產品簡介,模型組成,套用場景,發布與開發,
產品簡介
GWM-1是AI視頻公司Runway於2025年12月11日正式發布的首個通用世界模型。其核心突破在於“連貫性”與“互動性”，旨在理解並模擬物理規律、幾何結構及環境動態，能夠通過逐幀預測來模擬世界隨時間演變的過程，並支持長達數分鐘的連貫實時互動。與僅生成內容的傳統AI視頻模型不同，GWM-1被設計為一個能夠理解物理規律、幾何結構及環境動態的模擬系統。
目前，GWM-1實際上是由三個針對不同領域進行後訓練的自回歸模型（GWM-Worlds、GWM-Robotics和GWM-Avatars）組成的模型系列，且均建立在Runway最新的Gen-4.5基座模型之上。
GWM-1的發布標誌著Runway的戰略重心正從影視製作等創意內容生成，向機器人、物理模擬及生命科學等領域的擴展。
模型組成
GWM-1是一個模型系列，並非單一模型，它包含三個針對不同領域進行後訓練的專業化變體。這些變體均基於Runway的Gen-4.5基座模型構建，並採用自回歸的逐幀預測方式。該系列模型的發展方向是將不同領域和動作空間整合到一個基礎世界模型中，當前形態是其演進過程中的一個階段。
GWM-Worlds側重於實時環境模擬與探索，用戶在提供一個靜態場景後，模型可在用戶移動過程中實時生成一個包含幾何體、光照和物理效果的可探索空間，並能在較長序列的移動中保持空間一致性。
GWM-Robotics是基於機器人數據訓練的模型，能夠根據機器人動作預測視頻序列，其生成的合成數據可用於訓練與策略評估，並支持進行反事實推演以探索不同軌跡與結果。
GWM-Avatars是音頻驅動的互動式視頻生成模型，可針對寫實或風格化的角色，生成能進行長時間對話的數字人視頻，並保持口型、表情、手勢的同步。
套用場景
GWM-1通過其三個專業化變體（GWM-Worlds、GWM-Robotics、GWM-Avatars）服務於多個關鍵領域。
GWM-Worlds專注於構建實時、可互動的動態虛擬環境。該模型能夠根據靜態場景生成沉浸式、無限且可探索的空間，並保持場景元素在長序列移動過程中的空間一致性。這使其適用於遊戲開發預覽、VR/AR沉浸式體驗的實時場景生成，並能為AI智慧型體（Agent）提供一個在物理世界中導航、決策與行動的虛擬訓練沙盒。
GWM-Robotics旨在解決機器人及自動駕駛領域的“數據饑渴”與測試瓶頸。作為一個基於機器人數據訓練的世界模型或“學習型模擬器”，它能夠通過生成高質量的合成數據來模擬各種環境變數，以降低真實數據採集的成本與風險並提升模型的泛化能力。同時，它支持在虛擬環境中進行閉環仿真測試與策略評估，包括“反事實”推演以探索不同行動軌跡的後果，並能幫助在投入真實世界前識別潛在的安全策略違規，適用於工業機器人、自動駕駛及高危任務（如災害救援）的預演。
GWM-Avatars致力於生成具備真實人類行為邏輯的高擬真數字人。作為一個音頻驅動的互動式視頻生成模型，它能在長時間對話中模擬自然的人類動作和表情。其套用場景包括作為智慧型客服、線上教育中的虛擬導師或培訓模擬器，以提供更自然的互動體驗，也可套用於遠程辦公、虛擬會議以及遊戲與互動娛樂中創造能夠傾聽與對話的NPC角色。
發布與開發
2025年12月11日，AI視頻生成公司Runway通過官方社交媒體正式發布其首款通用世界模型GWM-1。為支撐模型訓練與推理的算力需求，Runway宣布與雲服務商CoreWeave合作，利用其Nvidia GB300 NVL72機架進行模型訓練與推理。
此外，Runway同步升級了Gen-4.5視頻生成模型，新增原生音頻生成等功能，並向付費用戶開放。
