Runway GWM-1: универсальная модель мира с симуляцией реальности в реальном времени

Что, если ИИ может больше, чем генерировать видео? Что, если он может симулировать целые миры, которые можно исследовать, персонажей, с которыми можно говорить, и роботов, которых можно обучать, всё в реальном времени?

Это обещание GWM-1 от Runway, их первой универсальной модели мира, анонсированной в декабре 2025 года. И это не просто маркетинговая болтовня. Это фундаментальный сдвиг в том, как мы думаем о технологии видео ИИ.

От генерации видео к симуляции мира

Традиционные генераторы видео создают клипы. Вы вводите запрос, ждёте и получаете заранее определённую последовательность кадров. GWM-1 работает иначе. Он строит внутреннее представление среды и использует его для симуляции будущих событий внутри этой среды.

💡

GWM-1 является авторегрессивной моделью, генерирующей кадры один за другим в реальном времени. В отличие от пакетной генерации видео, она реагирует на ваш ввод по мере его поступления.

Подумайте о последствиях. Когда вы исследуете виртуальное пространство, созданное GWM-1, объекты остаются там, где должны, когда вы поворачиваетесь. Физика остаётся согласованной. Освещение реагирует на движения камеры. Это не предварительно отрендеренное видео, это симуляция, работающая на лету.

Три столпа GWM-1

Runway разделил GWM-1 на три специализированных варианта, каждый нацелен на свою область. Сегодня это отдельные модели, но компания планирует объединить их в единую систему.

🌍

GWM Worlds

Исследуемые среды с геометрией, освещением и физикой для игр, VR и обучения агентов.

👤

GWM Avatars

Персонажи, управляемые аудио, с синхронизацией губ, движением глаз и жестами для продолжительных разговоров.

🤖

GWM Robotics

Генератор синтетических обучающих данных для политик роботов, устраняющий узкое место физического оборудования.

GWM Worlds: бесконечные пространства, по которым можно ходить

Вариант Worlds создаёт среды, которые можно исследовать интерактивно. Перемещайтесь по процедурно согласованному пространству, и модель поддерживает пространственную когерентность: если вы идёте вперёд, поворачиваете налево, затем разворачиваетесь, вы увидите то, что ожидаете.

Это решает одну из сложнейших проблем в видео ИИ: согласованность в расширенных последовательностях. Предыдущие подходы с трудом поддерживали позиции объектов и согласованность сцены во времени. GWM Worlds рассматривает среду как постоянное состояние, а не последовательность несвязанных кадров.

Сценарии использования охватывают игры, опыт виртуальной реальности и обучение ИИ-агентов. Представьте, что алгоритм обучения с подкреплением исследует тысячи процедурно сгенерированных сред без необходимости строить каждую вручную.

GWM Avatars: фотореалистичные персонажи, которые слушают

Вариант Avatars генерирует персонажей, управляемых аудио, с необычным уровнем детализации. Помимо базовой синхронизации губ, он рендерит:

✓Естественные выражения лица
✓Реалистичные движения глаз и направление взгляда
✓Синхронизацию губ с речью
✓Жесты во время говорения и слушания

Часть «слушания» важна. Большинство систем аватаров анимирует только когда персонаж говорит. GWM Avatars поддерживает естественное поведение в покое, тонкие движения и отзывчивые выражения даже когда персонаж молчит, делая разговоры менее похожими на общение с записью.

Runway утверждает, что система работает для «продолжительных разговоров без деградации качества», указывая, что они решили проблему временной согласованности, преследующую длительную генерацию аватаров.

GWM Robotics: мысленные эксперименты в масштабе

Возможно, наиболее прагматичное применение, обучение роботов. Физические роботы дороги, ломаются и могут запускать только один эксперимент за раз. GWM Robotics генерирует синтетические обучающие данные, позволяя разработчикам тестировать политики в симуляции до прикосновения к реальному оборудованию.

💡

Модель поддерживает контрфактуальную генерацию, поэтому вы можете исследовать сценарии «что если робот схватил объект по-другому?» без физического вмешательства.

Подход через SDK здесь важен. Runway предлагает GWM Robotics через Python-интерфейс, позиционируя его как инфраструктуру для робототехнических компаний, а не потребительский продукт. Они ведут переговоры с робототехническими фирмами о корпоративном развертывании.

Технические характеристики

720p

Разрешение

24 fps

Частота кадров

2 мин

Макс. длина

Real-time

Скорость генерации

GWM-1 построен на базе Gen-4.5, видеомодели Runway, которая недавно опередила и Google, и OpenAI в рейтинге Video Arena. Авторегрессивная архитектура означает, что он генерирует кадры один за другим, а не обрабатывает всю последовательность пакетом.

Обусловливание действиями принимает несколько типов ввода: корректировки позы камеры, команды на основе событий, параметры позы робота и речевые/аудио входы. Это делает его настоящей интерактивной системой, а не одноразовым генератором.

Как это сравнивается с конкурентами

Runway явно утверждает, что GWM-1 более «универсален», чем Genie-3 от Google и другие попытки моделей мира. Различие важно: в то время как Genie-3 фокусируется на игровых средах, Runway позиционирует GWM-1 как модель, способную симулировать в разных областях, от робототехники до наук о жизни.

✗Традиционные генераторы видео

Генерируют фиксированные последовательности. Нет взаимодействия, нет исследования, нет реакции на ввод в реальном времени.

✓Модель мира GWM-1

Симулирует постоянные среды. Реагирует на действия в реальном времени. Поддерживает пространственную и временную согласованность.

Робототехнический угол особенно интересен. В то время как большинство компаний ИИ-видео гонятся за творческими профессионалами и маркетологами, Runway строит инфраструктуру для промышленных применений. Это ставка на то, что модели мира важны за пределами развлечений.

Что это значит для создателей

Для тех из нас, кто работает в сфере ИИ-видео, GWM-1 сигнализирует о более широком сдвиге. Мы годами учились создавать лучшие запросы и связывать клипы вместе. Модели мира предполагают будущее, где мы проектируем пространства, устанавливаем правила и позволяем симуляции работать.

Это связано с обсуждением моделей мира, которое мы отслеживаем. Тезис о том, что ИИ должен понимать физику и причинность, а не просто сопоставлять паттерны пикселей, становится продуктовой реальностью.

Разработчикам игр стоит обратить внимание. Создание исследуемых 3D-сред обычно требует художников, дизайнеров уровней и движков типа Unity или Unreal. GWM Worlds намекает на будущее, где вы описываете пространство и позволяете ИИ заполнить геометрию.

Gen-4.5 получает также аудио

Наряду с анонсом GWM-1, Runway обновил Gen-4.5 нативной генерацией аудио. Теперь вы можете генерировать видео с синхронизированным звуком напрямую, не нужно добавлять аудио в постпродакшене. Они также добавили возможности редактирования аудио и многокадрового редактирования видео для создания минутных клипов с согласованными персонажами.

Для более глубокого взгляда на то, как аудио трансформирует ИИ-видео, изучите наш материал о том, как заканчивается эра немого ИИ-видео.

Дорога вперёд

Три варианта GWM-1, Worlds, Avatars и Robotics, в конечном итоге объединятся в единую модель. Цель, унифицированная система, способная симулировать любой тип среды, персонажа или физической системы.

💡

GWM Avatars и расширенные функции World «скоро появятся». GWM Robotics SDK доступен по запросу.

Что меня больше всего вдохновляет, это не какая-то отдельная функция. Это формулировка. Runway больше не продаёт видеоклипы. Они продают инфраструктуру симуляции. Это совершенно другая категория продукта.

Вопрос не в том, заменят ли модели мира генераторы видео. Вопрос в том, как быстро различие между «созданием видео» и «симуляцией миров» размоется. Судя по GWM-1, Runway ставит скорее раньше, чем позже.

GWM-1 от Runway доступен в исследовательском превью, с более широким доступом ожидаемым в начале 2026 года. Для сравнений с другими ведущими инструментами ИИ-видео смотрите наш разбор Sora 2 vs Runway vs Veo 3.