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昆侖萬維發(fā)布AIGC全家桶,上線三大新模型

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3月27日,昆侖萬維集團(tuán)旗下天工AI舉辦“世界模型前沿技術(shù)與天工AIGC全家桶大模型生態(tài)”專場發(fā)布會(huì),發(fā)布Matrix-Game 3.0、SkyReels V4、Mureka V9三大核心模型,同時(shí)發(fā)布昆侖萬維2026 AGI戰(zhàn)略,目標(biāo)是通過打造AI經(jīng)濟(jì)平臺,賦予每一個(gè)創(chuàng)作者匹敵一家公司的全棧生產(chǎn)力。





天工AI董事長兼CEO周亞輝周亞輝正式發(fā)布昆侖萬維2026年的AGI戰(zhàn)略升級為“3+1”生態(tài)架構(gòu)——以4個(gè)SOTA大模型為底座,支撐3大AI原生平臺+1個(gè)超級智能體。

其中,DramaWave、Mureka和貓森學(xué)園三個(gè)大平臺的底層邏輯是用SOTA AIGC大模型×內(nèi)容生產(chǎn)×內(nèi)容分發(fā),做到端到端的閉環(huán);另外的“1”——Skywork Super Agents,則是背后通用的操作系統(tǒng),我們把它定義為面向全球所有內(nèi)容創(chuàng)作者的操作系統(tǒng),從長遠(yuǎn)來看,未來可能是五億內(nèi)容創(chuàng)作者規(guī)模的一人公司的操作系統(tǒng)。



展望未來,周亞輝表示,2028年是平臺經(jīng)濟(jì)年,昆侖萬維有望成長為一個(gè)AI native的平臺經(jīng)濟(jì)體。四大SOTA模型、一個(gè)超級智能體操作系統(tǒng)和三大平臺經(jīng)濟(jì)體,歸根到底只是為了實(shí)現(xiàn)一個(gè)目標(biāo)——讓每一個(gè)創(chuàng)作者,都擁有匹配一家公司的全棧AI生產(chǎn)力,在確定的AGI時(shí)代與千萬超級個(gè)體共建繁榮。



昆侖萬維首席科學(xué)家、香港中文大學(xué)教授成宇帶來題為《構(gòu)建物理仿真驅(qū)動(dòng)下的實(shí)時(shí)交互世界:天工世界模型與AIGC全家桶發(fā)布》的模型發(fā)布演講,發(fā)布 Matrix-Game 3.0游戲大模型、SkyReels V4視頻大模型、Mureka V9音樂大模型,這三大模型的迭代升級,將推動(dòng)游戲、視頻、音樂領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)從技術(shù)突破到產(chǎn)業(yè)落地的跨越式發(fā)展。



首先,昆侖萬維正式發(fā)布Matrix-Game 3.0模型:物理仿真驅(qū)動(dòng)下的實(shí)時(shí)交互式世界模型創(chuàng)新實(shí)踐。從 2.0到3.0模型,我們完成了一次關(guān)鍵躍遷:從“可運(yùn)行的交互Demo”,走向“具備穩(wěn)定性與工業(yè)級性能的世界模型系統(tǒng)”。

過去一年,我們看到一個(gè)非常清晰的趨勢:AI已經(jīng)從“理解世界”走向“生成世界”。世界模型正在推動(dòng)AI從“靜態(tài)內(nèi)容生成”走向“動(dòng)態(tài)世界建?!保⒊蔀檫B接感知、決策與生成的核心基礎(chǔ)能力。在此背景下,構(gòu)建物理仿真驅(qū)動(dòng)下的實(shí)時(shí)交互世界是世界模型的核心內(nèi)容。



昆侖萬維正式發(fā)布的Matrix-Game 3.0模型,在數(shù)據(jù)、模型和推理三個(gè)層面完成了一次全新技術(shù)升級。首先是數(shù)據(jù)層面——數(shù)據(jù)決定下限。昆侖萬維基于 Unreal Engine 構(gòu)建了大規(guī)模數(shù)據(jù)引擎,能夠自動(dòng)生成帶有精確動(dòng)作、相機(jī)位姿以及物理一致性的高質(zhì)量交互數(shù)據(jù),目前已經(jīng)覆蓋1000+場景,對于這些數(shù)據(jù)按照5s時(shí)序間隔給所有數(shù)據(jù)生成了局部描述和全局描述。這些數(shù)據(jù)為世界模型學(xué)習(xí)真實(shí)的“動(dòng)作—環(huán)境變化”關(guān)系提供了基礎(chǔ)。

第二是模型層面——模型決定能力。我們設(shè)計(jì)了帶有Memory機(jī)制的DiT架構(gòu),使模型不僅能夠生成當(dāng)前幀,還可以持續(xù)維護(hù)歷史信息,從而解決長時(shí)序生成中的一致性問題,實(shí)現(xiàn)分鐘級的穩(wěn)定生成與記憶能力。

第三是推理層面——推理決定落地。通過一系列推理加速優(yōu)化,包括少步采樣、并行生成以及緩存機(jī)制(KV Cache)和decoder蒸餾等過程,我們實(shí)現(xiàn)了高效的實(shí)時(shí)推理能力。最終在5B模型規(guī)模下,實(shí)現(xiàn)720P分辨率、最高40FPS的實(shí)時(shí)生成。

整體來看,Matrix-Game 3.0 的核心在于:通過“數(shù)據(jù)—模型—推理”的協(xié)同優(yōu)化,首次將開源世界模型推向了帶有記憶能力的長時(shí)序一致性 + 高質(zhì)量 + 實(shí)時(shí)交互的統(tǒng)一框架。



接著,昆侖萬維發(fā)布SkyReels V4模型:下一代視聽創(chuàng)作的全新范式。

當(dāng)前,AI視頻不僅僅是一個(gè)工具,它正在重構(gòu)整個(gè)視聽創(chuàng)作的邏輯,成為下一代產(chǎn)業(yè)的核心基礎(chǔ)設(shè)施?!昂玫腁I視頻生成”對于普通用戶來說,它意味著自由表達(dá)和可控可改;對于產(chǎn)業(yè)創(chuàng)作者,它意味著更低的門檻、更高的效率和更多的可能性。

SkyReels V4通過四大技術(shù)突破——音畫一體雙流聯(lián)合生成架構(gòu)、全模態(tài)理解和精準(zhǔn)控制、全模態(tài)強(qiáng)化學(xué)習(xí)體系和攻克電影級畫質(zhì)與高效生成的平衡難題,分別解決了音畫同步、精準(zhǔn)控制、一站式編輯和高效生成等行業(yè)痛點(diǎn),將AI視頻生成的普惠生產(chǎn)力和解決方案切實(shí)地賦予內(nèi)容創(chuàng)作者和行業(yè)。

SkyReels V4模型實(shí)力也得到了全球權(quán)威榜單的認(rèn)可。在Artificial Analysis Arena的排名中(截至2026年3月18日評測結(jié)果),SkyReels V4在多個(gè)核心賽道均名列前茅——在Text to Video (With Audio) 賽道和Image to Video (With Audio) 賽道,均位列全球第一;在Text to Video (No Audio) 賽道,位列全球第二。



此外,SkyReels V4同步推出了全場景開放API與行業(yè)解決方案,能夠?qū)kyReels V4的強(qiáng)大能力開放給所有合作伙伴,共同推動(dòng)視聽產(chǎn)業(yè)的智能化升級。未來,SkyReels V4致力于成為AI視聽時(shí)代的技術(shù)燈塔,用技術(shù)打破創(chuàng)作的邊界,賦能每一個(gè)創(chuàng)作者。



最后,Mureka V9音樂大模型正式發(fā)布。Mureka V9是一次更可控、更懂表達(dá)的創(chuàng)作升級。團(tuán)隊(duì)將重點(diǎn)進(jìn)一步推進(jìn)到“音樂創(chuàng)作意圖的可控表達(dá)”上:不僅生成得更快、更清晰,也開始更準(zhǔn)確地理解創(chuàng)作者在歌詞段落中的具體表達(dá)訴求。



Mureka V9在段落內(nèi)文本控制、生成效率、混音質(zhì)量與整體聽感等多個(gè)關(guān)鍵維度持續(xù)進(jìn)化,使AI音樂從“能夠生成一首歌”,進(jìn)一步邁向“能夠更穩(wěn)定地按創(chuàng)作意圖完成一首歌”:



Mureka V9依然建立在 MusiCoT(Music Chain-of-Thought) 技術(shù)體系的持續(xù)演進(jìn)之上,進(jìn)一步強(qiáng)化了模型對音樂結(jié)構(gòu)、歌詞段落、表達(dá)意圖與聲音呈現(xiàn)之間關(guān)系的協(xié)同建模,使模型不再只是依據(jù)提示詞“生成一段聲音”,而是能以更接近真實(shí)創(chuàng)作邏輯的方式,理解“這一段該唱什么、怎么唱、為什么要這樣推進(jìn)”。

可以理解為,MusiCoT在Mureka V9中進(jìn)一步融合了對歌詞段落設(shè)計(jì)、語義重心與音樂組織方式的細(xì)粒度思考,讓模型在旋律推進(jìn)、段落表達(dá)、音色安排與整體完成度之間建立更穩(wěn)定的內(nèi)在一致性。

如果說傳統(tǒng)音樂時(shí)代的平臺,連接的是歌曲、歌手和聽眾;那么AI音樂時(shí)代的平臺,連接的將是所有人的意圖、生成、編輯、二創(chuàng)、分發(fā)和表達(dá)。Mureka想推動(dòng)的,是AI音樂從生成工具走向創(chuàng)作系統(tǒng),從單次輸出走向版本化工作流,從做一首歌走向持續(xù)共創(chuàng),從功能集合走向平臺能力。我們希望把音樂從少數(shù)人的專業(yè)技能,變成更多人的表達(dá)語言。

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