线上股票配资公司原因很简单：它能够生成长达一分钟、细节丰富的短视频

过去两周，大模型圈又热闹了起来。上周阿里在 Qwen 系列上再度加码，连发多个开源模型；这周紧接着，OpenAI 在沉寂五年后首次开放自家语言模型权重，在北京时间 8 月 6 日推出 GPT‑OSS，直接把开源模型的竞争推向一个新的高潮。

这个时间节点很微妙。阿里和 OpenAI 都在围绕语言模型（LLM）展开竞争，基于开源小模型优化对话、推理、生成文本的能力，用更开放的策略争夺开发者和生态。而 Google 的选择，却是在同日丢出了一颗不同赛道的「深水炸弹」——通用世界模型 Genie 3。

这个概念在去年 OpenAI 发布 Sora 时曾短暂爆红，当时不少人将 Sora 代表的视频生成模型看作通向世界模型的必经之路，加速 AGI 的实现。但热度来得快，退得也快：类 Sora 视频生成模型（包括 Google 自家的 Veo 3）终究只是生成视频，缺乏可导航、可交互的环境逻辑，也没有形成可迭代的生态，最终让「世界模型」话题逐渐沉寂。

而 Genie 3 的出现，显然不只是换个花哨名字。

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它从架构上就是为实时交互设计——可以根据文本提示生成一个可持续几分钟的 3D 世界，支持角色移动、物体操控、天气变化等事件，还有持续一致的视觉记忆，让虚拟世界具备「空间连贯性」。同样很重要的一点是，这类世界模型不仅是炫技的内容生成器，更是智能体（AI Agent）训练的天然土壤：

提供可控、低成本、可重复的仿真环境，让智能体在其中学习决策与行动，而不必依赖昂贵且风险高的真实测试场景。

从这几个角度看，雷科技认为Genie 3 的推出可能不仅是一次技术路线的差异化突围，更可能是下一轮 AI 竞赛的前哨战——只是，这次的赛场，换成了 AI 生成世界。

一句话，就能生成几分钟的 3D 世界

要理解 Genie 3 的意义，最直接的方式就是和人们熟悉的两个类别作对比：一类是去年的「现象级」视频生成模型 Sora，一类是近两年在 3D 生成领域不断迭代的 Hunyuan 3D。

Sora 在去年引发热议，原因很简单：它能够生成长达一分钟、细节丰富的短视频，镜头切换流畅，光影、材质都逼近真实电影。但它的本质依然是视频生成——一段生成结果从头到尾是固定的，用户不能走进视频里，也不能影响视频的走向。但类 Sora 模型终究缺乏「可控交互」，你无法让视频中的角色转身看向你，更不能临时加一场雨或搬动一把椅子。

换句话说，Sora 给你的是一部成片，而不是一个可供探索的世界。但 Genie 3 的设计目标恰好相反，更像是 UE5 这类游戏引擎。

片段经过压缩和加速 2x，图/ Google

一句 Prompt 就能生成，图/ Google

Genie 3 生成的是可导航、可交互的虚拟物理环境，支持持续几分钟的 720p 实时渲染，并且环境内的细节会被记录——你离开一个房间再回来，墙上的涂漆还在原位，或者桌上的书依旧保持之前的翻开状态。

片段经过压缩和加速 2x，图/ Google

按照 Google DeepMind 的介绍，Genie 3 环境在几分钟内仍然保持高度一致性，视觉记忆可以回溯到一分钟之前。这种视觉记忆机制也是 Genie 3 的底层亮点之一，让生成世界具备「空间连贯性」，为交互带来沉浸感。

此外，Genie 3 还支持 promptable world events，也就是通过新的提示动态改变世界——可以随时切换晴天和暴雨，增加一只猫，或者将熊换成骑马的人，这些变化会在世界中持续生效。它不仅能「生成」，还能「更新」，这为开放式探索和游戏化交互提供了可能。

片段经过压缩和加速 2x，图/ Google

腾讯的 Hunyuan 3D 系列在 3D 资产生成领域的质量和速度都有口碑。7 月最新发布的 Hunyuan3D‑PolyGen 据称布线精度更高，细节更丰富，同时支持三边面和四边面，方便导入游戏引擎或 3D 渲染流程。这类模型生成的优势是细节丰富、贴图精准，非常适合资产制作、动画或工业设计，但生成的只是一个个静态的 3D 对象。

混元 3D 生成的模型，图/腾讯

Genie 3 则走向了另一个方向。它不是生成一个孤立的模型，而是构建一个可持续运行的动态物理环境，这个环境本身可以作为智能体（AI Agent）训练的沙箱：机器人可以在其中测试路径规划，无人车可以模拟避障，游戏 NPC 可以演练对话与任务逻辑。

更关键的是，这种环境是可重复、可控且低成本的，不需要真实场景的物理限制和安全风险。

不过 Google DeepMind 团队也指出了 Genie 3 目前的局限性，比如尽管支持在同一世界下的修改，但实际支持的动作范围受限。还有智能体的交互训练，本身多个智能体之间的复杂交互就是一个尚待突破的技术挑战，Genie 3 目前而言更多是有了这种潜力。

此外，考虑到 Genie 1 发布时还只支持 2D 交互，Genie 2 去年底发布的时候，仅仅支持最高 20 秒的 3D 交互，Genie 3 的出现毫无疑问是一次巨大的进步，也从侧面反映了世界模型的进步速度。

「世界模型」叫好不叫座，Genie 3 会是拐点吗？

「世界模型」这个词在 AI 圈的高光时刻，要追溯到 2024 年初。彼时 OpenAI 推出的视频生成模型 Sora，不仅在技术演示上惊艳四座，还被一些业内人士解读为通向世界模型的「前奏」。原因很直接：它能生成长时视频、具备一定的物理一致性，看起来像是在为未来可交互的虚拟环境做准备。

那段时间，充斥着「世界模型是通用人工智能（AGI）的必经之路」的各种分析和报道，普遍认为未来 AI 会先在虚拟世界学会一切再走向现实，热度甚至一度超过了同期的大语言模型升级消息。然而，这股热潮很快就退去。

这就是 Genie 3 登场的背景：一个技术潜力巨大、但话题度和资源支持都已经降温的领域。它的不同之处在于，不再停留在「视频生成」的阶段，而是真正进入了「可交互 3D 世界」的范畴——几分钟的持续渲染、可控事件触发、视觉记忆保持一致，这些特性直接回应了过去一年里技术难以跨越的门槛。

那么，Genie 3 会不会成为世界模型由「冷」转「热」的拐点？

片段经过压缩和加速 2x，图/ Google

从积极面看，它至少提供了一个现实可感的范例：世界模型不仅是研究论文里的设想，也可以以产品原型的形式存在，并且能服务于具体任务——无论是智能体训练、虚拟仿真，还是未来的沉浸式内容创作。这为行业提供了新的叙事素材，也可能吸引资本重新评估这一方向的商业潜力。

但要开启真正的竞争，还需要几个条件：

一是更多参与者进入，让世界模型不只是 Google 一家的技术尝试；

二是开放或半开放的生态，使外部开发者能够基于模型构建应用，推动迭代；

三是找到明确的落地场景，哪怕是细分市场的高价值应用，也能让技术验证与商业闭环相互促进。

一是更多参与者进入，让世界模型不只是 Google 一家的技术尝试；

二是开放或半开放的生态，使外部开发者能够基于模型构建应用，推动迭代；

三是找到明确的落地场景，哪怕是细分市场的高价值应用，也能让技术验证与商业闭环相互促进。

不过目前可以肯定的是，Genie 3 把「世界模型」再一次摆回了技术舆论场的中心。世界模型会快速形成百家争鸣的格局？还是会像 Sora 的影响那样，在短暂热度后再次沉寂？这不仅取决于技术的迭代速度，也取决于整个 AI 行业是否已经准备好接受一个新的主战场。

写在最后

从阿里、OpenAI 在语言模型赛道上的连番出招，到 Google 用 Genie 3 打开另一扇通向未来的门，这几周的 AI 行业竞争像极了一场多线作战的拉锯战。不同于 LLM 的能力比拼与开源策略，Genie 3 把焦点放在了「可交互世界」的构建上，用几分钟持续渲染、可控事件和视觉记忆，为世界模型的可用性迈出了关键一步。

它未必会立刻引爆新的产业热潮，但至少证明了世界模型已经进入了一个新的阶段。对于智能体训练、虚拟仿真乃至沉浸式内容创作，这都意味着全新的可能性。接下来，能否吸引更多参与者、形成开放生态、找到清晰的落地场景，将决定这条赛道是短暂回温，还是真正走向繁荣。

这场世界模型的比赛，才刚刚鸣枪。

发布于：重庆市

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