作者 ｜ 黃小藝
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12月1日，可靈正式發(fā)布了新模型——可靈 O1，并連續(xù)發(fā)布了可圖 O1、音畫同出模型可靈2.6、可靈數(shù)字人2.0、可靈O1主體庫(kù)&對(duì)比模版共五個(gè)更新。

最核心的是兩個(gè)O系列的生成模型，與 GPT的o系列一樣，“O”代表著 Omni（all，一切），意味著模型不再局限于單一模態(tài)的輸入。

正因如此，O1也被視為視頻生成界的 “Nano Banana” 。它們的相似點(diǎn)在于，都是多模態(tài)整合，都具有強(qiáng)可控性和多輪編輯能力。

看起來(lái)很酷，但可靈的目標(biāo)并不止于“又一個(gè)視頻模型”。

如果梳理近一年可靈的各種動(dòng)作，你就會(huì)發(fā)現(xiàn)，O系列或許只是一個(gè)序幕，接下來(lái)，可靈的方向是要做出自己的世界模型。

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“Video World Model是未來(lái)！”

事實(shí)上，可靈想做世界模型的這份野心，從來(lái)沒(méi)有隱藏過(guò)。

第一個(gè)火爆的視頻生成模型Sora，在發(fā)布之初就宣稱自己是“世界模擬器”。22個(gè)月過(guò)去，越來(lái)越多的視頻生成模型都在宣傳或研究上，或多或少地朝“世界模型”靠近，可靈也不例外。

各種論文在提供著清晰線索。

早在2024年12月，Sora公開(kāi)上線的同月，快手就發(fā)布過(guò)一篇名為《Owl-1: Omni World Model for Consistent Long Video Generation》的論文，提出了Omni World Model（Owl-1），用于產(chǎn)生長(zhǎng)期連貫且全面的條件，實(shí)現(xiàn)持續(xù)的長(zhǎng)視頻生成，預(yù)測(cè)未來(lái)動(dòng)態(tài)[1]。

從論文來(lái)看，這是他們長(zhǎng)達(dá)一年的技術(shù)演進(jìn)的梳理。進(jìn)入2025年，快手的可靈團(tuán)隊(duì)就開(kāi)始逐漸密集地發(fā)布世界模型相關(guān)研究。

在其中，你甚至可以找到各種當(dāng)下火爆的路線方向。

2025年8月Google 發(fā)了實(shí)時(shí)交互的Genie3，快手則對(duì)它對(duì)應(yīng)的這種生成式交互視頻在游戲領(lǐng)域的應(yīng)用做了研究，論文獲得了ICCV 2025 Highlight。

2025年11月李飛飛正式發(fā)布的3D “世界模型”，快手也有一個(gè)對(duì)應(yīng)的模型Terra。

這些名氣很大的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，快手的策略是緊跟不缺席。

不過(guò)，隨著“世界模型”的概念被炒熱，這也存在一個(gè)爭(zhēng)議點(diǎn)——視頻生成模型，到底是不是世界模型？圖靈獎(jiǎng)得主 Yann LeCun 曾為此潑過(guò)一盆冷水。他認(rèn)為，“視頻生成并不等于世界模型”，單純預(yù)測(cè)下一個(gè)像素點(diǎn)，只是對(duì)畫面的模仿，并非對(duì)物理世界的真正理解。

然后快手可靈團(tuán)隊(duì)在2025年11月也發(fā)布了一篇論文《Simulating the Visual World with Artificial Intelligence: A Roadmap》，里面給出了回應(yīng)：視頻生成模型也可以學(xué)習(xí)物理規(guī)律，像素只是模型渲染給人類看的結(jié)果，不代表模型中間沒(méi)有計(jì)算和推理。

這篇論文可以看作是快手自己為“視頻生成模型如何通往世界模型”畫出的路線圖，在文中，快手明確將Kling 1.0歸類于第一代世界模型，Kling2.1 Master歸類于第二代世界模型。

在他們看來(lái)，現(xiàn)代視頻模型并非直接預(yù)測(cè)像素，而是存在一個(gè)隱式世界模型作為“大腦”，負(fù)責(zé)在肉眼不可見(jiàn)的高維潛在空間（Latent Space）中進(jìn)行推演，這和LeCun的潛在空間推理同理，它接收當(dāng)前的各種狀態(tài)輸入，基于推理能力和內(nèi)化的物理法則——如重力、流體動(dòng)力學(xué)、物體恒常性——計(jì)算出下一時(shí)刻的世界狀態(tài)[3]。

快手專家研究員王鑫濤也直接在知乎上寫下判斷：“我相信，Video World Model 是未來(lái)”。

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可靈最近研究都圍繞世界模型展開(kāi)

繼續(xù)沿著《Simulating the Visual World with Artificial Intelligence: A Roadmap》這篇回看，快手那些看似碎片化的研究——從物理準(zhǔn)確性到鏡頭運(yùn)動(dòng)控制——其實(shí)都能被串聯(lián)進(jìn)這條通往“世界模型”之路中。

Roadmap里的一個(gè)核心是，團(tuán)隊(duì)認(rèn)為“視頻生成”走向“世界模型”的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是Navigation Mode（導(dǎo)航模式）。

快手認(rèn)為，真正的世界模型不能只靠“空間條件”（如布局、草圖、深度圖）來(lái)描摹畫面、進(jìn)行像素級(jí)或有限的控制；它必須能聽(tīng)懂“導(dǎo)航條件”——即那些脫離了畫面依然成立的、具有時(shí)序的、具有空間推理的交互指令（如“向左轉(zhuǎn)”、“推拉鏡頭”）。

也正是因此，團(tuán)隊(duì)有關(guān)“導(dǎo)航條件”的研究格外多。

鏡頭運(yùn)動(dòng)就是一種導(dǎo)航條件，ICCV 高分論文 RecamMaster，提出了一種由攝像機(jī)控制的生成視頻重渲染框架，能夠在新的攝像機(jī)軌跡下再現(xiàn)輸入視頻的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景[4]；SynCamMaster 則進(jìn)一步讓模型在同一時(shí)間軸上實(shí)現(xiàn)多攝像機(jī)視頻生成，確保不同視角間的內(nèi)容一致性[5]；而 AdaViewPlanner 則讓 AI 變成了攝影指導(dǎo)，能自主規(guī)劃最佳觀察路徑[6]。這一系列研究，本質(zhì)上都是在提升模型對(duì)3D、4D空間的動(dòng)態(tài)感知。

這些研究，也反映在了此次的O系列里。

從目前可靈O系列的案例中也能看出，例如，可靈O1針對(duì)一張側(cè)面的車內(nèi)駕駛視頻，生成一張后座視角的車內(nèi)駕駛視頻；可圖O1將一張二維的房間設(shè)計(jì)圖，轉(zhuǎn)化為3維空間的設(shè)計(jì)圖等等。

按照快手Roadmap的定義，我們可以將可靈O1劃分在世界模型第二代到第三代之間。

在快手的定義中， 第二代的主要特征就是交互性，“導(dǎo)航模式”賦予了模型靈活的控制力，使其能遵循預(yù)定義軌跡執(zhí)行長(zhǎng)動(dòng)作序列，而第三代模型則更進(jìn)一步，核心在于“規(guī)劃能力”（Planning）與“實(shí)時(shí)交互”， 進(jìn)一步強(qiáng)化了導(dǎo)航模式，模型不僅能“聽(tīng)指令走路”，還要能基于內(nèi)在的物理知識(shí)，自主推演并生成無(wú)限長(zhǎng)的視頻序列。

也就是說(shuō)，僅僅會(huì)“運(yùn)鏡”是不夠的，模型還必須懂物理、能思考。因此在導(dǎo)航類論文之外，快手還構(gòu)建了物理、推理方向的研究。

比如，快手推出的Monet訓(xùn)練框架，通過(guò)讓多模態(tài)大語(yǔ)言模型 (MLLMs)直接在連續(xù)的潛在視覺(jué)空間中進(jìn)行推理，增強(qiáng)視覺(jué)推理能力[7]；

還有PhysMaster，作為一種模型外掛，通過(guò)注入物理知識(shí)來(lái)增強(qiáng)視頻生成模型的物理感知能力，使其能夠生成更符合物理規(guī)律的視頻。[8]。

隨著研究碎片們不斷補(bǔ)齊，O系列，會(huì)是可靈打開(kāi)新“世界”的大門嗎？

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在“賺錢工具”與“世界模擬器”的夾縫中

如果快手想要繼續(xù)向世界模型前進(jìn)，實(shí)時(shí)性就是一個(gè)關(guān)鍵的卡點(diǎn)。

盡管 O1 模型在空間邏輯、指令遵循上有進(jìn)步，但生成一段 5 秒的視頻目前仍需耗時(shí)約 2 分鐘。這種“高延遲”并非 O1 獨(dú)有的問(wèn)題，回看從可靈 1.0 到可靈 2.1 Master 的整個(gè)迭代軌跡，團(tuán)隊(duì)顯然采取了一種“畫質(zhì)優(yōu)先，速度讓位”的策略。

但對(duì)于一個(gè)旨在模擬世界的系統(tǒng)而言，如果無(wú)法做到實(shí)時(shí)響應(yīng)，那么它更像是一個(gè)精美的“離線渲染器”，而非真正意義上可交互的“世界模型”。如何在保持高保真畫質(zhì)的同時(shí)，將分鐘級(jí)的生成時(shí)間壓縮至秒級(jí)、毫秒級(jí)，是一個(gè)難題。

不過(guò)，在一篇《Context as Memory: Scene-Consistent Interactive Long Video Generation with Memory Retrieval》的論文中，團(tuán)隊(duì)也埋下了一個(gè)伏筆：隨著“上下文壓縮”技術(shù)的改進(jìn)，視頻生成時(shí)間有望降低。

這一切也形成了一個(gè)非常有意思的“錯(cuò)位”：當(dāng)年第一個(gè)喊出“世界模擬器”口號(hào)的 Sora，如今反而越來(lái)越像個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理，忙著搞 AI 視頻版的 TikTok，開(kāi)發(fā) Cameo這種娛樂(lè)玩法，一門心思往應(yīng)用層鉆，而快手盡管攢了一系列的研究，但偏偏對(duì)外的產(chǎn)品公布里，就不提世界模型。

“技術(shù)向左，產(chǎn)品向右”的矛盾背后，是商業(yè)盤算。

在11月19日的Q3財(cái)報(bào)會(huì)上，程一笑提到，視頻模型與大語(yǔ)言模型本質(zhì)上均朝著世界模型方向演進(jìn)，且視頻模型有望成為世界模型的核心技術(shù)支撐，但可靈現(xiàn)階段仍將“AI影視創(chuàng)作場(chǎng)景”作為核心目標(biāo)。

某種程度上，可靈的產(chǎn)品和模型是分離的。模型在水下，可靈平臺(tái)作為一個(gè)產(chǎn)品才是對(duì)外輸出的核心。據(jù)快手Q1的財(cái)報(bào)會(huì)披露，可靈AI營(yíng)業(yè)收入主要由P端付費(fèi)用戶（指專業(yè)的自媒體、視頻創(chuàng)作者和廣告營(yíng)銷從業(yè)者等）以及為企業(yè)客戶提供API服務(wù)構(gòu)成，而其中近70%由P端付費(fèi)用戶貢獻(xiàn)。

這群“金主”不在乎你是不是“世界模擬器”，也沒(méi)那么在乎實(shí)時(shí)性，他們只在乎能不能穩(wěn)定出片、能不能賺錢。因此可靈外宣稱自己是世界模型，似乎除了被挑剔，也沒(méi)有額外的增益。

但情況遲早要轉(zhuǎn)變。

單純作為“影視創(chuàng)作工具”的商業(yè)天花板是肉眼可見(jiàn)的，根據(jù)此前和11月19日披露的Q3數(shù)據(jù)，可靈AI今年第一季度、第二季度、第三季度的收入分別超過(guò)1.5億元、2.5億元、3億元，全年預(yù)計(jì)收入1.4億美元，但增速逐漸放緩。

無(wú)論是谷歌 Veo3 被用于機(jī)器人領(lǐng)域，還是特斯拉利用生成式視頻訓(xùn)練自動(dòng)駕駛，亦或是游戲行業(yè)對(duì)AI引擎的渴求，具身智能、自動(dòng)駕駛、游戲引擎等領(lǐng)域，才是視頻生成模型真正的星辰大海，對(duì)模型的物理一致性和實(shí)時(shí)交互能力也提出了極高的要求。

所以，哪怕對(duì)于視頻生成模型來(lái)說(shuō)，想要不再只是一個(gè)昂貴的玩具或是一個(gè)輔助的創(chuàng)作工具，做成“世界模型”是一件生死攸關(guān)的大事。因?yàn)橹挥心M真實(shí)，才能挖動(dòng)和物理世界交互的金礦。

在今天的O系列之后，看起來(lái)我們可以期待快手接下來(lái)的“W”模型了。

參考資料：

[1]Owl-1: Omni World Model for Consistent Long Video Generation

[2]A Survey of Interactive Generative Video

[3]Simulating the Visual World with Artificial Intelligence: A Roadmap

[4]ReCamMaster: Camera-Controlled Generative Rendering from A Single Video

[5]SynCamMaster: Synchronizing Multi-Camera Video Generation from Diverse Viewpoints

[6]AdaViewPlanner: Adapting Video Diffusion Models for Viewpoint Planning in 4D Scenes

[7]Monet: Reasoning in Latent Visual Space Beyond Images and Language

[8]PhysMaster: Mastering Physical Representation for Video Generation via Reinforcement Learning

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