这个新开源的世界模型只有1.3B，单卡就能实时跑！

来源：市场资讯

（来源：量子位）

大火的世界模型，真的不能拿一张消费级显卡跑吗？

有的，家人们，真的有的。

因为就在刚刚，一个国产的、开源的世界模型，做到了！

来，先来看一下第一人称射击效果：

视频地址：

https://mp.weixin.qq.com/s/fOoXddwWjKixTbrMQiyd8Q

在雪地科幻场景里，角色一边移动和转动视角，一边开火，过程中还能看到爆炸、火焰、能量护盾等反馈。

重点是这些变化都发生在同一个持续生成的世界里，场景也会随着操作继续往前走。

再来看大热的《奥德赛》的场景：

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这次是第三人称视角，角色在巨型木马、城墙和火光之间向前探索。随着角色不断移动，近处的人物、地面和远处建筑也在持续展开，整个场景的空间关系基本能一直维持下来。

再换一个完全不同的风格：

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三个Demo，三种完全不同的世界。

而跑出这些效果的，就是蚂蚁灵波在 7 月开源的LingBot-World 2.0。

而刚刚，他们又发布了 LingBot-World 2.0 的轻量版，参数规模只有1.3B。是面向消费级单卡GPU设计、可以在本地实现实时世界生成的那种。

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LingBot-World 2.0在今年7月开源的是14B主模型。这套世界模型已经能做到小时级持续生成、丰富的动作和事件交互，并在相应算力和推理配置下实现720p/60fps的高清实时体验。

彼时，“1.3B”这个数字，就已经悄悄出现在了论文摘要里。

而且就在上周的IFA柏林消费电子展开幕演讲上，这个伏笔又被公开点了一次。

在开幕演讲中，AMD高级副总裁Jack Huynh一共点名了 3 个开源模型，除了智谱、千问，就是LingBot-World。他拿LingBot-World 2.0做了Demo。一个Prompt生成世界之后，角色可以在中国小镇、欧洲乡村等环境里长时间探索、环顾和行动，场景还会随着交互继续向前展开。

Jack Huynh看完之后给了一句评价：

一切的承诺，今天，均已兑现。

但比起又一个开源这个动作来说，我们或许更好奇的是——

能本地实时跑起来的世界模型，到底是怎么做到的？

要回答这个问题，得先从世界模型和普通视频生成的区别说起。

平时我们用AI生成一段视频，输入Prompt之后，等几十秒甚至几分钟都很正常。模型把整段视频生成完，再把结果交到你手里，事情基本就结束了。

但世界模型显然不是这么干的。人在场景里往前走一步，模型就得接着往前生成；视角转向左边，画面也得跟着变化……换句话说，世界模型是在生成一个持续演进的世界。

虽然7月的LingBot-World 2.0已经把这件事做到了一个相对不错的效果，例如做过超过一小时的不间断生成测试，从水乡、城市一路跑到雪地、太空等不同场景，整个过程中，模型都能维持比较稳定的场景结构和视觉质量。

但这一套体验的背后，工程栈也是相当繁重的。

蚂蚁灵波在部署层面堆了编译器级别的注意力Kernel优化、动态KV缓存调度、异步流媒体传输，还有混合并行推理策略等……为的是让高质量的实时世界能先跑起来。

于是在今天之前，绝大多数人接触世界模型的方式其实只有两种：看官方放出来的视频，或者去在线Demo页面点两下。

所以1.3B版本想要解决的问题是，能不能在较少的算力情况下，也把它跑起来。

不过从14B到1.3B，蚂蚁灵波并非是先做出大模型然后再砍小，而是先把一条训练路线走通，小模型是这条路线走到最后自然出现的产物。

为此，蚂蚁灵波团队首先训练了一个叫Causal World的模型。所谓Causal，可以简单理解成，模型生成当前状态时，只能依赖过去已经发生的视觉信息，以及用户到此刻为止给出的输入，未来还没发生的内容不能提前看，即为因果。

但在这个过程中，自回归模型会把自己刚刚生成出来的结果继续当成后面的输入。前面只要稍微偏一点，这个误差就有可能一路被带到后面。生成时间拉长之后，纹理会变糊，几何结构会逐渐变形，整个场景甚至可能慢慢漂掉。

为了让Causal Pretrain阶段的模型在长上下文里保持住生成质量，LingBot-World 2.0又设计了MoBA，也就是Mixture of Bidirectional and Autoregressive Attention Mask。

它主要解决的是纯Teacher Forcing在长上下文里容易出现的另一个问题。随着上下文越来越长，模型会越来越依赖前面已经给出的干净Context，最后容易出现过拟合，视觉质量也会跟着下降。

MoBA在原有Teacher Forcing Mask里加入一部分双向Attention，相当于给训练过程增加一层正则，让模型适应更灵活的视频长度，同时缓解这种过拟合和画质退化。

这一阶段训练出来的Backbone，先把世界模型的基础能力撑了起来。

团队后来还专门拿这个Causal Pretrained Backbone和MAGI、HY-World 1.5做过长时生成对比。从5秒到60秒，LingBot-World 2.0在纹理、几何结构和场景连贯性上的保持更加稳定。

但高质量的Backbone还有一个很现实的问题：慢。

这个经过因果预训练的Backbone，同时也承担Teacher的角色。Teacher可以给出质量更高的生成结果，但每一帧都需要经过很多步去噪，如果直接拿去做实时交互，计算成本还是太高。

所以接下来，LingBot-World 2.0开始做蒸馏。

第一步是一致性蒸馏，也就是Consistency Distillation。它把Teacher原本需要很多步才能走完的去噪轨迹压缩到少数几步，让Student用更少的计算完成生成，同时尽量保留预训练阶段已经学到的动作条件动态能力。

不过Student真正部署出去以后，面对的大量状态都来自它自己上一轮的生成。前面只要出现偏差，后面还是有可能继续放大。

于是团队又在这一步加入了DMD，也就是Distribution Matching Distillation，并且专门让Student在自己的长时self-rollout轨迹上继续训练。

换句话说，模型以后真正会跑进什么状态，训练时就先让它提前见过。这种训练方式可以减少长时自回归过程里的累计漂移。

到这里，整条路线才算真正接了起来。

LingBot-World 2.0先用Causal Pretrain打下一个长时生成相对稳定的世界模型底座，再让Teacher提供高质量的生成过程，随后通过蒸馏把原本需要多步完成的计算压缩到少步，最后再让Student去适应自己真正运行之后会遇到的状态。

所以从表面看，这次只是又多了一个小尺寸版本。往深一层看，蚂蚁灵波实际上把LingBot-World 2.0的研发链路也往外开放了一截。

若是我们把时间往前倒一点，就不难发现LingBot-World这一年的变化几乎一直围绕两个字展开——门槛：

三次开源，依次回答的其实是三个问题：

能不能做出来，能不能做得久、做得真，以及能不能让更多人跑起来。

而这次蚂蚁灵波把Causal Pretrain和双向Teacher一起放出来，走的也是同一个逻辑。

小模型负责让更多人把世界模型跑起来。这两个上游模型管的是跑起来之后，社区能不能接着往下改，做后训练、做蒸馏、做压缩、做垂直场景适配。

因此，如果说世界模型的上半场，比的是能不能生成得更久、更真；那么下半场要比的，可能是能不能让普通人手上那张卡也跑得动。

这个规律在AI发展的过程中其实已经重复过好几回了。真正让一项技术扩散开的，往往不是最强的那个版本，而是第一个足够小、足够便宜、能被拿来试一试的版本。

最后，如果说世界模型一直在尝试把AI装进一个可以无限延展的世界里。

那么现在，当门槛被打下去之后，这个世界终于开始装得进普通人的显卡了。

官网：

https://technology.robbyant.com/lingbot-world-v2

模型：

https://huggingface.co/collections/robbyant/lingbot-world-v2

代码：

https://github.com/robbyant/lingbot-world-v2

论文：

https://arxiv.org/pdf/2607.07534