做即時音視頻互動時，最麻煩往往唔係模型識唔識回應，而係畫面一清晰，延遲就容易升高。Wan Streamer v0.2 屬於原生流式 audio-visual interaction model，針對呢個取捨下手：把輸出由 192×336 提升到 640×368，仍維持 25 fps，同時把模型側延遲控制在約 200 ms。
它延續 v0.1 的做法，將文字、音訊、影片放在同一條 causal timeline，用單一 Transformer 協調，並以 block-causal attention 處理串流互動。重點唔係換掉整個架構，而係在低延遲預算不變下，令畫面由近景視像通話，擴展到更有場景感的中景 agent，連姿勢、視線、手部同附近物件都更易看清。
為咗撐起更高解析度而唔增加可見等待時間，v0.2 把高成本 latent 生成路徑移到 Ulysses-style context-parallel performer；另一邊的 thinker 仍留在單 GPU，負責流式感知、狀態更新、KV 建構同最終解碼。呢種分工代表項目唔係單靠堆硬件換速度，而係重新安排推理拓撲，把重負載部分放到更適合並行處理的位置。
- 輸出解析度由 192×336 提升到 640×368
- 幀率維持 25 fps，模型側延遲約 200 ms
- 支援 scene-grounded mid-shot agents，而唔只係近景通話畫面
- 保留單一 Transformer 的 native-streaming formulation
- 以 thinker + performer 分工處理低延遲與高成本生成
呢個項目最適合想做即時數字人、互動客服、教學導覽或直播型 agent 的團隊，因為使用者會直接感受到畫面資訊量增加，但對話節奏未必因此變慢。現有資料主要強調架構升級同延遲維持，更完整畫質穩定性、部署成本與長時間使用表現，仍要配合論文與示範一齊判斷。