一边听你说话、一边开口回应、自己还自带一张会动的脸的，几乎没有延迟。
Wan Streamer 把这件事压进了一个模型里。
现在能实时对话的系统分两类一类响应快但只出声音、没有可见的脸（GPT-4o Realtime、豆包、Gemini Live），另一类有脸但靠外部 ASR、语言模型、TTS、动画一串模块拼出来。官方称 Wan Streamer 是唯一用单个端到端 Transformer 同时吐出同步音视频、且总延迟压在 1 秒内的模型。
先看一段，它长什么样
先看最日常的一段：一次中文视频通话。其余几段演示，会随后文一段段穿插着看。
旧办法为什么慢：一道道接力，每步都在等
旧办法慢，是因为它们是一串独立模型拼起来的流水线：语音先转成文字（ASR），文字喂给语言模型想答案（LLM），答案再合成语音（TTS），最后驱动一张脸动起来（动画渲染）。每过一道工序都要等上一道交货，等待时间一段段累加，识别和口型对不齐的误差也一路累积。
端到端像一个人自己听完直接开口；级联像传话游戏，每过一手都慢一拍，还可能把话传错。中间那层把语音／视频先转成文字、再用文字去驱动下游，文字就是各模块之间隐藏的中转桥（传统级联里文本是独立训练的几个模块之间的中间表示；Wan Streamer 不要这个中间桥，模态之间直接耦合），桥越多越慢、越容易错。
原文给这件事下了一个判断：实时音视频交互不是「多模态理解」加「多模态生成」的简单相加，它本质上是全双工的，所以可流式性是一种建模约束，而不只是上线后的工程优化。建在离线编码器、双向解码器、回合制对话之上的系统，光靠工程调优也补不出真正的低延迟全双工。这正是下一节要拆的核心。
它的办法：一个模型从听到说全包了
Wan Streamer 的内核只有一句话：把视觉、音频、文本的输入 token 和输出 token，交错排成同一条序列，交给一个 Transformer 处理；用 block-causal attention 协调，让它边来边算地往外吐。
单个端到端 Transformer 取消了外部的 VAD、ASR、语言模型、TTS、动画、视频生成等模块，把感知、推理、回应规划、语音与视觉生成、响应时机、轮次管理全放进同一个持久状态里联合优化。低延迟、全双工、同步音视频这三件事，根都在这里。
模型把交互看成一条连续的因果流：你的观测和它的回应，一起更新当前上下文。每个流式单元里，它编码当前能拿到的用户观测，再根据双方完整的因果历史预测下一段回应。语言回应是一串离散 token，用 next-token 预测训练；音频和视频回应活在连续的 latent 空间里，用条件 flow matching 联合生成，以同一份干净上下文为条件，让语音、动作、外观、场景演化作为一个耦合整体一起去噪，而不是各生成各的再拼。
为了撑住这条流，整栈从设计之初就是因果的：用于流式 latent 编码的严格因果音视频 VAE、因果音视频编码器、因果音视频解码器，以及由 block-causal attention 协调的时序因果 Transformer。去噪后，估计出的干净 latent 直接追加进历史，作为后续单元的上下文；因果解码器再把它们渲染成最终的音视频。被这套设计抹掉的外部模块是：
这套「一个模型全包」落到画面上是什么效果——它能聊娱乐八卦，还能即兴模仿：
怎么做到边听边说、随时能打断
人和世界的交互天生是流式、全双工的：我们不是先听完、再单独想、最后才答，而是一边看一边听一边说、随时停顿和打断，感知和表达在音视频的时间尺度上重叠发生。实时交互模型也得长成这样。
因果编码器＋因果解码器＋低延迟多模态 token 调度，让 25fps 下的流式单元短到 160ms：输入的语音视频立刻影响输出，生成的音频和视觉状态在解码之前就耦合好，而不是事后修补；每个吐出来的单元都写回交互历史。于是它能边听边说，你说话时它仍在听、被打断还能调整。
全双工像正常打电话：你能一边听对方说一边插话。对讲机那种「说完松手才能听」是半双工。
这套机制能成立，靠的是 block-causal attention。它把一小块（比如 160ms 的音视频片段）当成一个处理单位：块内部的 token 可以互相看（双向），但一个块只能看见过去的块、看不到未来的块。这样既保住了块内上下文，又能边来边算，不用等整段说完。
块内 token 互相看，块之间只往左看过去：块 3 一到就能开算，因为它只依赖块 1、块 2，不用等未来的块 4。这就是流式生成。
像说话时以「词组」为单位思考：一个词组内部一起斟酌，但你不能预知还没出口的下一个词组。这里还有两个配套的因果件，因果编码器／解码器（只看过去、不看未来：普通编码器要拿到完整一段才能编码，因果版可以边接收边编码，像同声传译边听边译，不必等演讲讲完），让感知和生成都能边来边走。
Wan Streamer 训练时是单个端到端模型；实时部署时，同一个模型拆成跨两张 GPU 的 thinker–performer 流水线，尽量让计算重叠。系统 prefill 完成后，thinker 把初始 KV-cache 广播给 performer，两边共享同一份全历史状态，统一模型的行为被完整保留。
thinker 负责因果音视频编码器、一次用于语言预测与状态更新的短计算、KV-cache 构建，以及把上一单元的 latent 解码成音视频并立即输出。performer 只负责 latent 生成，基于共享的全历史 KV 上下文，为下一段音视频单元跑 flow-matching 求解器。因为 performer 从不跑解码器、thinker 从不跑高成本的求解器，解码和生成互不阻塞。
只要 performer 耗时加通信耗时能塞进一个 160ms 单元，就维持实时吞吐。而「编码 → 状态更新 → latent 生成 → 解码」这条信号到信号的路径，就是约 200ms 的模型侧延迟，靠 CUDA graph 捕获、编译、优化算子压在预算内。
边听边说、随时能被打断，落到对话里就是这种自然感。这两段都是英文实时对话：
和别的系统比，快在哪、能做什么
下面两组延迟数字测的不是一回事，得分开看。上方一组是完整的端到端交互闭环（感知用户并产生回应），其中只有 Wan Streamer 同时输出视频；下方一组是数字人／音视频渲染器，只计到渲染阶段，不含它们依赖的外部语言模型、ASR、TTS，所以用户实际感受到的延迟比图里更高。
能力维度的覆盖如下，Wan Streamer 是唯一一行全部打勾的：
最后我们再看一遍一开始的那个视频，这是一个完整的真实链路：一次真实联网对话的屏幕录制，能看到从感知到回应的全过程。
