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深度｜四张榜单，四种真相：WAIC 之后，世界模型到底该看哪个排名？_我的网站

A |     

。但得到的答案却分别指向不同的东西。有人打开手机展示 VBench 排名，有人调出 RoboTwin 2.0 的任务成功率曲线，有人谈仿真到真机的迁移数据。同一个词，在不同的展台上被不同的数字定义。         当具身智能与世界模型成为显学，榜单便不再只是技术社区的内部排名，而成了行业理解技术路线的入口，在某种程度上，更成了话语权本身。         一张拼图，三个榜单          2026 年以来，具身智能和世界模型几乎成了 AI 圈最热的两个词。         技术圈在讨论，视频模型到底能不能成为机器理解物理世界的路径。资本圈在讨论，下一代 AI 公司，能不能从“会说话的模型”走向“会理解、会预测、会行动的模型”。媒体圈的问题则更清晰、直白，当“世界模型公司”越来越多，到底该怎么看谁更强？          然而时至今日，世界模型依旧没有一个统一的定义和衡量标准。         落到具体的评测上，世界模型目前还不是一种单一分数就能概括的能力，它更像一张尚未完成的拼图：视频质量、指令理解、时序一致性、物理规律、机器人执行、动作预测，每一项能力背后都站着一张榜单和一群拥趸。         那么，具身智能和世界模型到底该看哪些榜单？把这张拼图拆开，有三块版图绕不开：一张回答"像不像"，一张回答"懂不懂"，一张回答"动不动得了"。看懂它们，比看懂任何一场发布会都更接近行业的真实进度。

E | 还有一块回答"准不准"，它是整张拼图的底座，值得单独一章。         VBench：回答"像不像"          VBench 是目前视频生成领域最常用的评测体系之一，由南洋理工大学 S-Lab、上海人工智能实验室 OpenGVLab 等机构推出。它从主体一致性、背景一致性、运动流畅度、美学质量等 16 个维度评价生成视频。         它回答的问题很直接：模型生成的视频，像不像真实世界，是否符合用户输入。         在 VBench 1.0 认证榜中，头部模型集中在 84 分到 88 分之间，差距已经很小。于是 VBench 在 2025 年推出 2.0 版本，将评测范围扩展到人类保真、物理、可控性、常识等维度，开始关注那些决定真实感、却容易被忽略的问题。         根据其 HuggingFace 官方榜单的认证视图，主要名次如下：          图：VBench-2.0 榜单：Veo 3 以 66.72% 居首（来源：HuggingFace Vchitect/VBench_Leaderboard，2026 年 7 月截图）          但 VBench 仍主要评价视频结果。画面可以逼真，模型却未必理解画面背后的规律。         WorldModelBench：回答"懂不懂"          如果视频生成模型被称为“世界模型”，它就需要接受更严格的检验。         2025 年，来自 UC Berkeley、UC San Diego、NVIDIA 和 MIT 的研究者推出 WorldModelBench，把模型放进物理和常识环境中测试。         该评测覆盖机器人、驾驶、工业、人类活动等 7 大领域，包含 350 条提示词和 6.7 万条人工标注，从指令遵循、物理规律、常识三个维度打分。其中物理遵循占总分一半。原因很简单：世界模型最重要的能力之一，是预测物体在真实世界中会如何变化。         结果显示，即使表现最好的模型，也只有 61% 的视频正确完成指令；12% 的视频违反质量守恒，11% 出现物体互相穿透。

F |          模型能生成一个看起来合理的世界，但距离真正理解世界，还有明显距离。         图：WorldModelBench 官网榜单（来源：worldmodelbench-team.github.io，2026 年 7 月截图）          RoboTwin 2.0：回答"动不动得了"          世界模型终究要服务于行动，再往拼图下游走一格，机器人能否干活便成了一个很重要的维度。         RoboTwin 2.0 由上海交大 ScaleLab 与港大 MMLab 主导、上海人工智能实验室参与。它包含 50 个双臂协同操作任务，抓取交接、工具使用、可形变物体操作，跑在 SAPIEN 仿真器上，支持 Aloha-AgileX、ARX-X5、Piper、Franka、UR5 共 5 种双臂本体，配套一个 731 个实例、147 个类别的物体库，通过 Easy 和 Hard 两种环境，测试机器人能否从仿真走向更复杂的真实世界。         早期结果显示，在 Hard 设定下，多数方法成功率仍低于 20%。机器人能够完成特定任务，但距离稳定、泛化地完成任务还有很长距离。         图：RoboTwin 2.0 官方榜单（来源：robotwin-platform.github.io，2026 年 7 月截图）          三张榜单，三种能力，各自有发布机构和评分体系。没有一张榜单能独自定义世界模型，放在一起，他们才勾勒出一条从生成、理解到行动的能力链。但这个链条还缺少一个最关键的环节。         Physics-IQ：回答"准不准"          人类做很多动作时，会下意识在脑中预演结果。推一下杯子，它会滑多远，会不会翻倒；倾斜水壶，水会从哪里流出来；把两块磁铁靠近，它们会吸住还是弹开。         机器人也需要这种能力。

G | 它必须根据眼前的状态，预测几秒后会发生什么，再决定下一步动作。

H | 视频世界模型经常在这里犯错。这类预测如果不准，后面的规划和执行都无从谈起。         测量这一底座能力的基准叫 Physics-IQ，由 Google DeepMind 与 INSAIT 联合推出，论文发表于 WACV 2026。         2026 年 6 月，原团队联合 Anates Labs 发布修正版 Physics-IQ Verified，修正了 57.6% 的样本标注问题，改用逐样本加权计分。         它的设计与前述榜单都不同：研究者真实拍摄了 66 个物理实验，覆盖固体力学、流体、光学、热力学、磁学五大类，每个实验 3 个机位、实拍 2 次，共 396 段 8 秒视频。模型只看前 3 秒，预测后 5 秒会发生什么，再与真实拍到的后续画面比对。4 项指标合成一个 0 到 100 的 Physics-IQ 分数，并用同一场景两次实拍之间的差异做归一化：真实世界自己重拍一次都不会完全相同，模型的预测就被拿来和这种自然波动比较。         Physics-IQ 考察的是更底层的问题，即这个模型是否真的理解物理。这也正是图灵奖得主 Yann LeCun 多年来反复主张的观点，“AI 需要建立关于世界的内部模型，而不是只会生成内容”。他担任 Meta 首席科学家期间， Meta FAIR 便把 Physics-IQ 当作核心评测基准。         然而翻开 Physics-IQ 的官方榜单，排在第一的却并非 Meta 的模型，也不是英伟达投入重金的Cosmos，而是一个中国的视频生成模型。         2025 年 4 月 21 日，Sand.ai 的 Magi-1 以 56.0% 的得分上榜登顶。当时的榜首、Google 的 VideoPoet 只有 29.5%，Magi-1 几乎把这个数字翻了一倍。从那天算起，Magi-1 系在第一名的位置上坐了约 13 个月，中间只离开过三周。         这张表有三种读法。         看裸模型：前三名里有两个建立在 Magi-1 之上，Magi-1 的 56.0% 是 v2v 设定下的裸模型最高分，远高于 Sora 2 裸模型的 42.3%，Cosmos3-Super 裸模型的 59.7% 出自不同设定，两者不直接可比。              看增强系统：2026 年 5 月，英伟达最新发布的旗舰世界模型 Cosmos3-Super 加持 WMReward 后冲到 63.4%，短暂登顶约三周；6 月 17 日，基于 Magi-1 的增强系统以 64.5% 重回第一。              图：Physics-IQ 官方榜单：Magi-1 系居首，Sora 2 裸模型 42.3%（来源：physics-iq.github.io，2026 年 7 月截图）          再看修正后的新榜：2026 年 6 月发布的 Verified 版本上，Magi-1 24B 增强版 58.2 分排第一、裸模型 48.4 分排第二，Cosmos3-Super i2v 39.5 分，Sora 2 只有 26.5 分。              图：Physics-IQ Verified 修正榜（来源：physics-iq-verified.anates.ai，2026 年 7 月截图）          把两张榜单放在一起看，会出现一个反常识的画面。OpenAI 的 Sora 在 VBench 这类回答"像不像"的榜单上名次并不难看，到了 Physics-IQ 上，Sora 2 裸模型只有 42.3%，不足榜首 64.5% 的三分之二；Verified 新榜上只有 26.5 分，不及榜首 58.2 分的一半。         生成得逼真，和预测得准确，被证明是两回事。         把视频生成做成"预测下一个词"          Magi-1 赢在哪里？论文给出的答案是架构选择。         当下主流的视频生成模型，Sora、Kling 等，走的都是扩散路线：一次性生成整段视频，所有帧同时去噪，彼此之间没有严格的时间先后。         而Magi-1 的做法更像语言模型预测下一个词：按时间顺序逐块生成，每块 24 帧，块内部用扩散去噪保证画质，块与块之间自回归衔接。通过 block-causal attention，后来的帧不会影响过去的帧，过去一旦被写下，就不再被影响。         图：Magi-1 逐块自回归生成与块因果注意力示意（来源：SandAI-org/MAGI-1，arXiv:2505.13211）          这个架构天然更接近世界模型该做的事：根据世界的此刻，推演下一秒。它还带来几个工程上的特征：支持流式生成，视频可以边生成边播放；理论上可以无限长地续写下去。对世界模型而言，这意味着推演的时间跨度不受窗口限制，仿真可以一直进行，还可以逐块更换提示词，控制后续走向。         如果把关键词从“生成”换成“预测”，Magi-1 和 LeCun 主张的 JEPA 路线便有了一种理念上的深层呼应。LeCun 在 2022 年发表立场论文《A Path Towards Autonomous Machine Intelligence》，提出 JEPA 架构：不在像素空间预测世界，而在表征空间预测，主动忽略那些不可预测的细节。这条路线后来长成一个家族：I-JEPA、V-JEPA，再到 2025 年的 V-JEPA 2，用百万小时视频训练，其衍生版本可以做零样本的机器人规划。         图：Yann LeCun 在 2026 年 6 月巴黎 VivaTech 演讲（来源：La Ecuación Digital）          一个在像素世界里逐块自回归，一个在表征空间里做预测，虽技术方案完全不同，但都指向同一个判断，即能够预测物理世界变化是世界模型的必要条件。         尺子一旦出现，叙事便有了边界          在WAIC 的论坛上，"世界模型"被反复提起。7 月 19 日的一场人形机器人与具身智能论坛，主题之一正是"标准体系不统一"。开幕当天有观察文章写道：通用世界模型正在成为人形机器人的新竞争壁垒。         竞争的坐标系确实在平移。过去几年，视频模型的发布会比的是"像不像"：分辨率、时长、美学分。Physics-IQ 这类榜单的出现，把问题换成了"物理世界变化预测的准不准"。它的价值不在于新添了一张榜单，而在于把世界模型从一个抽象概念，拉回到具象的物理世界：杯子会怎么倒，水会怎么流，光会怎么折。这些东西没法靠话术修饰。坐标系的变化不会写在任何一场发布会的邀请函上，但它会决定下一年资本流向哪里、人才流向哪里。         榜单会迭代，名次会更替。但标准一旦确立，理解行业的方式必然会被改写，模糊的叙事也就有了相对清晰的边界。         尺子一旦有了，量出什么，就是什么。

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Published on:21:41:04