Runway发布GWM-1世界模型，拓展AI应用边界
Runway推出首款GWM-1模型，正式进军全球模特领域竞争。不同于以往专注图像与视频生成，此次重心转向构建能理解并模拟物理世界的AI系统。GWM-1采用逐帧预测法，建立涵盖因果性、物理规律及空间一致性的内部世界表征。
作为基础设施，世界模型使AI无需针对单一场景训练即可进行环境心理模拟，对自主代理、机器人及复杂决策至关重要。因此，GWM-1不仅是创意工具，更是面向机器人技术、生命科学与代理训练的通用型模型。
CTO强调视频模型是开发基石
Runway首席技术官Anastasis Germanidis指出，开发世界模型的正确路径始于直接预测像素的视频模型。经大规模数据训练后，此类模型可形成对物理世界的可迁移理解，为多领域模拟规划奠定基础平台。
三大架构并行，未来将统一整合
Runway同步推出三个重点方向：
- GWM-Worlds：支持文本或视觉输入定义场景，结合几何、光照及物理规则实时生成交互式模拟；
- GWM-Robotics：通过含多变天气、障碍物等合成数据训练智能体与机器人，计划以SDK形式提供，目前已与多家机器人公司洽谈；
- GWM-Avatars：专注于生成模仿人类行为的逼真数字角色。
上述三套架构目前独立运行，目标是在未来整合为统一模型。
Gen 4.5升级，迈向生产级应用
Runway同时更新了Gen 4.5视频模型，新增本地音频生成与多场景长视频创建功能。这标志着视频生成从原型迈向生产级应用，也印证了Runway正将世界模型打造为超越创意生产的广泛AI基础设施。