Runway 发布 Praxis-1：27B 参数 MoE 扩散 Transformer 联合预测视频与动作
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。
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。
Praxis-1 is a 27B-parameter mixture-of-experts diffusion transformer that predicts video and actions together. We detail the model's architecture, training stages and results in our technical report. runway.com/research/praxi…📊 1 ⚡
本条情报归属 AITOP「模型」核心栏目，重点聚焦北美前沿实验室与硅谷科技巨头。在跨区域产业观察坐标中，该动态直接关联「AI 开发者工具链、Coding Agent 与工程化实践」「中美大模型技术代差与商业化对照」研究主线，反映出当前技术演进与商业落地的最新风向。涉及核心实体与技术议题包括：Runway、Praxis-1、视频生成、世界模型，读者可通过下方标签进入对应专题页查阅历史脉络与关联对比。
信源核验说明：本文原始线索采编自「Runway ML」（@runwayml），经 AITOP 多维评分管线结构化提炼。
