Runway GWM-1: Den generella världsmodellen som simulerar verkligheten i realtid

Vad om AI kunde göra mer än att generera videor? Vad om den kunde simulera hela världar du kan utforska, karaktärer du kan prata med och robotar du kan träna, allt i realtid?

Det är löftet med Runways GWM-1, deras första generella världsmodell, tillkännagiven i december 2025. Och det är inte bara marknadsföringsprat. Detta representerar en grundläggande förskjutning i hur vi tänker på AI-videoteknik.

Från videogenerering till världssimulering

Traditionella videogeneratorer skapar klipp. Du skriver en prompt, väntar och får en förutbestämd sekvens av bildrutor. GWM-1 fungerar annorlunda. Den bygger en intern representation av en miljö och använder den för att simulera framtida händelser inom den miljön.

💡

GWM-1 är autoregressiv och genererar bildruta för bildruta i realtid. Till skillnad från batch-videogenerering svarar den på dina inmatningar när du gör dem.

Tänk på implikationerna. När du utforskar ett virtuellt utrymme skapat av GWM-1, stannar objekt där de ska vara när du vänder dig om. Fysiken förblir konsekvent. Belysningen svarar på dina kamerarörelser. Detta är inte en förrenderad video, det är en simulering som körs i farten.

GWM-1:s tre pelare

Runway har delat upp GWM-1 i tre specialiserade varianter, var och en riktad mot en annan domän. De är separata modeller idag, men företaget planerar att slå samman dem till ett enhetligt system.

🌍

GWM Worlds

Utforskningsbara miljöer med geometri, belysning och fysik för spel, VR och agentträning.

👤

GWM Avatars

Ljuddrivna karaktärer med läppsynk, ögonrörelser och gester som fungerar för längre samtal.

🤖

GWM Robotics

Syntetisk träningsdatagenerator för robotpolicyer, tar bort flaskhalsen med fysisk hårdvara.

GWM Worlds: oändliga utrymmen du kan gå igenom

Worlds-varianten skapar miljöer du kan utforska interaktivt. Navigera i ett procedurellt konsekvent utrymme och modellen upprätthåller spatial koherens: om du går framåt, svänger vänster och sedan vänder dig om, kommer du se vad du förväntar dig.

Detta löser ett av de svåraste problemen inom AI-video: konsistens över längre sekvenser. Tidigare tillvägagångssätt kämpade med att bibehålla objektpositioner och scenkoherens över tid. GWM Worlds behandlar miljön som ett beständigt tillstånd snarare än en sekvens av frånkopplade bildrutor.

Användningsfall sträcker sig från spel, virtual reality-upplevelser till träning av AI-agenter. Föreställ dig att låta en förstärkningsinlärningsalgoritm utforska tusentals procedurellt genererade miljöer utan att bygga var och en för hand.

GWM Avatars: fotorealistiska karaktärer som lyssnar

Avatars-varianten genererar ljuddrivna karaktärer med en ovanlig detaljnivå. Utöver grundläggande läppsynk renderar den:

✓Naturliga ansiktsuttryck
✓Realistiska ögonrörelser och blickriktning
✓Läppsynkronisering med tal
✓Gester under tal och lyssnande

"Lyssnande"-delen är viktig. De flesta avatarsystem animerar bara när karaktären talar. GWM Avatars upprätthåller naturligt vilobeteende, subtila rörelser och responsiva uttryck även när karaktären inte pratar, vilket gör samtal mindre som att prata med en inspelning.

Runway hävdar att systemet körs för "längre samtal utan kvalitetsförsämring", vilket tyder på att de har adresserat det temporala konsistensproblemet som plågar långformig avatargenerering.

GWM Robotics: tankeexperiment i skala

Kanske den mest pragmatiska tillämpningen är robotträning. Fysiska robotar är dyra, går sönder och kan bara köra ett experiment åt gången. GWM Robotics genererar syntetisk träningsdata, vilket låter utvecklare testa policyer i simulering innan de rör riktig hårdvara.

💡

Modellen stödjer kontrafaktisk generering, så du kan utforska "vad om roboten hade gripit objektet annorlunda?"-scenarion utan fysisk intervention.

SDK-tillvägagångssättet spelar roll här. Runway erbjuder GWM Robotics genom ett Python-gränssnitt och positionerar det som infrastruktur för robotföretag snarare än en konsumentprodukt. De är i diskussioner med robotföretag för företagsdistribution.

Tekniska specifikationer

720p

Upplösning

24 fps

Bildfrekvens

2 min

Max längd

Realtid

Genereringshastighet

GWM-1 är byggd ovanpå Gen-4.5, Runways videomodell som nyligen toppade både Google och OpenAI på Video Arena-topplistan. Den autoregressiva arkitekturen innebär att den genererar bildruta för bildruta snarare än att batcha hela sekvensen.

Action-conditioning accepterar flera inmatningstyper: kamerapositionsjusteringar, händelsebaserade kommandon, robotpositionsparametrar och tal/ljudinmatningar. Detta gör det till ett verkligt interaktivt system snarare än en engångsgenerator.

Hur detta jämförs med konkurrenterna

Runway hävdar uttryckligen att GWM-1 är mer "generell" än Googles Genie-3 och andra världsmodellförsök. Skillnaden spelar roll: medan Genie-3 fokuserar på spelliknande miljöer, positionerar Runway GWM-1 som en modell som kan simulera över domäner, från robotik till biovetenskap.

✗Traditionella videogeneratorer

Genererar fasta sekvenser. Ingen interaktion, ingen utforskning, inget realtidssvar på inmatning.

✓GWM-1 World Model

Simulerar beständiga miljöer. Svarar på handlingar i realtid. Upprätthåller spatial och temporal konsistens.

Robotikvinkeln är särskilt intressant. Medan de flesta AI-videoföretag jagar kreativa yrkesverksamma och marknadsförare, bygger Runway infrastruktur för industriella tillämpningar. Det är en satsning på att världsmodeller spelar roll bortom underhållning.

Vad detta betyder för kreatörer

För oss i AI-videoområdet signalerar GWM-1 en bredare förskjutning. Vi har ägnat år åt att lära oss skapa bättre prompter och kedja ihop klipp. Världsmodeller föreslår en framtid där vi designar utrymmen, ställer in regler och låter simuleringen köra.

Detta kopplar till världsmodellkonversationen vi har följt. Tesen att AI bör förstå fysik och kausalitet, inte bara mönstermatchning av pixlar, blir produktverklighet.

Spelutvecklare bör uppmärksamma. Att skapa utforskningsbara 3D-miljöer kräver vanligtvis artister, bandesigners och motorer som Unity eller Unreal. GWM Worlds antyder en framtid där du beskriver utrymmet och låter AI fylla i geometrin.

Gen-4.5 får också ljud

Tillsammans med GWM-1-tillkännagivandet uppdaterade Runway Gen-4.5 med inbyggd ljudgenerering. Du kan nu generera videor med synkroniserat ljud direkt, inget behov av att lägga till ljud i efterproduktion. De har också lagt till ljudredigeringsmöjligheter och multi-shot-videoredigering för att skapa enminutsklipp med konsekventa karaktärer.

För en djupare titt på hur ljud transformerar AI-video, kolla vår bevakning av hur den tysta eran av AI-video tar slut.

Vägen framåt

De tre GWM-1-varianterna, Worlds, Avatars och Robotics, kommer så småningom att smälta samman till en enda modell. Målet är ett enhetligt system som kan simulera alla typer av miljöer, karaktärer eller fysiska system.

💡

GWM Avatars och förbättrade World-funktioner kommer "snart". GWM Robotics SDK är tillgänglig på förfrågan.

Det som gläder mig mest är inte någon enskild funktion. Det är inramningen. Runway säljer inte videoklipp längre. De säljer simuleringsinfrastruktur. Det är en helt annan produktkategori.

Frågan är inte om världsmodeller kommer att ersätta videogeneratorer. Det är hur snabbt skillnaden mellan "skapa video" och "simulera världar" kommer att suddas ut. Baserat på GWM-1 satsar Runway på förr snarare än senare.

Runways GWM-1 är tillgänglig i forskningsförhandsgranskning, med bredare tillgång förväntad i början av 2026. För jämförelser med andra ledande AI-videoverktyg, se vår genomgång av Sora 2 vs Runway vs Veo 3.