Runway GWM-1: Den generelle verdensmodel der simulerer virkeligheden i realtid

Hvad hvis AI kunne gøre mere end at generere videoer? Hvad hvis den kunne simulere hele verdener du kan udforske, karakterer du kan tale med og robotter du kan træne, alt sammen i realtid?

Det er løftet med Runways GWM-1, deres første generelle verdensmodel, annonceret i december 2025. Og det er ikke bare marketingsnak. Dette repræsenterer et fundamentalt skift i hvordan vi tænker på AI-videoteknologi.

Fra videogenerering til verdenssimulering

Traditionelle videogeneratorer skaber klip. Du skriver en prompt, venter og får en forudbestemt sekvens af billeder. GWM-1 fungerer anderledes. Den bygger en intern repræsentation af et miljø og bruger den til at simulere fremtidige begivenheder inden for det miljø.

💡

GWM-1 er autoregressiv og genererer billede for billede i realtid. I modsætning til batch-videogenerering reagerer den på dine input når du laver dem.

Tænk over implikationerne. Når du udforsker et virtuelt rum skabt af GWM-1, forbliver objekter hvor de skal være når du vender dig om. Fysikken forbliver konsistent. Belysningen reagerer på dine kamerabevægelser. Dette er ikke en prærenderet video, det er en simulering der kører i farten.

GWM-1's tre søjler

Runway har delt GWM-1 op i tre specialiserede varianter, hver rettet mod et andet domæne. De er separate modeller i dag, men virksomheden planlægger at slå dem sammen til et samlet system.

🌍

GWM Worlds

Udforskelige miljøer med geometri, belysning og fysik til spil, VR og agenttræning.

👤

GWM Avatars

Lyddrevne karakterer med læbesynkronisering, øjenbevægelser og gestus til længere samtaler.

🤖

GWM Robotics

Syntetisk træningsdatagenerator til robotpolitikker, fjerner flaskehalsen med fysisk hardware.

GWM Worlds: uendelige rum du kan gå igennem

Worlds-varianten skaber miljøer du kan udforske interaktivt. Naviger i et procedurelt konsistent rum og modellen opretholder rumlig koherens: hvis du går fremad, drejer til venstre og så vender dig om, vil du se hvad du forventer.

Dette løser et af de sværeste problemer inden for AI-video: konsistens over længere sekvenser. Tidligere tilgange kæmpede med at opretholde objektpositioner og scenekoherens over tid. GWM Worlds behandler miljøet som en vedvarende tilstand snarere end en sekvens af frakoblede billeder.

Anvendelsestilfælde spænder fra spil, virtual reality-oplevelser til træning af AI-agenter. Forestil dig at lade en forstærkningslæringsalgoritme udforske tusindvis af procedurelt genererede miljøer uden at bygge hver enkelt i hånden.

GWM Avatars: fotorealistiske karakterer der lytter

Avatars-varianten genererer lyddrevne karakterer med et usædvanligt detaljeniveau. Ud over grundlæggende læbesynkronisering renderer den:

✓Naturlige ansigtsudtryk
✓Realistiske øjenbevægelser og blikretning
✓Læbesynkronisering med tale
✓Gestus under tale og lytning

"Lytnings"-delen betyder noget. De fleste avatarsystemer animerer kun når karakteren taler. GWM Avatars opretholder naturlig hviletilstandsadfærd, subtile bevægelser og responsive udtryk selv når karakteren ikke taler, hvilket får samtaler til at føles mindre som at tale med en optagelse.

Runway hævder at systemet kører for "længere samtaler uden kvalitetsforringelse", hvilket indikerer at de har adresseret det temporale konsistensproblem der plager langformat avatargenerering.

GWM Robotics: tankeeksperimenter i stor skala

Måske den mest pragmatiske anvendelse er robottræning. Fysiske robotter er dyre, går i stykker og kan kun køre et eksperiment ad gangen. GWM Robotics genererer syntetisk træningsdata, hvilket lader udviklere teste politikker i simulering før de rører rigtig hardware.

💡

Modellen understøtter kontrafaktisk generering, så du kan udforske "hvad hvis robotten havde grebet objektet anderledes?"-scenarier uden fysisk intervention.

SDK-tilgangen betyder noget her. Runway tilbyder GWM Robotics gennem en Python-grænseflade og positionerer det som infrastruktur for robotvirksomheder snarere end et forbrugerprodukt. De er i diskussioner med robotvirksomheder om virksomhedsudrulning.

Tekniske specifikationer

720p

Opløsning

24 fps

Billedfrekvens

2 min

Max længde

Realtid

Genereringshastighed

GWM-1 er bygget oven på Gen-4.5, Runways videomodel der for nylig toppede både Google og OpenAI på Video Arena-ranglisten. Den autoregressive arkitektur betyder at den genererer billede for billede i stedet for at batche hele sekvensen.

Action-conditioning accepterer flere inputtyper: kamerapositionsjusteringer, hændelsesbaserede kommandoer, robotpositionsparametre og tale/lydinput. Dette gør det til et ægte interaktivt system i stedet for en engangsgenerator.

Hvordan dette sammenligner med konkurrenterne

Runway hævder eksplicit at GWM-1 er mere "generel" end Googles Genie-3 og andre verdensmodelforsøg. Forskellen betyder noget: mens Genie-3 fokuserer på spil-lignende miljøer, positionerer Runway GWM-1 som en model der kan simulere på tværs af domæner, fra robotik til biovidenskab.

✗Traditionelle videogeneratorer

Genererer faste sekvenser. Ingen interaktion, ingen udforskning, intet realtidssvar på input.

✓GWM-1 World Model

Simulerer vedvarende miljøer. Reagerer på handlinger i realtid. Opretholder rumlig og temporal konsistens.

Robotikvinklen er særligt interessant. Mens de fleste AI-videovirksomheder jagter kreative professionelle og marketingfolk, bygger Runway infrastruktur til industrielle anvendelser. Det er et væddemål på at verdensmodeller betyder noget ud over underholdning.

Hvad dette betyder for skabere

For os i AI-videorummet signalerer GWM-1 et bredere skift. Vi har brugt år på at lære at lave bedre prompts og kæde klip sammen. Verdensmodeller foreslår en fremtid hvor vi designer rum, sætter regler op og lader simuleringen køre.

Dette forbinder til verdensmodelsamtalen vi har fulgt. Tesen om at AI bør forstå fysik og kausalitet, ikke bare mønstermatchning af pixels, bliver produktvirkelighed.

Spiludviklere bør være opmærksomme. At skabe udforskelige 3D-miljøer kræver typisk kunstnere, level-designere og motorer som Unity eller Unreal. GWM Worlds antyder en fremtid hvor du beskriver rummet og lader AI udfylde geometrien.

Gen-4.5 får også lyd

Sammen med GWM-1-annonceringen opdaterede Runway Gen-4.5 med indbygget lydgenerering. Du kan nu generere videoer med synkroniseret lyd direkte, intet behov for at tilføje lyd i post. De har også tilføjet lydredigeringsmuligheder og multi-shot videoredigering til at skabe etminutsklip med konsekvente karakterer.

For et dybere kig på hvordan lyd transformerer AI-video, se vores dækning af hvordan den tavse æra af AI-video slutter.

Vejen fremad

De tre GWM-1-varianter, Worlds, Avatars og Robotics, vil til sidst fusionere til en enkelt model. Målet er et samlet system der kan simulere enhver type miljø, karakter eller fysisk system.

💡

GWM Avatars og forbedrede World-funktioner kommer "snart". GWM Robotics SDK er tilgængelig på anmodning.

Det der glæder mig mest er ikke en enkelt funktion. Det er indramningen. Runway sælger ikke videoklip længere. De sælger simuleringsinfrastruktur. Det er en helt anden produktkategori.

Spørgsmålet er ikke om verdensmodeller vil erstatte videogeneratorer. Det er hvor hurtigt forskellen mellem "at skabe video" og "at simulere verdener" vil blive sløret. Baseret på GWM-1 satser Runway på tidligere frem for senere.

Runways GWM-1 er tilgængelig i forskningsforhåndsvisning, med bredere adgang forventet i begyndelsen af 2026. For sammenligninger med andre førende AI-videoværktøjer, se vores gennemgang af Sora 2 vs Runway vs Veo 3.