В этом году произошло значительное ускорение. Google DeepMind выпустила Genie 3 для создания интерактивных 3D-миров в реальном времени. NVIDIA запустила свою платформу Cosmos для физического искусственного интеллекта. World Labs Фэй-Фэй Ли представила Marble, а AMI Labs Янна Лекуна привлекла значительные средства для создания систем, основанных на реальности.

Мировые модели представляют собой следующий рубеж, выходящий за рамки прогнозирования на уровне следующего токена. Они позволяют ИИ «представлять» результаты, безопасно планировать и надежно взаимодействовать с реальным миром — что крайне важно для робототехники, беспилотных автомобилей, научных открытий и искусственного общего интеллекта.

В этой статье мы подробно рассмотрим, что такое мировые модели, основных игроков, которые определят прорывные разработки к 2026 году, их возможности, практическое применение, проблемы и то, как разработчики могут начать работу.

Обзор ландшафта мировых моделей

Что такое мировые модели?

Мировые модели Системы искусственного интеллекта (ИИ) создают внутреннее представление физического мира, включая пространство, время, физику, причинно-следственные связи и постоянство объектов. В отличие от моделей локального мира (LLM), которые предсказывают текст, или генераторов видео, создающих отдельные фрагменты, модели мира имитируют эволюцию окружающей среды в ответ на действия.

Основные характеристики:

  • Прогностическое моделированиеПрогнозирование будущих состояний («Если я сделаю X, что произойдет дальше?»).
  • Действие-обусловленноеРеагировать на вмешательства в режиме реального времени.
  • Пространственный и физический интеллект: Понимание трехмерной геометрии, гравитации, материалов и инерции.
  • Долгосрочное планирование: Поддерживайте согласованность в течение минут или часов, а не секунд.

Концепция восходит к работам Юргена Шмидхубера, но в 2025–2026 годах она была воплощена в практическую реальность благодаря масштабируемым видеоданным, улучшенным архитектурам (авторегрессивная латентная диффузия, JEPA) и мощным вычислительным мощностям.

Мировые модели отличаются от чисто видеомоделей (таких как Сора) тем, что они интерактивны и поддерживают обучение агентов «в воображении».

Ключевые игроки и прорывы в 2026 году

Google DeepMind – Genie 3

Выпущенная в рамках предварительной исследовательской версии, Genie 3 генерирует фотореалистичные интерактивные 3D-среды из текста или изображений со скоростью 24 кадра в секунду в реальном времени. Она поддерживает постоянные миры с сохранением целостности объектов и эмергентной физикой. Она лежит в основе проекта Genie для пользователей Google AI Ultra и помогает в обучении и моделировании агентов.

NVIDIA Cosmos

Платформа открытых моделей World Foundation Models (WFM), обученных на больших массивах данных по робототехнике и управлению движением. Cosmos поддерживает генерацию текстовых, изображений и видеоданных с учетом физических принципов. Она служит инфраструктурой для генерации синтетических данных и обучения роботов стратегии управления.

World Labs (Фей-Фей Ли) – Мрамор

Marble создает редактируемые 3D-миры из текста, изображений, эскизов или видео. Он использует гауссовы распределения для создания интерактивных сцен, экспортируемых в виде моделей или видео. Он делает акцент на пространственном интеллекте и точном управлении, что делает его подходящим для креативных индустрий, виртуальной реальности и моделирования робототехники.

AMI Labs Янна ЛеКуна

В центре внимания – архитектуры в стиле JEPA, которые обучаются абстрактным представлениям путем прогнозирования в латентном пространстве, а не в пикселях. Цель – достижение обоснованного, эффективного понимания мира с использованием персистентной памяти и сложного планирования.

Техническая архитектура мировых моделей

Среди других заметных проектов можно отметить Runway, HunyuanWorld от Tencent и продолжающееся развитие Sora от OpenAI.

Ключевые технические возможности и показатели эффективности

Современные модели мира преуспевают в:

  • Интерактивность в реальном времени — Genie 3 обеспечивает навигацию со скоростью 24 кадра в секунду.
  • Физическая согласованность — Cosmos лидирует в таких тестах, как ошибка Сэмпсона и оценка позы.
  • Возможность редактирования и управления — Marble поддерживает манипулирование объектами и перенос стиля.
  • Обучение агентов — Имитационные среды ускоряют обучение с подкреплением, используя меньше реальных данных.
Модель / Платформа Ключевая сила Разрешение / Скорость Основной вариант использования Доступность
Genie 3 (DeepMind) Интерактивное 3D в реальном времени 720p при 24 кадрах в секунду Обучение агентов, игры Предварительный обзор исследования
NVIDIA Cosmos Синтетические данные, учитывающие физические принципы Различные (открытые модели) Робототехника, аудиовизуальные технологии Открытый вес
Мрамор (World Labs) Редактируемый трехмерный пространственный интеллект Интерактивный (браузерный) Инструменты для творчества, моделирование Общественный / Коммерческий
AMI Labs (Лекун) Абстрактные представления JEPA Новые Обоснованное рассуждение Ранняя стадия

Эти системы демонстрируют значительное улучшение согласованности в долгосрочной перспективе и чувствительности к вмешательствам по сравнению с видеомоделями 2024–2025 годов.

Применение в реальном мире и его влияние

Сектор 01

Робототехника и воплощенный искусственный интеллект

World Models генерируют разнообразные обучающие данные и позволяют безопасно тестировать стратегии в симуляции перед их реальным внедрением. NVIDIA Cosmos обеспечивает разработку человекоподобных роботов.

Сектор 02

Автономные транспортные средства

Моделирование редких нестандартных ситуаций повышает безопасность. Genie 3 интегрируется с симуляторами Waymo.

Сектор 03

Креативные индустрии и игры

Быстрое прототипирование интерактивных миров для кино, виртуальной реальности и игр. Project Genie позволяет создавать игровые среды, генерируемые пользователями.

Сектор 04

Научное открытие

Моделирование физических систем (материалов, климата, молекулярной динамики) для ускорения научных исследований.

Сектор 05

Автономные агенты

Обучение надежных агентов, способных планировать и действовать в динамичной среде в долгосрочной перспективе.

Проблемы и ограничения

  • Пробелы в согласованности — Объекты по-прежнему исчезают или на больших горизонтах наблюдаются нарушения законов физики.
  • Потребность в данных и вычислительных ресурсах — Для обучения требуются огромные массивы видеоданных.
  • Сложность оценки — Универсальных критериев для «понимания мира» не существует.
  • Перенос в реальный мир — Разрыв между моделированием и реальностью (sim2real) остается значительным.

Современные модели — это лишь хорошие прототипы, но пока ещё не идеальные цифровые двойники реальности.

Как разработчики и компании могут начать работу

  1. NVIDIA Cosmos — Скачивайте открытые модели с сайтов Hugging Face или NGC. Экспериментируйте с конвейерами обработки синтетических данных.
  2. Проект Джинн — Доступно подписчикам Google AI Ultra для создания интерактивных миров.
  3. World Labs Marble — Зарегистрируйтесь на marble.worldlabs.ai для генерации 3D-мира.
  4. Фреймворки — Интеграция с Isaac Lab, MuJoCo или пользовательскими средами обучения с подкреплением.

СоветыНачните с задач на короткий срок, объедините их с существующими моделями LLM для планирования высокого уровня и сосредоточьтесь на детальной настройке в соответствии с особенностями конкретной предметной области.

Общая картина: мировые модели и путь к искусственному общему интеллекту.

Лидеры отрасли, такие как Демис Хассабис, считают модели мира необходимыми для общего искусственного интеллекта. Они преодолевают разрыв между пониманием языка и физическим интеллектом. В 2026 году сближение моделей мира с агентным ИИ и робототехникой указывает на путь к более надежному, воплощенному интеллекту.

В глобальном масштабе в этой гонке участвуют США (DeepMind, NVIDIA, World Labs) и Европа/Азия, что способствует демократизации мощных инструментов моделирования.

Заключение

Мировые модели — это не просто очередная тенденция в области ИИ, это фундаментальная инфраструктура для следующей эры интеллектуальных систем. Независимо от того, создаёте ли вы роботов, виртуальные миры или разрабатываете автономных агентов, 2026 год — это год, когда стоит начать использовать эту технологию.

Готовы к исследованию? Попробуйте модели NVIDIA Cosmos или World Labs Marble уже сегодня. Какой физический или виртуальный мир вы будете моделировать в первую очередь?

Подписывайтесь, чтобы получать больше подробных обзоров передового искусственного интеллекта, и делитесь своими мыслями в комментариях.

Часто задаваемые вопросы

В: В чём разница между моделью мира и моделью генерации видео?

Мировые модели представляют собой интерактивные симуляторы, основанные на действиях, в то время как видеомодели обычно генерируют фиксированные фрагменты.

В: Доступна ли Genie 3 для широкой публики?

Это ограниченная исследовательская версия, которая используется в проекте Genie пользователями Google AI Ultra, отвечающими установленным критериям.

В: Каким образом World Models может способствовать развитию робототехники?

Они генерируют синтетические обучающие данные и безопасные среды моделирования, сокращая количество проб и ошибок, характерных для реальной жизни.

В: Кто возглавляет исследования в рамках проекта World Model?

В авангарде находятся DeepMind, NVIDIA, World Labs Фэй-Фэй Ли и AMI Labs Янна ЛеКуна.

В: Являются ли мировые модели проектами с открытым исходным кодом?

NVIDIA Cosmos предлагает модели с открытым исходным кодом; другие модели варьируются от исследовательских до коммерческих.

Данная статья основана на официальных заявлениях, технических документах и ​​отраслевых отчетах по состоянию на конец мая 2026 года.