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Runway 发布 Praxis-1:27B 参数 MoE 扩散 Transformer 联合预测视频与动作
Runway 公布了 Praxis-1 模型,这是一个 27B 参数的混合专家(MoE)扩散 Transformer,核心特点是把视频生成和动作预测放在同一个模型里联合完成,而不是像传统视频生成模型那样只输出画面。模型同时预测"接下来会发生什么画面"和"接下来会执行什么动作",偏向世界模型方向。 技术细节方面,Runway 同时发布了技术报告,说明了模型架构、训练阶段划分和评测结果,报告地址在 runway.com/research/praxis。混合专家结构意味着 27B 的总参数量在实际推理时只激活部分专家,可以在保持容量的同时控制推理成本;扩散 Transformer 的骨干则说明它延续扩散模型路线来做视频生成,只是把动作序列作为额外的预测目标接入。 对行业来说,这类似于 Google Genie 系列和 OpenAI Sora 的视频模型向"可交互世界模型"演进的路线:不只是生成视频,还要支撑 agent 或机器人在环境里行动。对做具身智能、仿真环境和交互式内容的开发者,这份技术报告里的训练流程和结果数据值得直接查阅原文。
当前结论
Runway 新发的 Praxis-1 用 27B 参数的 MoE 扩散架构,把视频画面和动作预测合成一个模型,走的是世界模型路线。做具身智能或交互式内容的开发者可以直接看它公开的技术报告,里面写了架构和训练细节。
11 个信源52° AI 热度最后更新 2026/11/13 14:43:00
证据链
11 个信源冲突核查
现有去重数据只说明这些来源讨论同一事件,不代表立场相同。当前没有结构化的支持或反驳证据,不自动推断冲突。