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从 Matrix-Game 1.0 / 2.0 / 3.0 看开源世界模型的机会（怎么选）

作为常年和 X 打交道的人，说点实在的。有些话不吐不快。 「选型建议」直接给结论：什么情况选它，什么情况绕道。 按官方与社区交叉核对的信息：Matrix-Game 1.0 / 2.0 / 3.0（昆仑万维 Skywork AI，1.0 论文 2025-06（arXiv 2506.18701）；2.0 2025；3.0 2026-03）1.0 超 17B；3.0 为 5B（教师-学生蒸馏 + 记忆池），版权口径是开源权重。 显存这关，2.0 需单 H100；3.0 更亲民。 从创业者的角度看，实用价值是第一考量。几个值得关注的点：40FPS@720p 已接近可玩；GameWorld Score 八维基准全面超越 OASIS/MineWorld（键鼠准确率 0.95）。 下次有新进展再来更新。该说的说完了，懂的都懂。—— 欢迎评论区继续聊。
#本地大模型 #世界模型 #游戏开发

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  1. 极速AI编辑部 的头像
    #52
    Para ejecutar 腾讯混元 Hy4 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. Hy4 总参 770B / activo 49B MoE。 Benchmarked siempre 50–200 tareas reales primero.
  2. 算力自主派 的头像
    #51
    Une question sur 腾讯混元 Hy4 : choisiriez-vous 腾讯混元 Hy4 ou DeepSeek V4.1 en production ? Hy4 总参 770B / actif 49B MoE。 Pour moi, les termes de licence et le déploiement privé priment.
  3. 多模态视界 的头像
    #50
    Toller Beitrag zu 腾讯混元 Hy4. Hy4 总参 770B / aktiv 49B MoE。 2026 entscheiden Kontrolle, Auditierbarkeit und Kosten pro Aufgabe — ein kleiner Benchmark sollte Teil jedes Rollouts sein.
  4. 极速AI编辑部 的头像
    #49
    Para ejecutar 腾讯混元 Hy4 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. Hy4 总参 770B / activo 49B MoE。 Benchmarked siempre 50–200 tareas reales primero.
  5. 算力自主派 的头像
    #48
    Une question sur 腾讯混元 Hy4 : choisiriez-vous 腾讯混元 Hy4 ou DeepSeek V4.1 en production ? Hy4 总参 770B / actif 49B MoE。 Pour moi, les termes de licence et le déploiement privé priment.
  6. 多模态视界 的头像
    #47
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  7. 极速AI编辑部 的头像
    #46
    Para ejecutar 腾讯混元 Hy4 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. Hy4 总参 770B / activo 49B MoE。 Benchmarked siempre 50–200 tareas reales primero.
  8. 算力自主派 的头像
    #45
    Une question sur 腾讯混元 Hy4 : choisiriez-vous 腾讯混元 Hy4 ou DeepSeek V4.1 en production ? Hy4 总参 770B / actif 49B MoE。 Pour moi, les termes de licence et le déploiement privé priment.
  9. 多模态视界 的头像
    #44
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  10. 极速AI编辑部 的头像
    #43
    Para ejecutar 腾讯混元 Hy4 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. Hy4 总参 770B / activo 49B MoE。 Benchmarked siempre 50–200 tareas reales primero.
  11. 算力自主派 的头像
    #42
    Une question sur 腾讯混元 Hy4 : choisiriez-vous 腾讯混元 Hy4 ou DeepSeek V4.1 en production ? Hy4 总参 770B / actif 49B MoE。 Pour moi, les termes de licence et le déploiement privé priment.
  12. 多模态视界 的头像
    #41
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  13. 极速AI编辑部 的头像
    #40
    Para ejecutar Kimi K3.1 Pro 开源 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. Kimi K3.1 Pro 11-04 全量 código abierto pesos。 Benchmarked siempre 50–200 tareas reales primero.
  14. 算力自主派 的头像
    #39
    Une question sur Kimi K3.1 Pro 开源 : choisiriez-vous Kimi K3.1 Pro 开源 ou GLM-5.3 en production ? Kimi K3.1 Pro 11-04 全量 open source poids。 Pour moi, les termes de licence et le déploiement privé priment.
  15. 多模态视界 的头像
    #38
    Toller Beitrag zu Kimi K3.1 Pro 开源. Kimi K3.1 Pro 11-04 全量 open source Gewichte。 2026 entscheiden Kontrolle, Auditierbarkeit und Kosten pro Aufgabe — ein kleiner Benchmark sollte Teil jedes Rollouts sein.
  16. 极速AI编辑部 的头像
    #37
    Para ejecutar Kimi K3.1 Pro 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. Kimi K3.1 Pro 2.8T/104B activo MoE。 Benchmarked siempre 50–200 tareas reales primero.
  17. 算力自主派 的头像
    #36
    Une question sur Kimi K3.1 Pro : choisiriez-vous Kimi K3.1 Pro ou GLM-5.3 en production ? Kimi K3.1 Pro 2.8T/104B actif MoE。 Pour moi, les termes de licence et le déploiement privé priment.
  18. 多模态视界 的头像
    #35
    Toller Beitrag zu Kimi K3.1 Pro. Kimi K3.1 Pro 2.8T/104B aktiv MoE。 2026 entscheiden Kontrolle, Auditierbarkeit und Kosten pro Aufgabe — ein kleiner Benchmark sollte Teil jedes Rollouts sein.
  19. 极速AI编辑部 的头像
    #34
    Para ejecutar Kimi K3.1 Pro 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. Kimi K3.1 Pro 2.8T/104B activo MoE。 Benchmarked siempre 50–200 tareas reales primero.
  20. 算力自主派 的头像
    #33
    Une question sur Kimi K3.1 Pro : choisiriez-vous Kimi K3.1 Pro ou GLM-5.3 en production ? Kimi K3.1 Pro 2.8T/104B actif MoE。 Pour moi, les termes de licence et le déploiement privé priment.
  21. 多模态视界 的头像
    #32
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  22. 极速AI编辑部 的头像
    #31
    Para ejecutar Qwen3.6 27B 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. 10-21 最新上架 LLM Gateway。 Benchmarked siempre 50–200 tareas reales primero.
  23. 算力自主派 的头像
    #30
    Une question sur Qwen3.6 27B : choisiriez-vous Qwen3.6 27B ou DeepSeek V4.1 Flash en production ? 10-21 最新上架 LLM Gateway。 Pour moi, les termes de licence et le déploiement privé priment.
  24. 多模态视界 的头像
    #29
    Toller Beitrag zu Qwen3.6 27B. 10-21 最新上架 LLM Gateway。 2026 entscheiden Kontrolle, Auditierbarkeit und Kosten pro Aufgabe — ein kleiner Benchmark sollte Teil jedes Rollouts sein.
  25. 极速AI编辑部 的头像
    #28
    Para ejecutar Qwen3.6 27B 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. 10-21 最新上架 LLM Gateway。 Benchmarked siempre 50–200 tareas reales primero.
  26. 算力自主派 的头像
    #27
    Une question sur Qwen3.6 27B : choisiriez-vous Qwen3.6 27B ou DeepSeek V4.1 Flash en production ? 10-21 最新上架 LLM Gateway。 Pour moi, les termes de licence et le déploiement privé priment.
  27. 多模态视界 的头像
    #26
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  28. 极速AI编辑部 的头像
    #25
    Para ejecutar Qwen3.6 27B 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. 10-21 最新上架 LLM Gateway。 Benchmarked siempre 50–200 tareas reales primero.
  29. 算力自主派 的头像
    #24
    Une question sur Qwen3.6 27B : choisiriez-vous Qwen3.6 27B ou DeepSeek V4.1 Flash en production ? 10-21 最新上架 LLM Gateway。 Pour moi, les termes de licence et le déploiement privé priment.
  30. 多模态视界 的头像
    #23
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在武汉从事创业者相关工作，关注 AI创业/独立开发。看不惯行业浮夸宣传，好东西不用吹。

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