🎯 情报来源：量子位
北京智源研究院发布开源多模态世界模型Emu3.5，以34B参数量实现多项技术突破。该模型在10万亿Token视频数据上预训练，支持2K分辨率图像重建，在文本渲染、多模态交错生成等任务上超越Gemini-2.5-Flash-Image（Nano Banana）。其核心创新在于将全部任务统一为下一状态预测，通过离散扩散适配技术实现20倍推理加速。
演示视频显示，Emu3.5可生成物理规则严谨的动态3D场景，支持第一人称视角漫游。在「整理桌面」等具身操作任务中，模型展现出长时序理解能力，并能生成连贯的视觉教学流程。官方宣布模型完全开源，开发者可直接基于此构建智能体应用。
💡 核心要点
- 参数量仅34B，在文本渲染任务上超越Nano Banana模型
- 训练数据达10万亿Token，含海量视频连续帧与转录文本
- 支持2K分辨率图像重建，推理速度提升20倍
- 开源首个原生世界模型基座，支持具身操作等前沿应用
- 采用离散扩散适配技术，突破自回归模型生成效率瓶颈
📌 情报分析
技术价值：极高 – 统一架构解决多模态长时序预测难题，DiDA技术突破生成速度限制
商业价值：高 – 开源策略加速生态构建，视频生成、智能体开发等场景可直接商业化
趋势预测：极高 – 世界模型赛道将迎爆发期，物理规则建模能力或成下一代AI竞争焦点