Runway GWM-1: Den generelle verdensmodellen som simulerer virkeligheten i sanntid

Hva om AI kunne gjøre mer enn å generere videoer? Hva om den kunne simulere hele verdener du kan utforske, karakterer du kan snakke med, og roboter du kan trene, alt i sanntid?

Det er løftet med Runways GWM-1, deres første generelle verdensmodell, annonsert i desember 2025. Og det er ikke bare markedsføringsprat. Dette representerer et fundamentalt skifte i hvordan vi tenker på AI-videoteknologi.

Fra videogenerering til verdenssimulering

Tradisjonelle videogeneratorer lager klipp. Du skriver en prompt, venter og får en forhåndsbestemt sekvens av bilder. GWM-1 fungerer annerledes. Den bygger en intern representasjon av et miljø og bruker den til å simulere fremtidige hendelser innenfor det miljøet.

💡

GWM-1 er autoregressiv og genererer bilde for bilde i sanntid. I motsetning til batch-videogenerering, reagerer den på dine input når du lager dem.

Tenk over implikasjonene. Når du utforsker et virtuelt rom laget av GWM-1, forblir objekter der de skal være når du snur deg. Fysikken forblir konsistent. Belysningen reagerer på kamerabevegelsene dine. Dette er ikke en forhåndsrendret video, det er en simulering som kjører i farten.

GWM-1s tre pilarer

Runway har delt GWM-1 inn i tre spesialiserte varianter, hver rettet mot et annet domene. De er separate modeller i dag, men selskapet planlegger å slå dem sammen til et enhetlig system.

🌍

GWM Worlds

Utforskbare miljøer med geometri, belysning og fysikk for spill, VR og agenttrening.

👤

GWM Avatars

Lyddrevne karakterer med leppesynk, øyebevegelser og gester for lengre samtaler.

🤖

GWM Robotics

Syntetisk treningsdatagenerator for robotpolicyer, fjerner flaskehalsen med fysisk maskinvare.

GWM Worlds: uendelige rom du kan gå gjennom

Worlds-varianten skaper miljøer du kan utforske interaktivt. Naviger i et prosedyremessig konsistent rom og modellen opprettholder romlig koherens: hvis du går fremover, svinger til venstre og så snur deg, vil du se det du forventer.

Dette løser et av de vanskeligste problemene innen AI-video: konsistens over lengre sekvenser. Tidligere tilnærminger slet med å opprettholde objektposisjoner og scenekoherens over tid. GWM Worlds behandler miljøet som en vedvarende tilstand i stedet for en sekvens av frakoblede bilder.

Bruksområder spenner fra spill, virtual reality-opplevelser til trening av AI-agenter. Forestill deg å la en forsterkningslæringsalgoritme utforske tusenvis av prosedyremessig genererte miljøer uten å bygge hver enkelt for hånd.

GWM Avatars: fotorealistiske karakterer som lytter

Avatars-varianten genererer lyddrevne karakterer med et uvanlig detaljnivå. Utover grunnleggende leppesynk, gjengir den:

✓Naturlige ansiktsuttrykk
✓Realistiske øyebevegelser og blikktretning
✓Leppesynkronisering med tale
✓Gester under tale og lytting

"Lyttings"-delen betyr noe. De fleste avatarsystemer animerer bare når karakteren snakker. GWM Avatars opprettholder naturlig hvileatferd, subtile bevegelser og responsive uttrykk selv når karakteren ikke snakker, noe som får samtaler til å føles mindre som å snakke med en opptak.

Runway hevder at systemet kjører for "lengre samtaler uten kvalitetsforringelse", noe som indikerer at de har adressert det temporale konsistensproblemet som plager langformat avatargenerering.

GWM Robotics: tankeeksperimenter i stor skala

Kanskje den mest pragmatiske anvendelsen er robottrening. Fysiske roboter er dyre, går i stykker og kan bare kjøre ett eksperiment om gangen. GWM Robotics genererer syntetisk treningsdata, slik at utviklere kan teste policyer i simulering før de rører ekte maskinvare.

💡

Modellen støtter kontrafaktisk generering, slik at du kan utforske "hva hvis roboten hadde grepet objektet annerledes?"-scenarioer uten fysisk intervensjon.

SDK-tilnærmingen betyr noe her. Runway tilbyr GWM Robotics gjennom et Python-grensesnitt og posisjonerer det som infrastruktur for robotselskaper i stedet for et forbrukerprodukt. De er i diskusjoner med robotselskaper om bedriftsutrulling.

Tekniske spesifikasjoner

720p

Oppløsning

24 fps

Bildefrekvens

2 min

Maks lengde

Sanntid

Genereringshastighet

GWM-1 er bygget på toppen av Gen-4.5, Runways videomodell som nylig toppet både Google og OpenAI på Video Arena-rangeringen. Den autoregressive arkitekturen betyr at den genererer bilde for bilde i stedet for å batche hele sekvensen.

Action-conditioning aksepterer flere inputtyper: kameraposisjonsjusteringer, hendelsesbaserte kommandoer, robotposisjonsparametre og tale/lydinput. Dette gjør det til et ekte interaktivt system i stedet for en engangsgenerator.

Hvordan dette sammenlignes med konkurrentene

Runway hevder eksplisitt at GWM-1 er mer "generell" enn Googles Genie-3 og andre verdensmodellforsøk. Forskjellen betyr noe: mens Genie-3 fokuserer på spill-lignende miljøer, posisjonerer Runway GWM-1 som en modell som kan simulere på tvers av domener, fra robotikk til biovitenskap.

✗Tradisjonelle videogeneratorer

Genererer faste sekvenser. Ingen interaksjon, ingen utforskning, ingen sanntidsrespons på input.

✓GWM-1 World Model

Simulerer vedvarende miljøer. Reagerer på handlinger i sanntid. Opprettholder romlig og temporal konsistens.

Robotikkvinkelen er særlig interessant. Mens de fleste AI-videoselskaper jager kreative fagfolk og markedsførere, bygger Runway infrastruktur for industrielle anvendelser. Det er et veddemål på at verdensmodeller betyr noe utover underholdning.

Hva dette betyr for skapere

For oss i AI-videorommet signaliserer GWM-1 et bredere skifte. Vi har brukt år på å lære å lage bedre prompts og kjede sammen klipp. Verdensmodeller foreslår en fremtid hvor vi designer rom, setter opp regler og lar simuleringen kjøre.

Dette kobles til verdensmodellsamtalen vi har fulgt. Tesen om at AI bør forstå fysikk og kausalitet, ikke bare mønstergjenkjenning av piksler, blir produktvirkelighet.

Spillutviklere bør være oppmerksomme. Å lage utforskbare 3D-miljøer krever vanligvis kunstnere, banedesignere og motorer som Unity eller Unreal. GWM Worlds antyder en fremtid hvor du beskriver rommet og lar AI fylle inn geometrien.

Gen-4.5 får også lyd

Sammen med GWM-1-kunngjøringen oppdaterte Runway Gen-4.5 med innebygd lydgenerering. Du kan nå generere videoer med synkronisert lyd direkte, intet behov for å legge til lyd i post. De har også lagt til lydredigeringsmuligheter og multi-shot videoredigering for å lage ettminuttsklipp med konsekvente karakterer.

For et dypere blikk på hvordan lyd transformerer AI-video, sjekk vår dekning av hvordan den stumme æraen av AI-video slutter.

Veien videre

De tre GWM-1-variantene, Worlds, Avatars og Robotics, vil til slutt fusjonere til en enkelt modell. Målet er et enhetlig system som kan simulere enhver type miljø, karakter eller fysisk system.

💡

GWM Avatars og forbedrede World-funksjoner kommer "snart". GWM Robotics SDK er tilgjengelig på forespørsel.

Det som gleder meg mest er ikke en enkelt funksjon. Det er innrammingen. Runway selger ikke videoklipp lenger. De selger simuleringsinfrastruktur. Det er en helt annen produktkategori.

Spørsmålet er ikke om verdensmodeller vil erstatte videogeneratorer. Det er hvor raskt forskjellen mellom "å lage video" og "å simulere verdener" vil bli utvisket. Basert på GWM-1 satser Runway på før heller enn senere.

Runways GWM-1 er tilgjengelig i forskningsforhåndsvisning, med bredere tilgang forventet tidlig i 2026. For sammenligninger med andre ledende AI-videoverktøy, se vår gjennomgang av Sora 2 vs Runway vs Veo 3.