蚂蚁灵波开源三款世界模型，最小仅1.3B参数

继今年7月开源LingBot-World 2.0 14B模型之后，蚂蚁灵波科技本周进一步开源了三款世界模型：LingBot-World 2.0 Small（1.3B）、LingBot-World 2.0 Bidirectional与LingBot-World 2.0 Causal Pretrain。三款模型分别对应轻量部署、训练蒸馏与因果预训练三类需求，共同构成了从本地体验到大规模训练的完整链路。

其中关注度最高的是LingBot-World 2.0 Small。它采用1.3B参数规模，专门面向消费级单卡GPU设计，可在单卡上实现实时生成。官方称，个人开发者、高校实验室和小型团队也可以从本地体验和复现开始，进一步探索交互方式、推理优化与场景应用。这意味着此前往往依赖多卡集群才能跑动的实时世界模型，使用门槛被明显拉低，个人开发者有机会在自己的机器上直接观察模型的推演效果，并围绕它做出二次开发。

LingBot-World 2.0本身是一个实时交互世界模型。按照官方介绍，该模型支持小时级连续生成，并可以响应攻击、射箭、施法、射击等角色动作，以及下雪、下雨等环境事件。在更高算力与相应推理配置下，LingBot-World 2.0可进一步达到720P / 60FPS的高清实时体验。小时级连续生成是世界模型的一项关键指标，它要求模型在长时间推演中持续维持画面与物理逻辑的一致性，而不是在数秒之后便出现结构崩坏，这对模型的记忆与状态保持能力提出了很高要求。

另外两款开源模型则更偏向后端能力建设。LingBot-World 2.0 Bidirectional面向实时世界模型训练，提供高质量的蒸馏源；LingBot-World 2.0 Causal Pretrain面向后训练、评测和场景适配，提供因果预训练底座。三者配合使用，路径相当清晰：开发者可以用Causal Pretrain作为底座继续训练自己的场景，借助Bidirectional完成知识蒸馏，最后由Small版本完成低成本部署与实时推理。

目前三款模型已同步上线Hugging Face与魔搭社区，开发者可直接获取模型权重与相关资源。从14B到1.3B的连续开源，加上训练、蒸馏、预训练底座的逐层补齐，可以看出这一方向正在从论文演示走向可运行、可复现的工程产品。参数规模下探与配套工具完善，将直接影响世界模型能否形成活跃的开发者社区生态。