近期，交互式世界模型领域迎来了一系列突破性进展，标志着人工智能技术在模拟三维环境方面取得了显著飞跃。
去年11月，两家创新企业携手打造的Oasis项目在开源世界模型中首次实现了实时互动与游戏功能，不仅生成了逼真的虚拟环境，还展现了对物理规则和游戏逻辑的深刻理解。一段演示动画展示了Oasis所创造的互动世界，令人印象深刻。
今年4月，微软开源的MineWorld模型进一步提升了视觉效果，使得动作生成更加连贯一致。通过一段动图，可以看到MineWorld所生成的精美场景，让人眼前一亮。
紧接着，一家国外初创企业又推出了“多元宇宙”项目，实现了多个玩家在同一世界模型中的游戏互动，进一步拓宽了交互式世界模型的应用边界。
在此背景下，英伟达人工智能总监Jim Fan提出了“物理图灵测试”的概念，旨在为具身智能设立一个类似于图灵测试的标准：如果无法分辨一个场景是由AI还是真实世界布置，那么该AI即视为通过测试。这一提议反映了业界对空间智能发展的高度期待。
5月13日，昆仑万维宣布开源交互式世界基础模型Matrix-Game，这一成果不仅是世界模型技术的重要突破，也是空间智能领域交互式世界生成的关键里程碑。Matrix-Game能够生成完整且可交互的游戏世界，对人类操作指令做出正确响应，同时保留了空间结构与物理特性，画面效果远超以往。
Matrix-Game的发布标志着昆仑万维在空间智能领域的深入探索。与微软MineWorld等模型相比，Matrix-Game在细粒度用户交互控制、高保真视觉与物理一致性、多场景泛化能力等方面展现出显著优势。例如，在“前进+攻击”的场景中，Matrix-Game能够生成连贯的景物变化，包括树木被攻击后的破坏效果，以及视角转换时的景物细节，呈现出极高的真实感。
为了全面评估交互式视频生成的质量，昆仑万维还提出了一套专为Minecraft世界建模设计的统一评测框架——GameWorld Score。该框架从视觉质量、时间一致性、交互可控性、物理规则理解四个维度对模型进行评价，为模型的优化提供了明确方向。
在GameWorld Score基准上，Matrix-Game与Oasis、MineWorld等模型进行了对比测试，结果显示Matrix-Game在四大维度上均取得领先成绩。在双盲评测中，Matrix-Game生成的视频评分也大幅领先，展现出卓越的性能。
Matrix-Game的成功得益于昆仑万维在数据、模型架构等方面的技术创新。研究团队构建了大规模数据集Matrix-Game-MC，通过无标签数据预训练和标注数据可控训练相结合的策略，训练出了参数规模达17B的世界基座模型。同时，创新的图像到世界建模架构使得Matrix-Game能够直接通过视觉内容感知、解读和建模世界，实现了从图像到世界生成的突破。
昆仑万维的Matrix-Game不仅为游戏开发提供了更低成本、更高自由度的内容生成方案，还将与公司的其他AI产品联动，推动影视、广告、XR等内容生产领域的发展。Matrix-Game所代表的空间智能方向也是具身智能等前沿领域发展的重要基础，对于推动国内空间智能领域的发展具有重要意义。
