3月27日,昆侖萬維集團旗下天工AI舉辦“世界模型前沿技術與天工AIGC全家桶大模型生態”專場發布會,發布Matrix-Game 3.0、SkyReels V4、Mureka V9三大核心模型,同時發布昆侖萬維2026 AGI戰略,目標是通過打造AI經濟平臺,賦予每一個創作者匹敵一家公司的全棧生產力。
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天工AI董事長兼CEO周亞輝周亞輝正式發布昆侖萬維2026年的AGI戰略升級為“3+1”生態架構——以4個SOTA大模型為底座,支撐3大AI原生平臺+1個超級智能體。
其中,DramaWave、Mureka和貓森學園三個大平臺的底層邏輯是用SOTA AIGC大模型×內容生產×內容分發,做到端到端的閉環;另外的“1”——Skywork Super Agents,則是背后通用的操作系統,我們把它定義為面向全球所有內容創作者的操作系統,從長遠來看,未來可能是五億內容創作者規模的一人公司的操作系統。
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展望未來,周亞輝表示,2028年是平臺經濟年,昆侖萬維有望成長為一個AI native的平臺經濟體。四大SOTA模型、一個超級智能體操作系統和三大平臺經濟體,歸根到底只是為了實現一個目標——讓每一個創作者,都擁有匹配一家公司的全棧AI生產力,在確定的AGI時代與千萬超級個體共建繁榮。
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昆侖萬維首席科學家、香港中文大學教授成宇帶來題為《構建物理仿真驅動下的實時交互世界:天工世界模型與AIGC全家桶發布》的模型發布演講,發布 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,將推動游戲、視頻、音樂領域實現從技術突破到產業落地的跨越式發展。
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首先,昆侖萬維正式發布Matrix-Game 3.0模型:物理仿真驅動下的實時交互式世界模型創新實踐。從 2.0到3.0模型,我們完成了一次關鍵躍遷:從“可運行的交互Demo”,走向“具備穩定性與工業級性能的世界模型系統”。
過去一年,我們看到一個非常清晰的趨勢:AI已經從“理解世界”走向“生成世界”。世界模型正在推動AI從“靜態內容生成”走向“動態世界建模”,并成為連接感知、決策與生成的核心基礎能力。在此背景下,構建物理仿真驅動下的實時交互世界是世界模型的核心內容。
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昆侖萬維正式發布的Matrix-Game 3.0模型,在數據、模型和推理三個層面完成了一次全新技術升級。首先是數據層面——數據決定下限。昆侖萬維基于 Unreal Engine 構建了大規模數據引擎,能夠自動生成帶有精確動作、相機位姿以及物理一致性的高質量交互數據,目前已經覆蓋1000+場景,對于這些數據按照5s時序間隔給所有數據生成了局部描述和全局描述。這些數據為世界模型學習真實的“動作—環境變化”關系提供了基礎。
第二是模型層面——模型決定能力。我們設計了帶有Memory機制的DiT架構,使模型不僅能夠生成當前幀,還可以持續維護歷史信息,從而解決長時序生成中的一致性問題,實現分鐘級的穩定生成與記憶能力。
第三是推理層面——推理決定落地。通過一系列推理加速優化,包括少步采樣、并行生成以及緩存機制(KV Cache)和decoder蒸餾等過程,我們實現了高效的實時推理能力。最終在5B模型規模下,實現720P分辨率、最高40FPS的實時生成。
整體來看,Matrix-Game 3.0 的核心在于:通過“數據—模型—推理”的協同優化,首次將開源世界模型推向了帶有記憶能力的長時序一致性 + 高質量 + 實時交互的統一框架。
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接著,昆侖萬維發布SkyReels V4模型:下一代視聽創作的全新范式。
當前,AI視頻不僅僅是一個工具,它正在重構整個視聽創作的邏輯,成為下一代產業的核心基礎設施。“好的AI視頻生成”對于普通用戶來說,它意味著自由表達和可控可改;對于產業創作者,它意味著更低的門檻、更高的效率和更多的可能性。
SkyReels V4通過四大技術突破——音畫一體雙流聯合生成架構、全模態理解和精準控制、全模態強化學習體系和攻克電影級畫質與高效生成的平衡難題,分別解決了音畫同步、精準控制、一站式編輯和高效生成等行業痛點,將AI視頻生成的普惠生產力和解決方案切實地賦予內容創作者和行業。
SkyReels V4模型實力也得到了全球權威榜單的認可。在Artificial Analysis Arena的排名中(截至2026年3月18日評測結果),SkyReels V4在多個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。
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此外,SkyReels V4同步推出了全場景開放API與行業解決方案,能夠將SkyReels V4的強大能力開放給所有合作伙伴,共同推動視聽產業的智能化升級。未來,SkyReels V4致力于成為AI視聽時代的技術燈塔,用技術打破創作的邊界,賦能每一個創作者。
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最后,Mureka V9音樂大模型正式發布。Mureka V9是一次更可控、更懂表達的創作升級。團隊將重點進一步推進到“音樂創作意圖的可控表達”上:不僅生成得更快、更清晰,也開始更準確地理解創作者在歌詞段落中的具體表達訴求。
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Mureka V9在段落內文本控制、生成效率、混音質量與整體聽感等多個關鍵維度持續進化,使AI音樂從“能夠生成一首歌”,進一步邁向“能夠更穩定地按創作意圖完成一首歌”:
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Mureka V9依然建立在 MusiCoT(Music Chain-of-Thought) 技術體系的持續演進之上,進一步強化了模型對音樂結構、歌詞段落、表達意圖與聲音呈現之間關系的協同建模,使模型不再只是依據提示詞“生成一段聲音”,而是能以更接近真實創作邏輯的方式,理解“這一段該唱什么、怎么唱、為什么要這樣推進”。
可以理解為,MusiCoT在Mureka V9中進一步融合了對歌詞段落設計、語義重心與音樂組織方式的細粒度思考,讓模型在旋律推進、段落表達、音色安排與整體完成度之間建立更穩定的內在一致性。
如果說傳統音樂時代的平臺,連接的是歌曲、歌手和聽眾;那么AI音樂時代的平臺,連接的將是所有人的意圖、生成、編輯、二創、分發和表達。Mureka想推動的,是AI音樂從生成工具走向創作系統,從單次輸出走向版本化工作流,從做一首歌走向持續共創,從功能集合走向平臺能力。我們希望把音樂從少數人的專業技能,變成更多人的表達語言。
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