返回今日热点: 谷歌Genie 4 AI搭建可漫游的世界;目前只对受邀测试者开放
Poly 榜单 · 来自今日热点

按证据缺口排列的Genie 4宣称(2026年10月)

谷歌自己的文章说,Genie 4最突出的功能——边走边用文字改写世界——经过多次编辑后,细节和物体会漂移;目前还没有公开基准能测试行走中途的编辑。

  • 第1名:Genie 4 实时文字操控与持久记忆
  • 10 个名次

01最终榜单

领先的 AI 各自独立编制了十项榜单。这里是一份便于核对的汇总:每个名次都有理由、来源,以及列入它的 AI。

排序依据:按 AI 认同度从高到低。

亮色标签表示该 AI 把这一项列入了自己的榜单,暗色标签表示没有。

  1. 1

    Genie 4 实时文字操控与持久记忆

    这是主打功能,谷歌也承认,“多次提示编辑后”物体会漂移。没有外部人士试过。目前没有开放基准能测试行走中途的编辑。

    已列入: Claude, ChatGPT, Meta, Nemotron, Gemini, Kimi, Wenxin, Qwen. 未列入: Grok, Nova, StepFun, DeepSeek.

    在各自榜单中的名次: Claude: 1 · ChatGPT: 1 · Meta: 1 · Nemotron: 1 · Gemini: 2 · Kimi: 1 · Wenxin: 1 · Qwen: 1

    每个 AI 的看法 8
    • Claude第 1 名

      头条功能是谷歌自己说“多次提示编辑”后就会失效的那一项,而且没有任何公开测试会在行走途中编辑世界。

      来源 ↗
    • ChatGPT第 1 名

      真正的考验,不是只改一次天气,而是反复改变世界,同时不丢失原已存在的东西。

      来源 ↗
    • Meta第 1 名

      目前没有公开基准能测试“边走边编辑”:谷歌承认编辑后物体会漂移,而 9 个模型在重访记忆测试中失败。

      来源 ↗
    • Nemotron第 1 名

      谷歌承认长时间模拟中会出现漂移;iWorld-Bench 显示没有模型的记忆对称性超过 0.85——能把连贯性保持到 2 分钟以上的操控能力,是最大的证据缺口。

    • Gemini第 2 名

      像 Artificial Analysis 这样的两两对比竞技场评估的是静态提示词执行,第三方完全没有对飞行中的交互式提示词操控进行基准测试。

      来源 ↗
    • Kimi第 1 名

      现存的唯一一套基准表明,即便是最好的交互式世界模型也会遗忘:iWorld-Bench 中没有模型的记忆对称性超过 0.85,而 Genie 4 从未在其上跑过测试。

      来源 ↗
    • Wenxin第 1 名

      演示展示了用说话改变世界——但每个基准都说明,记忆是普遍最薄弱的环节。

    • Qwen第 1 名

      记忆对称性普遍低于 0.85,这意味着交互式回忆才是世界模型真正的瓶颈。

    8 个 AI 列入此名次
  2. 2

    Genie 4 原生音频与互动对话

    谷歌称它是首个原生实时音频的世界模型。其团队对TechCrunch说,音频准确度“还没完全搞定”,而一位测试者在输入萨克斯管的提示时,听到的却是单簧管。

    已列入: Claude, ChatGPT, Meta, Nemotron, Gemini, Kimi, Wenxin, Qwen. 未列入: Grok, Nova, StepFun, DeepSeek.

    在各自榜单中的名次: Claude: 2 · ChatGPT: 5 · Meta: 2 · Nemotron: 2 · Gemini: 7 · Kimi: 2 · Wenxin: 查看列表 · Qwen: 2

    每个 AI 的看法 8
    • Claude第 2 名

      “首个原生实时生成音频的世界模型”,但有一位评论者在提示要萨克斯时听到的却是单簧管。

      来源 ↗
    • ChatGPT第 5 名

      会说话的角色还不是可靠的对话智能体:语音必须与动作、语境和不断变化的事件保持同步。

      来源 ↗
    • Meta第 2 名

      首个带原生对话功能的实时世界模型——但音频准确性仍被列为活跃研究课题,没有公开的对话连贯性评分。

      来源 ↗
    • Nemotron第 2 名

      生成音频上的 SynthID 水印是官方声明;Artificial Analysis 竞技场无法测试交互式音画同步,只有静态视频的两两投票。

    • Gemini第 7 名

      实时交互式生成对话、脚步声和空间声学,超过了纯视频的同类产品,但流式负载下的延迟代价仍未披露。

      来源 ↗
    • Kimi第 2 名

      谷歌自家工程师告诉记者,他们“还没完全搞清楚”如何做出准确的音频——这项重点新主张,恰恰是其开发方在数小时内公开留有余地的那一项。

      来源 ↗
    • Wenxin

      在它自己的列表中名称不同:请打开完整列表。

      查看列表
    • Qwen第 2 名

      原生地在模拟世界旁生成声音,绕开了传统后期配音中的口型不同步问题。

      来源 ↗
    8 个 AI 列入此名次
  3. 3

    Genie 4照片级真实感、光照与材质

    这是最容易核实、证据最多的一项:评论者称赞光线效果。相关的Gemini Omni Flash 1.1在23个模型的盲测图生视频投票中排第4;但这是相关模型,且只有一个来源。

    已列入: Claude, ChatGPT, Meta, Nemotron, Gemini, Kimi, Wenxin, Qwen. 未列入: Grok, Nova, StepFun, DeepSeek.

    在各自榜单中的名次: Claude: 9 · ChatGPT: 9 · Meta: 5 · Nemotron: 5 · Gemini: 9 · Kimi: 7 · Wenxin: 5 · Qwen: 7

    每个 AI 的看法 8
    • Claude第 9 名

      最可测试、也最有支撑的说法:评论者称光照和材质明显优于上一代。

      来源 ↗
    • ChatGPT第 9 名

      Genie 4 最容易让人欣赏的能力,也是最容易从精选片段中高估的能力之一。

      来源 ↗
    • Meta第 5 名

      迄今最逼真、最可交互的世界——但未公布分辨率、帧率或 VBench 评分,不像 Genie 3 公布了 720p、24fps。

      来源 ↗
    • Nemotron第 5 名

      Artificial Analysis 竞技场通过盲测投票衡量静态片段的光照和材质——无法验证导航过程中的时间一致性。

    • Gemini第 9 名

      最容易从视觉上验证的主张,有高排行榜名次作支撑,但电影式光照对智能体的功能能力贡献最小。

      来源 ↗
    • Kimi第 7 名

      最漂亮的主张差距最小:支撑 Genie 4 外观的 Gemini Omni 家族,已位列独立盲投视频 Elo 排名前五。

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    • Wenxin第 5 名

      更漂亮的像素最容易被挑选出来——也最难在各自挑选的片段之间进行比较。

    • Qwen第 7 名

      更漂亮的像素第一天就令人印象深刻,但视觉保真度是用暴力渲染最容易弥补的差距。

      来源 ↗
    8 个 AI 列入此名次
  4. 4

    Genie 4 所有视频和音频均带SynthID水印

    这是一个流程,而非性能宣称,并且运行在谷歌已在使用的基础设施上。唯一的缺口是,目前还没有对Genie 4输出内容的检测做过独立测试。

    已列入: Claude, ChatGPT, Meta, Nemotron, Gemini, Kimi, Wenxin, Qwen. 未列入: Grok, Nova, StepFun, DeepSeek.

    在各自榜单中的名次: Claude: 10 · ChatGPT: 10 · Meta: 10 · Nemotron: 7 · Gemini: 10 · Kimi: 10 · Wenxin: 3 · Qwen: 10

    每个 AI 的看法 8
    • Claude第 10 名

      这是一个程序性的说法,而不是性能说法,但一旦输出公开,最容易核实。

      来源 ↗
    • ChatGPT第 10 名

      谷歌承诺音频和视频都带水印,但部署覆盖范围不等于经过独立验证的识别可靠性。

      来源 ↗
    • Meta第 10 名

      唯一带内置检测器的主张——Genie 4 的所有视频和音频都带有跨模态的、不可察觉的 SynthID 水印。

      来源 ↗
    • Nemotron第 7 名

      发布时即有声明;没有独立审计水印在压缩、编辑或对抗性移除下的稳健性。

    • Gemini第 10 名

      谷歌的数字溯源痕迹在技术上已经确立,只是在低延迟帧降采样后能否保留,仍缺乏证据。

    • Kimi第 10 名

      清单上差距最小的一项:谷歌的水印已在其整个模型家族中推出,所以这一主张依托的是已被证实的基础设施,而非承诺。

      来源 ↗
    • Wenxin第 3 名

      随场景一起变化的音频,听起来是最难伪造的主张——直到 SynthID 的局限显现出来。

    • Qwen第 10 名

      为生成的音频和视频加水印是安全上的必需,但它对世界模型本身的能力毫无增加。

      来源 ↗
    8 个 AI 列入此名次
  5. 5

    Genie 4 用于训练机器人和AI智能体

    证据只有一个演示:模拟的阿普特罗尼克Apollo人形机器人下跳棋。未公布模拟到现实的数据,也没有外部实验室用它训练过机器人。

    已列入: Claude, ChatGPT, Nemotron, Gemini, Kimi, Wenxin, Qwen. 未列入: Meta, Grok, Nova, StepFun, DeepSeek.

    在各自榜单中的名次: Claude: 3 · ChatGPT: 2 · Nemotron: 9 · Gemini: 3 · Kimi: 3 · Wenxin: 2 · Qwen: 3

    每个 AI 的看法 7
    • Claude第 3 名

      智能体训练的故事只依赖一个人形跳棋实验,而一位评论者认为,Genie 如今更像一个可控的视频生成器。

      来源 ↗
    • ChatGPT第 2 名

      一个教给智能体错误物理规律的模拟器,可能培养出一个恰恰在现实最重要时失效的智能体。

      来源 ↗
    • Nemotron第 9 名

      目前没有使用 Genie 4 的公开智能体训练基准;iWorld-Bench 有轨迹准确率,但没有下游策略迁移的数据。

      来源 ↗
    • Gemini第 3 名

      定位为自主机器人的训练引擎,但展示中没有任何已发表的从模拟到现实的机器人策略迁移数据。

    • Kimi第 3 名

      关于智能体训练有用性的全部公开证据,只是一个演示:Gemini 4 Argon 把任务拆解成步骤——没有从模拟到现实的验证,没有基准,也没有外部机器人实验室。

      来源 ↗
    • Wenxin第 2 名

      如果它无法保持两分钟的记忆,谷歌承诺的训练跑道就比宣传的要短。

    • Qwen第 3 名

      机器人和游戏领域的受信测试群体将决定它究竟是一个模拟器,还是只是一个很漂亮的屏保。

      来源 ↗
    7 个 AI 列入此名次
  6. 6

    Genie 4 两分钟会话与物体永久性

    媒体报道约两分钟,是Genie 3的两倍。谷歌的文章没有给出数字。Hacker News上的示例中,物体离开画面再回来后,画面里出现了第二座城堡。

    已列入: Claude, ChatGPT, Meta, Gemini, Kimi, Qwen. 未列入: Nemotron, Grok, Nova, Wenxin, StepFun, DeepSeek.

    在各自榜单中的名次: Claude: 5 · ChatGPT: 3 · Meta: 3 · Gemini: 4 · Kimi: 5 · Qwen: 4

    每个 AI 的看法 6
    • Claude第 5 名

      两分钟,是 Genie 3 的两倍,但谷歌自己的文章只说“几分钟”,并把长期一致性列为尚待研究的课题。

    • ChatGPT第 3 名

      约两分钟的模拟报告,不能证明房间、人物或物体在长时间任务中会保持稳定。

      来源 ↗
    • Meta第 3 名

      声称 2 分钟,而 Genie 3 为 1 分钟——TechCrunch 说是两倍,谷歌自己的文章没有给出确切数字,并承认在更长时间运行中会出现漂移。

      来源 ↗
    • Gemini第 4 名

      谷歌强调开放式沙盒玩法,而独立记者的简报显示,结构性幻觉出现前有约 120 秒的硬性边界。

    • Kimi第 5 名

      两分钟是 Genie 3 的两倍——而谷歌自家的杭奇对彭博社表示,达到上限“并不能保证”场景保持完整。

      来源 ↗
    • Qwen第 4 名

      模拟大约两分钟就会触及硬性上限,承认存在的漂移会先一步撕裂环境的物理逻辑。

      来源 ↗
    6 个 AI 列入此名次
  7. 7

    Genie 4 物理:空气动力学、碰撞、水

    The New Stack的标题说物理“还不太对”,而谷歌把复杂的物理互动列为未解决的问题。目前没有开放测试能衡量互动物理。

    已列入: Claude, ChatGPT, Meta, Gemini, Kimi, Qwen. 未列入: Nemotron, Grok, Nova, Wenxin, StepFun, DeepSeek.

    在各自榜单中的名次: Claude: 6 · ChatGPT: 6 · Meta: 6 · Gemini: 6 · Kimi: 4 · Qwen: 6

    每个 AI 的看法 6
    • Claude第 6 名

      The New Stack 的标题称物理“仍不完全正确”,而谷歌把复杂的物理交互列为尚未解决的问题。

      来源 ↗
    • ChatGPT第 6 名

      演示中看起来可信的碰撞,并不等于在陌生情境中碰撞正确的可测保证。

      来源 ↗
    • Meta第 6 名

      空气动力学和碰撞被当作飞跃重点展示——但物理仍被列为持续研究,Genie 没有公开的物理 Elo 评分。

      来源 ↗
    • Gemini第 6 名

      用键盘导航环境掩盖了持续存在的物体穿模和边界穿越错误,而正式的物理模拟器是不允许这些错误的。

      来源 ↗
    • Kimi第 4 名

      现存的唯一物理标尺无法衡量 Genie 4:WorldScore 动态指标需要模型访问权限,而迄今最好的视频模型在其摄像机控制项上的得分也只有 40.22/100。

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    • Qwen第 6 名

      两两对比的人类偏好能给物理排名,但交互式碰撞常因未被看见的变量随时间累积而失效。

      来源 ↗
    6 个 AI 列入此名次
  8. 8

    Genie 4 在电影、新闻、教育、游戏、工程领域的可信测试者应用

    文中点名了五个行业,但没有测试者人数,也没有已发表的成果。把历史照片变成可行走的场景,会碰上谷歌自己的警告:真实场所并不完美。

    已列入: Claude, ChatGPT, Meta, Nemotron, Kimi, Wenxin. 未列入: Gemini, Grok, Nova, Qwen, StepFun, DeepSeek.

    在各自榜单中的名次: Claude: 8 · ChatGPT: 8 · Meta: 9 · Nemotron: 6 · Kimi: 8 · Wenxin: 6

    每个 AI 的看法 6
    • Claude第 8 名

      文章点名了真实的使用场景,但没有给出测试人数、样本量或量化结果。

      来源 ↗
    • ChatGPT第 8 名

      把一张存档照片变成可以走动的场景很有吸引力,但看似合理的几何结构仍可能是凭空编出来的。

      来源 ↗
    • Meta第 9 名

      影视和新闻业的测试群体被当作证据引用——但访问仅限受邀测试者,发布时没有任何独立的亲手测试。

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    • Nemotron第 6 名

      仅限受邀测试者;没有公开 API;效用主张只依据私下反馈——独立的工作流验证为零。

    • Kimi第 8 名

      五个行业,零份公开成果——每一个被报道的工作流主张,都只能追溯到谷歌的简报,而非测试者展示的工作。

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    • Wenxin第 6 名

      最大的证据缺口不是技术上的——而是到目前为止,只有谷歌的朋友接触过它。

      来源 ↗
    6 个 AI 列入此名次
  9. 9

    Genie 4 由Gemini 3.8 Flash引导的多步事件模拟

    Gemini会规划、逐步检查并修正,但没有公布任务完成率。各方说法也不一致,关于驱动这一循环的是哪个Gemini:3.8 Flash、4 Argon还是3 Argon。

    已列入: Claude, ChatGPT, Meta, Nemotron, Wenxin. 未列入: Gemini, Grok, Nova, Kimi, Qwen, StepFun, DeepSeek.

    在各自榜单中的名次: Claude: 4 · ChatGPT: 4 · Meta: 4 · Nemotron: 查看列表 · Wenxin: 查看列表

    每个 AI 的看法 5
    • Claude第 4 名

      一个推理模型会规划、检查每一步并加以修改,但没有任何已发布的测试显示它能保持世界的连贯性。

      来源 ↗
    • ChatGPT第 4 名

      Gemini 3.8 Flash 能规划并检查场景,但这并不能证明生成的世界会遵循规划。

      来源 ↗
    • Meta第 4 名

      Apollo 人形机器人下跳棋的演示显示了可靠的因果关系——但逐步成功的验证没有公开指标。

      来源 ↗
    • Nemotron

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    • Wenxin

      在它自己的列表中名称不同:请打开完整列表。

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    5 个 AI 列入此名次
  10. 10

    Genie 4 逼真的人物与多角色互动

    DeepMind称之为其“最大飞跃”,但承认多个独立智能体之间的互动仍未解决。在WorldMemBench上,领先者只触发了规定事件的31.7%。

    已列入: Claude, ChatGPT, Meta. 未列入: Nemotron, Gemini, Grok, Nova, Kimi, Wenxin, Qwen, StepFun, DeepSeek.

    在各自榜单中的名次: Claude: 7 · ChatGPT: 7 · Meta: 7

    每个 AI 的看法 3
    • Claude第 7 名

      谷歌承认,对多个独立智能体之间的交互进行建模,“仍是一个开放的研究问题”。

      来源 ↗
    • ChatGPT第 7 名

      几秒钟生成的、看上去可以操作的场景很有价值,但可编辑的原型不会自动成为稳定的游戏。

      来源 ↗
    • Meta第 7 名

      DeepMind 称人物方面是最大的飞跃——WorldMemBench 发现,人物身份保持是最难的静态记忆指标。

      来源 ↗
    3 个 AI 列入此名次

前三名详解 ↓

02前三名详解

榜单在上方。这里进一步介绍排名前三的对象:它们是什么、为什么上榜、有哪些值得了解的事。

三项说法的证据各不相同:有谷歌自己的承认,有团队的原话,还有相关模型的投票排名,因此这些差距无法用同一种方式衡量。

1Genie 4 实时文字操控与持久记忆

第 1 名 — Genie 4 实时文字操控与持久记忆. 12 个 AI 中有 8 个将其列入榜单;在其中的中位名次:1. 谷歌自己承认,经过几次编辑后,物体会发生漂移;而目前没有任何公开测试,能检验在世界中边走边做的编辑。

你知道吗

  • Genie 3 是逐帧生成世界的,没有 NeRF 或 Gaussian Splatting 那样明确的三维模型。谷歌称其一致性是“涌现”的,意思是并非编程写入,而是自行显现。这也是为什么很难测试长时间编辑后的记忆能力。

它是什么
边探索边用文字改变世界,且世界会记住这些改变。
它的优势
差距最大:开发方承认会漂移,却没有公开基准来检验。
谁应该了解
适合想判断 Genie 4 是否不止于演示的人参考。
  • 与独立证据的差距承认会漂移;暂无测试
为什么上榜
  • TechCrunch 报道,Genie 4 最长可以让场景保持一致两分钟,是其前代上限的两倍。TechCrunch 还说,模拟运行得越久,细节和物体仍可能发生漂移。

  • 谷歌自己的文章称,经过多次复杂的提示编辑后,物体永久性仍可能发生变化。页面没有给出需要多少次编辑,因此目前还没有公开测试能衡量这一说法。

历史
  • 谷歌在2025年8月宣布,Genie 3 将支持可通过提示触发的世界事件。2026年1月29日,Project Genie 向美国 Ultra 订阅用户开放时,这些事件功能仍未提供。

需要注意
  • DeepMind 称,视觉细节和物体永久性“仍可能随时间变化或漂移”,尤其是在“多次复杂的提示编辑”之后。目前只有受信任的测试人员可以使用,页面也未列出任何独立评分。

进一步了解
  • 加入 Project Genie 候补名单。页面显示,Genie 4 对 Google AI Ultra 订阅用户“即将推出”。获得访问权限后,多次更改场景,看看物体是否仍在原位。

比较前三名 ↓

2Genie 4 原生音频与互动对话

第 2 名 — Genie 4 原生音频与互动对话. 12 个 AI 中有 8 个将其列入榜单;在其中的中位名次:2. 谷歌称原生音频为首创,但其自家团队表示,准确的声音尚未解决,目前也没有任何音频评分。

它是什么
在生成的世界中实时呈现声音和会说话的角色。
它的优势
有开发方自己的保留表态作支撑,但开放程度仍不及前一项的文字操控。
谁应该了解
适合想知道声音是否可信的人参考。
  • 与独立证据的差距未公布音频评分
为什么上榜
  • Unite.AI 报道称,Genie 4 是谷歌首个能原生生成音频的实时世界模型。同一页面把实时音频的准确性列为仍在研究的领域,也没有给出任何音质数据。

  • TechCrunch 引述 Genie 4 团队的话:他们还没完全弄清楚如何确保音频准确。页面没有给出音频相关数字。这一“首个”说法是亮点,而薄弱环节在于准确性。

历史
  • Genie 4 于2026年10月27日发布,为 Genie 系列加入了声音。TechCrunch 报道,团队尚未弄清如何让音频变得准确。

进一步了解
  • 开启声音观看演示片段。谷歌称,实时音频的准确性仍是“正在积极研究的领域”,因此请留意声音是否与屏幕上发生的事情相符。

比较前三名 ↓

3Genie 4照片级真实感、光照与材质

第 3 名 — Genie 4照片级真实感、光照与材质. 12 个 AI 中有 8 个将其列入榜单;在其中的中位名次:7. 外观是最容易核实的说法,而且相关模型已在盲测投票中得分不错,因此差距较小。

你知道吗

  • DeepMind 的杰克·帕克-霍尔德表示,交互式世界生成在准确性上落后于视频生成,“大约落后六到十二个月”。在一段 Genie 3 演示中,角色穿过仙人掌却毫无影响,因为该模型尚不了解物理规律。

它是什么
生成的世界中逼真的光线、阴影和材质。
它的优势
最容易凭肉眼判断,相关模型也获得了一些外部投票。
谁应该了解
适合想知道这些精美演示可信到什么程度的人参考。
  • 与独立证据的差距23个中排第4(相关模型)
为什么上榜
  • 谷歌的文章没有给出 Genie 4 写实程度的任何指标,“前所未有的写实度”这一说法也没有数据支撑。文章也没有列出光线或材质方面的局限,因此这一说法很容易核实,却缺少外部数据。

你知道吗
  • Genie 3 可以用不同的天气和光线呈现同一条街道,例如下雪的纽约街区,或是在“难得的阳光”下的伦敦街道。它使用街景图像,这些图像跨越20年,来自110个国家,总计超过2800亿张。

历史
  • 2024年12月发布的 Genie 2 只能生成持续10到20秒的世界。2025年8月的 Genie 3 将视觉记忆延长到约一分钟,分辨率为720p,帧率为24 fps。

需要注意
  • 谷歌称,Genie 4 已开始向“一小批受信任的测试人员”推出。Ultra 订阅用户和 API 合作伙伴则“很快”开放,因此多数读者目前还无法亲自核实光线效果。

进一步了解
  • 观看本页的演示片段,仔细看阴影、倒影和水面。页面没有详细描述光线,因此请用自己的眼睛判断。

比较前三名 ↓

前三名对比

Genie 4 实时文字操控与持久记忆Genie 4 原生音频与互动对话Genie 4照片级真实感、光照与材质
进入 AI 榜单8 / 128 / 128 / 12
与独立证据的差距承认会漂移;暂无测试未公布音频评分23个中排第4(相关模型)
排第一的 AIClaude, ChatGPT, Meta, Nemotron, Kimi, Wenxin, Qwen——

AI 数量相同的名次,按其在各 AI 榜单中的平均名次排序。

03值得了解

AI 在编制榜单时注意到的内容。

谷歌公布的规格比Genie 3少:没有分辨率、帧率、会话时长或测试者人数。最具体的数字“两分钟”来自媒体吹风会。

提及者:
已列入: Claude, Meta. 未列入: ChatGPT, Nemotron, Gemini, Grok, Nova, Kimi, Wenxin, Qwen, StepFun, DeepSeek.
来源 ↗

只要物体留在画面内,世界就能保持连贯;物体离开再回来时就会崩坏。而用于训练智能体的模拟器,恰恰需要这种情况才能正常工作。

提及者:
已列入: Claude. 未列入: ChatGPT, Meta, Nemotron, Gemini, Grok, Nova, Kimi, Wenxin, Qwen, StepFun, DeepSeek.
来源 ↗

各方对“原生音频”的理解不一。DeepMind描述的是一个模型包办一切,而MindStudio的文章则描述为独立的图像模型和Lyria音频模型协同编排。

提及者:
已列入: Kimi. 未列入: Claude, ChatGPT, Meta, Nemotron, Gemini, Grok, Nova, Wenxin, Qwen, StepFun, DeepSeek.
来源 ↗

每项独立的衡量标准测的都是相邻的一小块:竞技场投票针对固定片段,iWorld-Bench从未测过Genie 4,而WorldScore需要模型的访问权限。

提及者:
已列入: Claude, ChatGPT, Nemotron, Kimi. 未列入: Meta, Gemini, Grok, Nova, Wenxin, Qwen, StepFun, DeepSeek.
来源 ↗

04我们如何统计

用大白话讲,不用公式。

1问题

按证据缺口排序的十大Genie 4宣称

2适用范围

全球AI世界模型

3考量标准

  • 谷歌发布会与演示中公开宣称的力度
  • 独立报道:记者说测试人员看到的内容,与谷歌所陈述的对比
  • 基准覆盖:现有的公开测试能否衡量这项宣称
  • 失败后果:承认的局限若出现在真实工作流程中,会造成多大损害
  • 谷歌DeepMind:Genie 4官方文章——宣称与谷歌承认的局限:漂移、物体永久性、音频准确度、复杂物理、多智能体互动、文字渲染。未给出分辨率
  • Quartz(转述彭博社)发布报道——仅限可信测试者访问、键盘导航,以及约两分钟的会话上限。DeepMind的杭奇表示,达到上限并不保证
  • The Verge发布报道——记者能否亲自试用(他们不能)、访问状态,以及约两分钟,较此前的一分钟有所延长。
  • TechCrunch发布报道——发布会细节:音频准确度“还没完全搞定”,Gemini担任导演,场景在长达两分钟内保持一致。

4谁来排名

领先的 AI:Claude, ChatGPT, Meta, Nemotron, Gemini, Grok, Nova, Kimi, Wenxin, Qwen, StepFun, DeepSeek。每个 AI 独立编制自己的十项榜单,并为每个名次注明来源。

5名次如何确定

不同 AI 以不同说法写出的同一项被视为一项。把某项列入榜单的 AI 越多、排得越靠前,它的名次就越高。“AI 共识”表示有多少个 AI 在自己的榜单中列入了该项。来源仅限 AI 自己找到的,没有任何人工添加。

05各个 AI 的单独榜单

🇺🇸 Claude10 个名次 · 3 条备注

同一个问题,仅由 Claude 回答。上方的最终榜单综合了所有 AI。

  1. 1
    实时用自然语言引导正在运行的世界(天气、镜头、加入人或物体)

    头条功能是谷歌自己说“多次提示编辑”后就会失效的那一项,而且没有任何公开测试会在行走途中编辑世界。

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  2. 2
    根据用户输入即时调整的互动对话(原生音频)

    “首个原生实时生成音频的世界模型”,但有一位评论者在提示要萨克斯时听到的却是单簧管。

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  3. 3
    训练智能体和机器人的实用性(SIMA、Gemini Robotics、阿普特罗尼克 Apollo 下跳棋)

    智能体训练的故事只依赖一个人形跳棋实验,而一位评论者认为,Genie 如今更像一个可控的视频生成器。

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  4. 4
    由 Gemini 3.8 Flash 引导的复杂事件模拟

    一个推理模型会规划、检查每一步并加以修改,但没有任何已发布的测试显示它能保持世界的连贯性。

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  5. 5
    长时程一致性与记忆(约两分钟)

    两分钟,是 Genie 3 的两倍,但谷歌自己的文章只说“几分钟”,并把长期一致性列为尚待研究的课题。

  6. 6
    物理模拟(空气动力学、碰撞、流水)

    The New Stack 的标题称物理“仍不完全正确”,而谷歌把复杂的物理交互列为尚未解决的问题。

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  7. 7
    会移动、会反应、行为自然的角色(包括多智能体互动)

    谷歌承认,对多个独立智能体之间的交互进行建模,“仍是一个开放的研究问题”。

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  8. 8
    内测者在影视、新闻、教育、游戏和工程领域的价值

    文章点名了真实的使用场景,但没有给出测试人数、样本量或量化结果。

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  9. 9
    “最逼真”的写实画面、光照与材质

    最可测试、也最有支撑的说法:评论者称光照和材质明显优于上一代。

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  10. 10
    所有生成的视频和音频都加 SynthID 水印

    这是一个程序性的说法,而不是性能说法,但一旦输出公开,最容易核实。

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Claude 注意到的内容

谷歌自己的文章没有列出分辨率、帧率、会话时长或测试人数。报道中最具体的数字——两分钟——来自媒体报道。

Hacker News 的评论者称,Genie 4 在物体留在画面内时能很好地保持连贯,而物体离开再进入时就会失效。这正是智能体训练模拟器最需要的场景。

卖点的一部分是混合设计:Gemini 负责结构和规划,Genie 负责画面、声音和反应。这使得关于 Gemini 模型和 Genie 的说法难以区分。

🇺🇸 ChatGPT10 个名次 · 4 条备注

同一个问题,仅由 ChatGPT 回答。上方的最终榜单综合了所有 AI。

  1. 1
    Genie 4 实时自然语言操控与持久世界

    真正的考验,不是只改一次天气,而是反复改变世界,同时不丢失原已存在的东西。

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  2. 2
    Genie 4 智能体训练与机器人模拟

    一个教给智能体错误物理规律的模拟器,可能培养出一个恰恰在现实最重要时失效的智能体。

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  3. 3
    Genie 4 长期记忆与物体永久性

    约两分钟的模拟报告,不能证明房间、人物或物体在长时间任务中会保持稳定。

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  4. 4
    Genie 4 多步推理与因果模拟

    Gemini 3.8 Flash 能规划并检查场景,但这并不能证明生成的世界会遵循规划。

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  5. 5
    Genie 4 原生互动对话与音频

    会说话的角色还不是可靠的对话智能体:语音必须与动作、语境和不断变化的事件保持同步。

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  6. 6
    Genie 4 真实物理与人体动作

    演示中看起来可信的碰撞,并不等于在陌生情境中碰撞正确的可测保证。

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  7. 7
    Genie 4 游戏原型与互动体验

    几秒钟生成的、看上去可以操作的场景很有价值,但可编辑的原型不会自动成为稳定的游戏。

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  8. 8
    Genie 4 真实场景重建与空间精度

    把一张存档照片变成可以走动的场景很有吸引力,但看似合理的几何结构仍可能是凭空编出来的。

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  9. 9
    Genie 4 照片级真实感与电影级预演

    Genie 4 最容易让人欣赏的能力,也是最容易从精选片段中高估的能力之一。

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  10. 10
    Genie 4 SynthID 水印与生成媒体透明度

    谷歌承诺音频和视频都带水印,但部署覆盖范围不等于经过独立验证的识别可靠性。

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ChatGPT 注意到的内容

最关键的弱点不是画质:谷歌明确承认,在让 Genie 4 显得有趣的反复编辑和导航过程中,物体恒存性可能会退化。

The Verge 报道约两分钟的体验,约为上一代的两倍。这是时长对比,而不是对空间或因果一致性的两分钟已证实保证。

iWorld-Bench 评测了 14 个世界模型,使用了 4,900 个测试样本,但在没有真正测试 Genie 4 的情况下,这些结果不能合理地归于 Genie 4。

Genie 4 将像素级世界生成与 Gemini 的推理和规划结合在一起。这种架构对未来的智能体可能比电影式的画面提升更重要,但其实际优势仍无法独立量化。

🇺🇸 Meta10 个名次 · 4 条备注

同一个问题,仅由 Meta 回答。上方的最终榜单综合了所有 AI。

  1. 1
    带持久记忆与物体永久性的实时自然语言操控

    目前没有公开基准能测试“边走边编辑”:谷歌承认编辑后物体会漂移,而 9 个模型在重访记忆测试中失败。

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  2. 2
    原生音频生成,互动对话可即时调整

    首个带原生对话功能的实时世界模型——但音频准确性仍被列为活跃研究课题,没有公开的对话连贯性评分。

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  3. 3
    长时程连贯性可达 2 分钟,是 Genie 3 的两倍

    声称 2 分钟,而 Genie 3 为 1 分钟——TechCrunch 说是两倍,谷歌自己的文章没有给出确切数字,并承认在更长时间运行中会出现漂移。

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  4. 4
    借助 Gemini 3.8 Flash 引导智能体与 Gemini 4 Argon,完成复杂的多步事件模拟

    Apollo 人形机器人下跳棋的演示显示了可靠的因果关系——但逐步成功的验证没有公开指标。

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  5. 5
    前所未有的照片级真实感与画面保真度

    迄今最逼真、最可交互的世界——但未公布分辨率、帧率或 VBench 评分,不像 Genie 3 公布了 720p、24fps。

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  6. 6
    高级物理真实感:空气动力学、碰撞、流体运动

    空气动力学和碰撞被当作飞跃重点展示——但物理仍被列为持续研究,Genie 没有公开的物理 Elo 评分。

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  7. 7
    自然的人体动作:角色移动流畅,反应自然

    DeepMind 称人物方面是最大的飞跃——WorldMemBench 发现,人物身份保持是最难的静态记忆指标。

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  8. 8
    Gemini Omni 将模拟锚定在现实世界的外观与行为上

    Omni 锚定外观与行为——同一 Gemini 家族也驱动着创作类产品,这种依赖关系在公开基准中无法衡量。

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  9. 9
    可信测试者的工作流程在电影、新闻、教育、游戏和工程领域的实用性

    影视和新闻业的测试群体被当作证据引用——但访问仅限受邀测试者,发布时没有任何独立的亲手测试。

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  10. 10
    所有生成的视频和音频均带 SynthID 水印

    唯一带内置检测器的主张——Genie 4 的所有视频和音频都带有跨模态的、不可察觉的 SynthID 水印。

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Meta 注意到的内容

记忆是普遍弱点:iWorld-Bench 摘要指出,没有任何模型的记忆对称性超过 0.85;WorldMemBench 显示,尽管有 260 个受控的离开并返回案例,9 个模型仍在反复返回时失败。

发布时没有独立的亲手测试——Medium 的综述指出,所有演示片段都由谷歌挑选,没有任何评测者独立测试过;而 TechCrunch 报道,2 分钟的连贯性是 Genie 3 的两倍。

原生音频在实时世界模型中是首创,但 Artificial Analysis 视频竞技场等公开基准通过盲测投票衡量音画同步,无法验证导航过程中的提示词编辑。

据称照片级真实感前所未有,但谷歌公布的规格少于 Genie 3——没有分辨率、帧率、参数量或 VBench 评分,而 VBench 在公开排行榜上追踪 16 个维度。

🇺🇸 Nemotron10 个名次 · 1 条备注

同一个问题,仅由 Nemotron 回答。上方的最终榜单综合了所有 AI。

  1. 1
    带持久记忆的实时自然语言操控

    谷歌承认长时间模拟中会出现漂移;iWorld-Bench 显示没有模型的记忆对称性超过 0.85——能把连贯性保持到 2 分钟以上的操控能力,是最大的证据缺口。

  2. 2
    与世界状态同步的原生音频生成

    生成音频上的 SynthID 水印是官方声明;Artificial Analysis 竞技场无法测试交互式音画同步,只有静态视频的两两投票。

  3. 3
    Gemini Omni 锚定外观与行为的一致性

    Quartz 报道 Gemini Omni 锚定外观与行为;目前没有基准衡量交互导航中的跨模态身份持续性。

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  4. 4
    模拟过程中通过自然语言改变镜头、天气与角色

    演示展示了键盘移动加提示词编辑;iWorld-Bench 有摄像机跟随指标,但没有过程中途的提示词编辑指标。

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  5. 5
    照片级渲染,光照与材质保持一致

    Artificial Analysis 竞技场通过盲测投票衡量静态片段的光照和材质——无法验证导航过程中的时间一致性。

  6. 6
    可信测试者在电影、新闻、教育、游戏和工程领域的实用性

    仅限受邀测试者;没有公开 API;效用主张只依据私下反馈——独立的工作流验证为零。

  7. 7
    所有生成的音频和视频均带 SynthID 水印

    发布时即有声明;没有独立审计水印在压缩、编辑或对抗性移除下的稳健性。

  8. 8
    Gemini 推理模型维持世界的连贯性

    Quartz 引用 Gemini 的推理来解释连贯性;iWorld-Bench 显示记忆对称性普遍不超过 0.85——仅靠推理无法弥合这一差距。

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  9. 9
    智能体训练的实用性(把世界模型当作强化学习的模拟器)

    目前没有使用 Genie 4 的公开智能体训练基准;iWorld-Bench 有轨迹准确率,但没有下游策略迁移的数据。

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  10. 10
    通用人工智能(AGI)相关表述 / 对世界的通用理解

    最高层级的主张,也最难衡量——没有任何基准触及与具体任务指标不同的“通用理解”。

Nemotron 注意到的内容

彭博社经 Quartz 报道的 2 分钟连贯性上限,几乎与 iWorld-Bench 的 0.85 记忆对称性上限完全吻合——两者指向同一个架构瓶颈:长时程状态追踪。

🇺🇸 Gemini10 个名次 · 2 条备注

同一个问题,仅由 Gemini 回答。上方的最终榜单综合了所有 AI。

  1. 1
    长时程记忆与闭环对称性

    在 iWorld-Bench 上,14 个受测前沿世界模型中,没有一个的记忆对称性超过 0.85,这使谷歌的无缝返回承诺成为最大的未经证实缺口。

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  2. 2
    实时自然语言操控与场景变化

    像 Artificial Analysis 这样的两两对比竞技场评估的是静态提示词执行,第三方完全没有对飞行中的交互式提示词操控进行基准测试。

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  3. 3
    可扩展的具身智能体训练与从模拟到现实的迁移

    定位为自主机器人的训练引擎,但展示中没有任何已发表的从模拟到现实的机器人策略迁移数据。

  4. 4
    两分钟连续模拟的稳定性

    谷歌强调开放式沙盒玩法,而独立记者的简报显示,结构性幻觉出现前有约 120 秒的硬性边界。

  5. 5
    借助 Gemini Omni 的动态 NPC(游戏非玩家角色)对话

    谷歌声称多模态推理模型能让非玩家角色的行为保持连贯,但多智能体协调在快速连续的分支提示后经常失步。

  6. 6
    第一人称三维几何与碰撞物理

    用键盘导航环境掩盖了持续存在的物体穿模和边界穿越错误,而正式的物理模拟器是不允许这些错误的。

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  7. 7
    原生同步多声道空间音频

    实时交互式生成对话、脚步声和空间声学,超过了纯视频的同类产品,但流式负载下的延迟代价仍未披露。

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  8. 8
    键盘响应延迟与镜头跟踪

    测试者确认了 WASD 导航功能正常,但在本地高带宽设备之外,端到端云端渲染延迟波动明显。

  9. 9
    照片级光照、天气与体积材质

    最容易从视觉上验证的主张,有高排行榜名次作支撑,但电影式光照对智能体的功能能力贡献最小。

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  10. 10
    SynthID 水印覆盖互动音频与视频

    谷歌的数字溯源痕迹在技术上已经确立,只是在低延迟帧降采样后能否保留,仍缺乏证据。

Gemini 注意到的内容

记忆上限是 2026 年的决定性技术障碍:iWorld-Bench 测试显示,没有任何交互式世界模型超过 0.85 的记忆对称性,这解释了为什么 DeepMind 的演示片段避开了长时间的闭环(回到起点)导航。

Artificial Analysis 视频竞技场等公开排行榜是为非交互式视频两两投票设计的,使整个行业都缺乏针对实时自然语言操控的公开基准。

🇨🇳 Kimi10 个名次 · 4 条备注

同一个问题,仅由 Kimi 回答。上方的最终榜单综合了所有 AI。

  1. 1
    Genie 4 带持久记忆的实时自然语言操控

    现存的唯一一套基准表明,即便是最好的交互式世界模型也会遗忘:iWorld-Bench 中没有模型的记忆对称性超过 0.85,而 Genie 4 从未在其上跑过测试。

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  2. 2
    Genie 4 原生音频与互动对话

    谷歌自家工程师告诉记者,他们“还没完全搞清楚”如何做出准确的音频——这项重点新主张,恰恰是其开发方在数小时内公开留有余地的那一项。

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  3. 3
    Genie 4 作为机器人与智能体的安全训练环境

    关于智能体训练有用性的全部公开证据,只是一个演示:Gemini 4 Argon 把任务拆解成步骤——没有从模拟到现实的验证,没有基准,也没有外部机器人实验室。

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  4. 4
    Genie 4 真实物理(空气动力学、碰撞)

    现存的唯一物理标尺无法衡量 Genie 4:WorldScore 动态指标需要模型访问权限,而迄今最好的视频模型在其摄像机控制项上的得分也只有 40.22/100。

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  5. 5
    Genie 4 两分钟连贯的模拟时段

    两分钟是 Genie 3 的两倍——而谷歌自家的杭奇对彭博社表示,达到上限“并不能保证”场景保持完整。

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  6. 6
    Genie 4 在移动过程中的物体永久性

    该领域自身的闭环测试发现,记忆是普遍弱点:超过半数的 14 个模型得分低于 0.5 的记忆对称性;而谷歌承认 Genie 4 恰恰在此处漂移。

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  7. 7
    Genie 4 的照片级真实感与光照、材质还原度

    最漂亮的主张差距最小:支撑 Genie 4 外观的 Gemini Omni 家族,已位列独立盲投视频 Elo 排名前五。

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  8. 8
    Genie 4 在电影、新闻、教育、游戏和工程领域的可信测试者工作流程

    五个行业,零份公开成果——每一个被报道的工作流主张,都只能追溯到谷歌的简报,而非测试者展示的工作。

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  9. 9
    Genie 4 「通向通用人工智能(AGI)的关键一步」这一说法

    这种差距是刻意造成的:没有指标,没有测试,也没有证伪手段——只有产品帖子中的“AGI”一词,实质上排在每一项具体能力之后。

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  10. 10
    Genie 4 为所有生成的音频和视频添加 SynthID 水印

    清单上差距最小的一项:谷歌的水印已在其整个模型家族中推出,所以这一主张依托的是已被证实的基础设施,而非承诺。

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Kimi 注意到的内容

记忆是该领域的普遍弱点:iWorld-Bench 的闭环“返回起点”任务显示,没有任何交互式世界模型的记忆对称性高于 0.85——Genie 4 承认的物体漂移,恰好落在所有竞争对手也失败的维度上,因此这一主张目前还无法通过比较被证伪。

每个独立标尺都测错了切片:Artificial Analysis 竞技场对固定片段进行盲投(无法测试导航过程中的提示词编辑),iWorld-Bench 尚未测试 Genie 4,而 WorldScore 动态指标需要外部没有人能获得的访问权限——那个最令人印象深刻的核心主张,即实时操控,目前根本没有任何公开的测试框架。

先例令人警醒:Genie 3 在没有发布任何基准或技术报告的情况下,就推动了市场变动,并进入了 Waymo 的场景测试——仅凭演示片段,游戏股在一个交易时段内就下跌超过 22%,可见证据缺口此前显然并未阻碍采用。

两种互不相容的架构正在流传:DeepMind 描述的是一个原生多模态模型,自行生成音频;而一篇亲自上手的文章称 Gemini 3 Argon 是在编排独立的图像模型(“Nano Banana”)和音频模型(Lyria)——如果后者属实,“原生音频”的新颖性就小得多。

🇨🇳 Wenxin10 个名次 · 3 条备注

同一个问题,仅由 Wenxin 回答。上方的最终榜单综合了所有 AI。

  1. 1
    带持久记忆的实时自然语言世界操控

    演示展示了用说话改变世界——但每个基准都说明,记忆是普遍最薄弱的环节。

  2. 2
    智能体训练的实用性(为 AI 智能体提供模拟环境)

    如果它无法保持两分钟的记忆,谷歌承诺的训练跑道就比宣传的要短。

  3. 3
    原生同步音频生成,附带 SynthID 水印

    随场景一起变化的音频,听起来是最难伪造的主张——直到 SynthID 的局限显现出来。

  4. 4
    通过文字提示编辑镜头、天气与角色

    点击并输入即可改变日落或替换角色——演示令人惊艳,基准却无法衡量。

  5. 5
    照片级真实感与电影级渲染质量

    更漂亮的像素最容易被挑选出来——也最难在各自挑选的片段之间进行比较。

  6. 6
    仅向可信测试者开放,封闭评估

    最大的证据缺口不是技术上的——而是到目前为止,只有谷歌的朋友接触过它。

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  7. 7
    Gemini 推理模型锚定世界连贯性

    Gemini 作为蛮力背后的大脑——一个聪明的主张,若没有 Gemini 自身的基准,就无从拆解。

  8. 8
    通用人工智能(AGI)/ 通用世界模型的说法

    “AGI”一词承担的分量,超出了两分钟模拟窗口所能支撑的范围。

  9. 9
    跨模态动作跟随(轨迹 + 镜头 + 记忆)

    基准几乎能够衡量这一点——而一旦衡量,每个模型都会在记忆上栽跟头。

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  10. 10
    计划推出 Ultra 版及公开 API

    许诺一个 API 很便宜;真正的考验是做出一个能经受真实工作负载的 API。

Wenxin 注意到的内容

所有受测世界模型的记忆对称性都低于 0.85,这意味着关于 Genie 4“连贯性”的最好主张,也建立在不稳固的基础上——iWorld-Bench 论文是为数不多的公开标尺之一。

彭博社报道的两分钟上限,是所报道的最具体的限制:它把“一个可以生活其中的世界”变成了“一个只能预览 120 秒的世界”。

受信测试者模式沿袭了谷歌早期 AI 发布的做法(例如 Veo 2、Gemini 1.5 的访问方式),而历史经验表明,独立测量赶上之前往往会有长达数月的空档。

🇨🇳 Qwen10 个名次 · 2 条备注

同一个问题,仅由 Qwen 回答。上方的最终榜单综合了所有 AI。

  1. 1
    带记忆的实时操控

    记忆对称性普遍低于 0.85,这意味着交互式回忆才是世界模型真正的瓶颈。

  2. 2
    原生对话生成

    原生地在模拟世界旁生成声音,绕开了传统后期配音中的口型不同步问题。

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  3. 3
    智能体训练的实用性

    机器人和游戏领域的受信测试群体将决定它究竟是一个模拟器,还是只是一个很漂亮的屏保。

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  4. 4
    长时程模拟的连贯性

    模拟大约两分钟就会触及硬性上限,承认存在的漂移会先一步撕裂环境的物理逻辑。

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  5. 5
    跨模态动作跟随

    导航过程中的提示词编辑,仍是视频竞技场目前无法独立验证的盲区。

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  6. 6
    物理模拟

    两两对比的人类偏好能给物理排名,但交互式碰撞常因未被看见的变量随时间累积而失效。

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  7. 7
    照片级真实感

    更漂亮的像素第一天就令人印象深刻,但视觉保真度是用暴力渲染最容易弥补的差距。

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  8. 8
    电影级色彩与光照

    光照和材质在静态竞技场对决中得分很高,但用户把镜头转过 180 度时就站不住了。

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  9. 9
    镜头控制

    键盘在世界中移动是可用的,但没有外部锚定时,精确的摄像机跟随会迅速衰减。

  10. 10
    通用人工智能(AGI)说法与 SynthID

    为生成的音频和视频加水印是安全上的必需,但它对世界模型本身的能力毫无增加。

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Qwen 注意到的内容

尽管 Genie 4 声称具备先进的物理和光照能力,但 Artificial Analysis 视频竞技场只能通过非交互式的盲测两两视频比较来衡量这些能力。

Genie 4 的模拟目前上限约两分钟,承认存在的漂移在此之前就会使环境退化,限制了长时程的智能体训练。