Runway GWM-1: uniwersalny model świata symulujący rzeczywistość w czasie rzeczywistym

To obietnica GWM-1 od Runway, ich pierwszego uniwersalnego modelu świata, ogłoszonego w grudniu 2025 roku. I to nie jest marketing. To fundamentalna zmiana w tym, jak myślimy o technologii wideo AI.

Od generowania wideo do symulacji świata

Tradycyjne generatory wideo tworzą klipy. Wpisujesz prompt, czekasz i dostajesz z góry określoną sekwencję klatek. GWM-1 działa inaczej. Buduje wewnętrzną reprezentację środowiska i używa jej do symulacji przyszłych zdarzeń wewnątrz tego środowiska.

Pomyśl o konsekwencjach. Kiedy eksplorujesz wirtualną przestrzeń stworzoną przez GWM-1, obiekty pozostają tam, gdzie powinny, gdy się obracasz. Fizyka pozostaje spójna. Oświetlenie reaguje na ruchy kamery. To nie jest prerender, to symulacja działająca w locie.

Trzy filary GWM-1

Runway podzielił GWM-1 na trzy wyspecjalizowane warianty, każdy kierowany na inną domenę. Dziś to osobne modele, ale firma planuje połączyć je w jeden system.

GWM Worlds: nieskończone przestrzenie, po których można chodzić

Wariant Worlds tworzy środowiska, które można eksplorować interaktywnie. Poruszaj się po proceduralnie spójnej przestrzeni, a model utrzymuje spójność przestrzenną: jeśli idziesz do przodu, skręcasz w lewo, potem się obracasz, zobaczysz to, czego oczekujesz.

To rozwiązuje jeden z najtrudniejszych problemów w wideo AI: spójność w rozszerzonych sekwencjach. Poprzednie podejścia miały trudności z utrzymaniem pozycji obiektów i spójności sceny w czasie. GWM Worlds traktuje środowisko jako trwały stan, a nie sekwencję odłączonych klatek.

Przypadki użycia obejmują gry, doświadczenia wirtualnej rzeczywistości i trening agentów AI. Wyobraź sobie algorytm uczenia przez wzmacnianie eksplorujący tysiące proceduralnie wygenerowanych środowisk bez budowania każdego ręcznie.

GWM Avatars: fotorealistyczne postacie, które słuchają

Wariant Avatars generuje postacie sterowane dźwiękiem z niezwykłym poziomem szczegółów. Poza podstawową synchronizacją warg renderuje:

• ✓Naturalne wyrazy twarzy
• ✓Realistyczne ruchy oczu i kierunek spojrzenia
• ✓Synchronizację warg z mową
• ✓Gesty podczas mówienia i słuchania

Część „słuchania" ma znaczenie. Większość systemów awatarów animuje tylko gdy postać mówi. GWM Avatars utrzymuje naturalne zachowanie w spoczynku, subtelne ruchy i responsywne wyrazy nawet gdy postać nie mówi, sprawiając, że rozmowy są mniej jak rozmowa z nagraniem.

Runway twierdzi, że system działa przez „długie rozmowy bez degradacji jakości", wskazując, że rozwiązali problem czasowej spójności nękający długotrwałe generowanie awatarów.

GWM Robotics: eksperymenty myślowe na skalę

Być może najbardziej pragmatyczne zastosowanie to trening robotów. Fizyczne roboty są drogie, psują się i mogą uruchomić tylko jeden eksperyment naraz. GWM Robotics generuje syntetyczne dane treningowe, pozwalając deweloperom testować strategie w symulacji przed dotknięciem prawdziwego sprzętu.

Podejście SDK ma tutaj znaczenie. Runway oferuje GWM Robotics przez interfejs Python, pozycjonując go jako infrastrukturę dla firm robotycznych, a nie produkt konsumencki. Prowadzą rozmowy z firmami robotycznymi o wdrożeniu korporacyjnym.

Specyfikacja techniczna

GWM-1 jest zbudowany na bazie Gen-4.5, modelu wideo Runway, który niedawno wyprzedził zarówno Google jak i OpenAI w rankingu Video Arena. Architektura autoregresyjna oznacza, że generuje klatkę po klatce, a nie przetwarzając całą sekwencję wsadowo.

Warunkowanie akcji akceptuje wiele typów wejścia: korekty pozy kamery, komendy oparte na zdarzeniach, parametry pozy robota oraz wejścia mowy/audio. To czyni go prawdziwie interaktywnym systemem, a nie jednorazowym generatorem.

Jak to się ma do konkurencji

Runway wprost twierdzi, że GWM-1 jest bardziej „uniwersalny" niż Genie-3 od Google i inne próby modeli świata. Rozróżnienie ma znaczenie: podczas gdy Genie-3 koncentruje się na środowiskach podobnych do gier, Runway pozycjonuje GWM-1 jako model mogący symulować w różnych domenach, od robotyki po nauki o życiu.

Kąt robotyczny jest szczególnie interesujący. Podczas gdy większość firm AI video goni za kreatywnymi profesjonalistami i marketerami, Runway buduje infrastrukturę dla zastosowań przemysłowych. To zakład, że modele świata mają znaczenie poza rozrywką.

Co to znaczy dla twórców

Dla nas pracujących w przestrzeni AI video GWM-1 sygnalizuje szerszą zmianę. Spędziliśmy lata ucząc się tworzyć lepsze prompty i łączyć klipy. Modele świata sugerują przyszłość, gdzie projektujemy przestrzenie, ustawiamy zasady i pozwalamy symulacji działać.

To łączy się z dyskusją o modelach świata, którą śledzimy. Teza, że AI powinno rozumieć fizykę i przyczynowość, a nie tylko dopasowywać wzorce pikseli, staje się produktową rzeczywistością.

Deweloperzy gier powinni zwrócić uwagę. Tworzenie eksplorowalnych środowisk 3D zazwyczaj wymaga artystów, projektantów poziomów i silników jak Unity czy Unreal. GWM Worlds sugeruje przyszłość, gdzie opisujesz przestrzeń i pozwalasz AI wypełnić geometrię.

Gen-4.5 dostaje też audio

Wraz z ogłoszeniem GWM-1 Runway zaktualizował Gen-4.5 o natywne generowanie audio. Możesz teraz generować wideo z zsynchronizowanym dźwiękiem bezpośrednio, bez dodawania audio w postprodukcji. Dodali też możliwości edycji audio i wieloujęciowej edycji wideo do tworzenia minutowych klipów ze spójnymi postaciami.

Dla głębszego spojrzenia na to, jak audio transformuje AI video, sprawdź nasz materiał o końcu ery niemego AI video.

Droga naprzód

Trzy warianty GWM-1, Worlds, Avatars i Robotics, ostatecznie połączą się w jeden model. Cel to zunifikowany system mogący symulować każdy typ środowiska, postaci czy systemu fizycznego.

Co mnie najbardziej ekscytuje, to nie jakaś pojedyncza funkcja. To sformułowanie. Runway nie sprzedaje już klipów wideo. Sprzedają infrastrukturę symulacji. To całkowicie inna kategoria produktu.

Pytanie nie brzmi, czy modele świata zastąpią generatory wideo. Pytanie brzmi, jak szybko rozróżnienie między „tworzeniem wideo" a „symulacją światów" się rozmyje. Sądząc po GWM-1, Runway stawia na wcześniej niż później.

GWM-1 od Runway jest dostępny w podglądzie badawczym, z szerszym dostępem oczekiwanym na początku 2026 roku. Dla porównań z innymi wiodącymi narzędziami AI video zobacz nasze zestawienie Sora 2 vs Runway vs Veo 3.