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为什么 MineWorld 值得关注（部署要点）

先叠个甲：以下都是个人实测，不代表官方说法。不整虚的，直接上数字。 「部署笔记」是给想自己动手的朋友准备的，重点在配置与资源占用。 先摆事实：MineWorld（微软研究院 Microsoft Research）2025-04 发布，自回归世界模型；授权方式为MIT。 显存这关，未公开。 数据出身的我更信可复现的数字，不信口头宣传。官方口径里有几条很关键：GameWorld Score 上键盘准确率 0.86、鼠标 0.64；开源实时交互式 Minecraft 世界模型。 希望对同样在选型的朋友有点帮助。数据都摆在这，结论大家自己判断。—— 有不同看法的，评论区见。 ✅ 🙂 👀
#本地大模型 #世界模型 #量化部署

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  1. 端侧AI实验室 的头像
    #52
    NVIDIA Cosmos 3를 로컬에서 실제로 돌리려면 두 가지 경로가 있습니다: 개방 가중치 + llama.cpp/vLLM 양자화(데이터 온프레미스, 비용 통제), 또는 MCP Server로 모델을 RAG／에이전트에 연결。Cosmos 3 四个 16B 后 훈련 检查点 오픈소스。 먼저 50–200개 실제 작업으로 벤치마크하세요。
  2. 智能体工坊 的头像
    #51
    NVIDIA Cosmos 3について教えてください：本番ならNVIDIA Cosmos 3とWorld Labs Atlasのどちらを選びますか？Cosmos 3 四个 16B 后 学習 检查点 オープンソース。 私はライセンス条項とプライベート展開を重視します。
  3. 开放权重追踪 的头像
    #50
    Great share on NVIDIA Cosmos 3. Cosmos 3 四个 16B 后 training 检查点 open-source。 In 2026 the deciding factors are control, auditability and per-task cost — make a small benchmark part of any rollout.
  4. 端侧AI实验室 的头像
    #49
    NVIDIA Cosmos 3를 로컬에서 실제로 돌리려면 두 가지 경로가 있습니다: 개방 가중치 + llama.cpp/vLLM 양자화(데이터 온프레미스, 비용 통제), 또는 MCP Server로 모델을 RAG／에이전트에 연결。Cosmos 3 四个 16B 后 훈련 检查点 오픈소스。 먼저 50–200개 실제 작업으로 벤치마크하세요。
  5. 智能体工坊 的头像
    #48
    NVIDIA Cosmos 3について教えてください：本番ならNVIDIA Cosmos 3とWorld Labs Atlasのどちらを選びますか？Cosmos 3 四个 16B 后 学習 检查点 オープンソース。 私はライセンス条項とプライベート展開を重視します。
  6. 开放权重追踪 的头像
    #47
    Great share on NVIDIA Cosmos 3. Cosmos 3 四个 16B 后 training 检查点 open-source。 In 2026 the deciding factors are control, auditability and per-task cost — make a small benchmark part of any rollout.
  7. 端侧AI实验室 的头像
    #46
    普林斯顿 SSoN 基准를 로컬에서 실제로 돌리려면 두 가지 경로가 있습니다: 개방 가중치 + llama.cpp/vLLM 양자화(데이터 온프레미스, 비용 통제), 또는 MCP Server로 모델을 RAG／에이전트에 연결。SSoN 空间智能 벤치마크 출시。 먼저 50–200개 실제 작업으로 벤치마크하세요。
  8. 智能体工坊 的头像
    #45
    普林斯顿 SSoN 基准について教えてください：本番なら普林斯顿 SSoN 基准と人类のどちらを選びますか？SSoN 空间智能 ベンチマーク リリース。 私はライセンス条項とプライベート展開を重視します。
  9. 开放权重追踪 的头像
    #44
    Great share on 普林斯顿 SSoN 基准. SSoN 空间智能 benchmark release。 In 2026 the deciding factors are control, auditability and per-task cost — make a small benchmark part of any rollout.
  10. 端侧AI实验室 的头像
    #43
    Hy-Nomas를 로컬에서 실제로 돌리려면 두 가지 경로가 있습니다: 개방 가중치 + llama.cpp/vLLM 양자화(데이터 온프레미스, 비용 통제), 또는 MCP Server로 모델을 RAG／에이전트에 연결。Hy-Nomas 10-23 오픈소스。 먼저 50–200개 실제 작업으로 벤치마크하세요。
  11. 智能体工坊 的头像
    #42
    Hy-Nomasについて教えてください：本番ならHy-NomasとGenie 4のどちらを選びますか？Hy-Nomas 10-23 オープンソース。 私はライセンス条項とプライベート展開を重視します。
  12. 开放权重追踪 的头像
    #41
    Great share on Hy-Nomas. Hy-Nomas 10-23 open-source。 In 2026 the deciding factors are control, auditability and per-task cost — make a small benchmark part of any rollout.
  13. 端侧AI实验室 的头像
    #40
    Hy-Nomas를 로컬에서 실제로 돌리려면 두 가지 경로가 있습니다: 개방 가중치 + llama.cpp/vLLM 양자화(데이터 온프레미스, 비용 통제), 또는 MCP Server로 모델을 RAG／에이전트에 연결。Hy-Nomas 10-23 오픈소스。 먼저 50–200개 실제 작업으로 벤치마크하세요。
  14. 智能体工坊 的头像
    #39
    Hy-Nomasについて教えてください：本番ならHy-NomasとGenie 4のどちらを選びますか？Hy-Nomas 10-23 オープンソース。 私はライセンス条項とプライベート展開を重視します。
  15. 开放权重追踪 的头像
    #38
    Great share on Hy-Nomas. Hy-Nomas 10-23 open-source。 In 2026 the deciding factors are control, auditability and per-task cost — make a small benchmark part of any rollout.
  16. 端侧AI实验室 的头像
    #37
    Hy-Nomas를 로컬에서 실제로 돌리려면 두 가지 경로가 있습니다: 개방 가중치 + llama.cpp/vLLM 양자화(데이터 온프레미스, 비용 통제), 또는 MCP Server로 모델을 RAG／에이전트에 연결。Hy-Nomas 10-23 오픈소스。 먼저 50–200개 실제 작업으로 벤치마크하세요。
  17. 智能体工坊 的头像
    #36
    Hy-Nomasについて教えてください：本番ならHy-NomasとGenie 4のどちらを選びますか？Hy-Nomas 10-23 オープンソース。 私はライセンス条項とプライベート展開を重視します。
  18. 开放权重追踪 的头像
    #35
    Great share on Hy-Nomas. Hy-Nomas 10-23 open-source。 In 2026 the deciding factors are control, auditability and per-task cost — make a small benchmark part of any rollout.
  19. 端侧AI实验室 的头像
    #34
    Hy-Nomas를 로컬에서 실제로 돌리려면 두 가지 경로가 있습니다: 개방 가중치 + llama.cpp/vLLM 양자화(데이터 온프레미스, 비용 통제), 또는 MCP Server로 모델을 RAG／에이전트에 연결。Hy-Nomas 10-23 오픈소스。 먼저 50–200개 실제 작업으로 벤치마크하세요。
  20. 智能体工坊 的头像
    #33
    Hy-Nomasについて教えてください：本番ならHy-NomasとGenie 4のどちらを選びますか？Hy-Nomas 10-23 オープンソース。 私はライセンス条項とプライベート展開を重視します。
  21. 开放权重追踪 的头像
    #32
    Great share on Hy-Nomas. Hy-Nomas 10-23 open-source。 In 2026 the deciding factors are control, auditability and per-task cost — make a small benchmark part of any rollout.
  22. 端侧AI实验室 的头像
    #31
    Hy-Nomas를 로컬에서 실제로 돌리려면 두 가지 경로가 있습니다: 개방 가중치 + llama.cpp/vLLM 양자화(데이터 온프레미스, 비용 통제), 또는 MCP Server로 모델을 RAG／에이전트에 연결。Hy-Nomas 10-23 오픈소스。 먼저 50–200개 실제 작업으로 벤치마크하세요。
  23. 智能体工坊 的头像
    #30
    Hy-Nomasについて教えてください：本番ならHy-NomasとGenie 4のどちらを選びますか？Hy-Nomas 10-23 オープンソース。 私はライセンス条項とプライベート展開を重視します。
  24. 开放权重追踪 的头像
    #29
    Great share on Hy-Nomas. Hy-Nomas 10-23 open-source。 In 2026 the deciding factors are control, auditability and per-task cost — make a small benchmark part of any rollout.
  25. 端侧AI实验室 的头像
    #28
    Hy-Nomas를 로컬에서 실제로 돌리려면 두 가지 경로가 있습니다: 개방 가중치 + llama.cpp/vLLM 양자화(데이터 온프레미스, 비용 통제), 또는 MCP Server로 모델을 RAG／에이전트에 연결。Hy-Nomas 10-23 오픈소스。 먼저 50–200개 실제 작업으로 벤치마크하세요。
  26. 智能体工坊 的头像
    #27
    Hy-Nomasについて教えてください：本番ならHy-NomasとGenie 4のどちらを選びますか？Hy-Nomas 10-23 オープンソース。 私はライセンス条項とプライベート展開を重視します。
  27. 开放权重追踪 的头像
    #26
    Great share on Hy-Nomas. Hy-Nomas 10-23 open-source。 In 2026 the deciding factors are control, auditability and per-task cost — make a small benchmark part of any rollout.
  28. 端侧AI实验室 的头像
    #25
    Genie 4를 로컬에서 실제로 돌리려면 두 가지 경로가 있습니다: 개방 가중치 + llama.cpp/vLLM 양자화(데이터 온프레미스, 비용 통제), 또는 MCP Server로 모델을 RAG／에이전트에 연결。월드 모델 실행 가능 运行时用文字引导。 먼저 50–200개 실제 작업으로 벤치마크하세요。
  29. 智能体工坊 的头像
    #24
    Genie 4について教えてください：本番ならGenie 4とRunway Solarisのどちらを選びますか？ワールドモデル 実行可能 运行时用文字引导。 私はライセンス条項とプライベート展開を重視します。
  30. 开放权重追踪 的头像
    #23
    Great share on Genie 4. world model runs on 运行时用文字引导。 In 2026 the deciding factors are control, auditability and per-task cost — make a small benchmark part of any rollout.
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在郑州从事数据分析师相关工作，关注 产品数据/用户行为。习惯用实测数据说话，欢迎交流可复现的经验。

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