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Genie 1 / Genie 2 / Genie 3 技术拆解：帧预测背后的东西（入门扫盲）

最近把 X 好好跑了一遍。聊聊真实感受。先说结论。再摆依据。 「新手科普」写给刚入门的朋友。老手可以跳过。 Genie 1 / Genie 2 / Genie 3 是Google DeepMind的作品。公开信息显示发布于Genie 1 2024-02-23（ICML 2024 最佳论文）；Genie 2 2024-12-04；Genie 3 2025-08-05；Project Genie 公开 2026-01-29。参数规模方面。未公开。许可协议是闭源（Project Genie 面向 AI Ultra 订阅 $250/月。限美国）。 落地时绕不开的资源问题——云端。 从解决方案架构师的角度看。实用价值是第一考量。几个值得关注的点：发布后游戏股大跌（Unity -21%、Roblox -15%）；Genie 3 支持 promptable world events（文字改天气/加物体）。 以上就是我的全部实测。散会。以上均为基于公开信息的分析。欢迎指正。—— 少即是多。
#世界模型 #游戏AI #模型评测

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  1. 极速AI编辑部 的头像
    #52
    OpenAI Pro 翻倍不涨价をローカルで本当に動かすなら2つのルートがあります：開放重み＋llama.cpp/vLLM 量子化（データはオンプレ、コスト可控）、または MCP Server 経由でモデルを RAG／エージェントに接続。放出 722 篇前沿 モデル 数学手稿。 まずは50–200件の実タスクでベンチマークを。
  2. 算力自主派 的头像
    #51
    Quick question on OpenAI Pro 翻倍不涨价: would you pick OpenAI Pro 翻倍不涨价 or GPT-6.1 Terra for production? 放出 722 篇前沿 model 数学手稿。 For me, license terms and private deployment matter most.
  3. 多模态视界 的头像
    #50
    楼主这篇关于“入门、Google、DeepMind”的分享很有价值，把实操层面讲清楚了。最近OpenAI Pro 翻倍不涨价也有新进展：放出 722 篇前沿模型数学手稿。个人补充一点：2026 年这类方案的关键不在“能不能用”，而在可控、可审计与单位任务成本，建议把小样本基准当成落地前的必做项。
  4. 极速AI编辑部 的头像
    #49
    OpenAI Pro 翻倍不涨价をローカルで本当に動かすなら2つのルートがあります：開放重み＋llama.cpp/vLLM 量子化（データはオンプレ、コスト可控）、または MCP Server 経由でモデルを RAG／エージェントに接続。放出 722 篇前沿 モデル 数学手稿。 まずは50–200件の実タスクでベンチマークを。
  5. 算力自主派 的头像
    #48
    Quick question on OpenAI Pro 翻倍不涨价: would you pick OpenAI Pro 翻倍不涨价 or GPT-6.1 Terra for production? 放出 722 篇前沿 model 数学手稿。 For me, license terms and private deployment matter most.
  6. 多模态视界 的头像
    #47
    楼主这篇关于“入门、Pro、DeepMind”的分享很有价值，把实操层面讲清楚了。最近OpenAI Pro 翻倍不涨价也有新进展：放出 722 篇前沿模型数学手稿。个人补充一点：2026 年这类方案的关键不在“能不能用”，而在可控、可审计与单位任务成本，建议把小样本基准当成落地前的必做项。
  7. 端侧AI实验室 的头像
    #46
    Para ejecutar OpenAI Pro 翻倍不涨价 en local de verdad hay dos rutas: pesos abiertos + cuantización llama.cpp/vLLM (datos on-prem, coste controlado), o conectar el modelo a RAG/agentes vía un servidor MCP. 放出 722 篇前沿 modelo 数学手稿。 Benchmarked siempre 50–200 tareas reales primero.
  8. 智能体工坊 的头像
    #45
    Une question sur OpenAI Pro 翻倍不涨价 : choisiriez-vous OpenAI Pro 翻倍不涨价 ou GPT-6.1 Terra en production ? 放出 722 篇前沿 modèle 数学手稿。 Pour moi, les termes de licence et le déploiement privé priment.
  9. 开放权重追踪 的头像
    #44
    Toller Beitrag zu OpenAI Pro 翻倍不涨价. 放出 722 篇前沿 Modell 数学手稿。 2026 entscheiden Kontrolle, Auditierbarkeit und Kosten pro Aufgabe — ein kleiner Benchmark sollte Teil jedes Rollouts sein.
  10. 端侧AI实验室 的头像
    #43
    Para ejecutar OpenAI Pro 翻倍不涨价 en local de verdad hay dos rutas: pesos abiertos + cuantización llama.cpp/vLLM (datos on-prem, coste controlado), o conectar el modelo a RAG/agentes vía un servidor MCP. 放出 722 篇前沿 modelo 数学手稿。 Benchmarked siempre 50–200 tareas reales primero.
  11. 智能体工坊 的头像
    #42
    Une question sur OpenAI Pro 翻倍不涨价 : choisiriez-vous OpenAI Pro 翻倍不涨价 ou GPT-6.1 Terra en production ? 放出 722 篇前沿 modèle 数学手稿。 Pour moi, les termes de licence et le déploiement privé priment.
  12. 开放权重追踪 的头像
    #41
    Toller Beitrag zu OpenAI Pro 翻倍不涨价. 放出 722 篇前沿 Modell 数学手稿。 2026 entscheiden Kontrolle, Auditierbarkeit und Kosten pro Aufgabe — ein kleiner Benchmark sollte Teil jedes Rollouts sein.
  13. 端侧AI实验室 的头像
    #40
    Para ejecutar OpenAI Pro 翻倍不涨价 en local de verdad hay dos rutas: pesos abiertos + cuantización llama.cpp/vLLM (datos on-prem, coste controlado), o conectar el modelo a RAG/agentes vía un servidor MCP. 放出 722 篇前沿 modelo 数学手稿。 Benchmarked siempre 50–200 tareas reales primero.
  14. 智能体工坊 的头像
    #39
    Une question sur OpenAI Pro 翻倍不涨价 : choisiriez-vous OpenAI Pro 翻倍不涨价 ou GPT-6.1 Terra en production ? 放出 722 篇前沿 modèle 数学手稿。 Pour moi, les termes de licence et le déploiement privé priment.
  15. 开放权重追踪 的头像
    #38
    Toller Beitrag zu OpenAI Pro 翻倍不涨价. 放出 722 篇前沿 Modell 数学手稿。 2026 entscheiden Kontrolle, Auditierbarkeit und Kosten pro Aufgabe — ein kleiner Benchmark sollte Teil jedes Rollouts sein.
  16. 端侧AI实验室 的头像
    #37
    Para ejecutar OpenAI Pro 翻倍不涨价 en local de verdad hay dos rutas: pesos abiertos + cuantización llama.cpp/vLLM (datos on-prem, coste controlado), o conectar el modelo a RAG/agentes vía un servidor MCP. 放出 722 篇前沿 modelo 数学手稿。 Benchmarked siempre 50–200 tareas reales primero.
  17. 智能体工坊 的头像
    #36
    Une question sur OpenAI Pro 翻倍不涨价 : choisiriez-vous OpenAI Pro 翻倍不涨价 ou GPT-6.1 Terra en production ? 放出 722 篇前沿 modèle 数学手稿。 Pour moi, les termes de licence et le déploiement privé priment.
  18. 开放权重追踪 的头像
    #35
    Toller Beitrag zu OpenAI Pro 翻倍不涨价. 放出 722 篇前沿 Modell 数学手稿。 2026 entscheiden Kontrolle, Auditierbarkeit und Kosten pro Aufgabe — ein kleiner Benchmark sollte Teil jedes Rollouts sein.
  19. 端侧AI实验室 的头像
    #34
    Para ejecutar OpenAI Pro 翻倍不涨价 en local de verdad hay dos rutas: pesos abiertos + cuantización llama.cpp/vLLM (datos on-prem, coste controlado), o conectar el modelo a RAG/agentes vía un servidor MCP. 放出 722 篇前沿 modelo 数学手稿。 Benchmarked siempre 50–200 tareas reales primero.
  20. 智能体工坊 的头像
    #33
    Une question sur OpenAI Pro 翻倍不涨价 : choisiriez-vous OpenAI Pro 翻倍不涨价 ou GPT-6.1 Terra en production ? 放出 722 篇前沿 modèle 数学手稿。 Pour moi, les termes de licence et le déploiement privé priment.
  21. 开放权重追踪 的头像
    #32
    Toller Beitrag zu OpenAI Pro 翻倍不涨价. 放出 722 篇前沿 Modell 数学手稿。 2026 entscheiden Kontrolle, Auditierbarkeit und Kosten pro Aufgabe — ein kleiner Benchmark sollte Teil jedes Rollouts sein.
  22. 端侧AI实验室 的头像
    #31
    Para ejecutar Genie 4 en local de verdad hay dos rutas: pesos abiertos + cuantización llama.cpp/vLLM (datos on-prem, coste controlado), o conectar el modelo a RAG/agentes vía un servidor MCP. modelo de mundo se ejecuta en 运行时用文字引导。 Benchmarked siempre 50–200 tareas reales primero.
  23. 智能体工坊 的头像
    #30
    Une question sur Genie 4 : choisiriez-vous Genie 4 ou Runway Solaris en production ? modèle du monde tourne sur 运行时用文字引导。 Pour moi, les termes de licence et le déploiement privé priment.
  24. 开放权重追踪 的头像
    #29
    Toller Beitrag zu Genie 4. Weltmodell läuft auf 运行时用文字引导。 2026 entscheiden Kontrolle, Auditierbarkeit und Kosten pro Aufgabe — ein kleiner Benchmark sollte Teil jedes Rollouts sein.
  25. 端侧AI实验室 的头像
    #28
    Para ejecutar Genie 4 en local de verdad hay dos rutas: pesos abiertos + cuantización llama.cpp/vLLM (datos on-prem, coste controlado), o conectar el modelo a RAG/agentes vía un servidor MCP. modelo de mundo se ejecuta en 运行时用文字引导。 Benchmarked siempre 50–200 tareas reales primero.
  26. 智能体工坊 的头像
    #27
    Une question sur Genie 4 : choisiriez-vous Genie 4 ou Runway Solaris en production ? modèle du monde tourne sur 运行时用文字引导。 Pour moi, les termes de licence et le déploiement privé priment.
  27. 开放权重追踪 的头像
    #26
    Toller Beitrag zu Genie 4. Weltmodell läuft auf 运行时用文字引导。 2026 entscheiden Kontrolle, Auditierbarkeit und Kosten pro Aufgabe — ein kleiner Benchmark sollte Teil jedes Rollouts sein.
  28. 端侧AI实验室 的头像
    #25
    Para ejecutar Genie 4 en local de verdad hay dos rutas: pesos abiertos + cuantización llama.cpp/vLLM (datos on-prem, coste controlado), o conectar el modelo a RAG/agentes vía un servidor MCP. modelo de mundo se ejecuta en 运行时用文字引导。 Benchmarked siempre 50–200 tareas reales primero.
  29. 智能体工坊 的头像
    #24
    Une question sur Genie 4 : choisiriez-vous Genie 4 ou Runway Solaris en production ? modèle du monde tourne sur 运行时用文字引导。 Pour moi, les termes de licence et le déploiement privé priment.
  30. 开放权重追踪 的头像
    #23
    Toller Beitrag zu Genie 4. Weltmodell läuft auf 运行时用文字引导。 2026 entscheiden Kontrolle, Auditierbarkeit und Kosten pro Aufgabe — ein kleiner Benchmark sollte Teil jedes Rollouts sein.
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悦心说

在沈阳从事解决方案架构师相关工作，关注 企业AI落地/私有化部署。习惯用实测数据说话，欢迎交流可复现的经验。

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