昆侖萬維發(fā)布AIGC全家桶，上線三大新模型

3月27日，昆侖萬維集團旗下天工AI舉辦“世界模型前沿技術與天工AIGC全家桶大模型生態(tài)”專場發(fā)布會，發(fā)布Matrix-Game 3.0、SkyReels V4、Mureka V9三大核心模型，同時發(fā)布昆侖萬維2026 AGI戰(zhàn)略，目標是通過打造AI經濟平臺，賦予每一個創(chuàng)作者匹敵一家公司的全棧生產力。

天工AI董事長兼CEO周亞輝周亞輝正式發(fā)布昆侖萬維2026年的AGI戰(zhàn)略升級為“3+1”生態(tài)架構——以4個SOTA大模型為底座，支撐3大AI原生平臺+1個超級智能體。

其中，DramaWave、Mureka和貓森學園三個大平臺的底層邏輯是用SOTA AIGC大模型×內容生產×內容分發(fā)，做到端到端的閉環(huán)；另外的“1”——Skywork Super Agents，則是背后通用的操作系統，我們把它定義為面向全球所有內容創(chuàng)作者的操作系統，從長遠來看，未來可能是五億內容創(chuàng)作者規(guī)模的一人公司的操作系統。

展望未來，周亞輝表示，2028年是平臺經濟年，昆侖萬維有望成長為一個AI native的平臺經濟體。四大SOTA模型、一個超級智能體操作系統和三大平臺經濟體，歸根到底只是為了實現一個目標——讓每一個創(chuàng)作者，都擁有匹配一家公司的全棧AI生產力，在確定的AGI時代與千萬超級個體共建繁榮。

昆侖萬維首席科學家、香港中文大學教授成宇帶來題為《構建物理仿真驅動下的實時交互世界：天工世界模型與AIGC全家桶發(fā)布》的模型發(fā)布演講，發(fā)布 Matrix-Game 3.0游戲大模型、SkyReels V4視頻大模型、Mureka V9音樂大模型，這三大模型的迭代升級，將推動游戲、視頻、音樂領域實現從技術突破到產業(yè)落地的跨越式發(fā)展。

首先，昆侖萬維正式發(fā)布Matrix-Game 3.0模型：物理仿真驅動下的實時交互式世界模型創(chuàng)新實踐。從 2.0到3.0模型，我們完成了一次關鍵躍遷：從“可運行的交互Demo”，走向“具備穩(wěn)定性與工業(yè)級性能的世界模型系統”。

過去一年，我們看到一個非常清晰的趨勢：AI已經從“理解世界”走向“生成世界”。世界模型正在推動AI從“靜態(tài)內容生成”走向“動態(tài)世界建模”，并成為連接感知、決策與生成的核心基礎能力。在此背景下，構建物理仿真驅動下的實時交互世界是世界模型的核心內容。

昆侖萬維正式發(fā)布的Matrix-Game 3.0模型，在數據、模型和推理三個層面完成了一次全新技術升級。首先是數據層面——數據決定下限。昆侖萬維基于 Unreal Engine 構建了大規(guī)模數據引擎，能夠自動生成帶有精確動作、相機位姿以及物理一致性的高質量交互數據，目前已經覆蓋1000+場景，對于這些數據按照5s時序間隔給所有數據生成了局部描述和全局描述。這些數據為世界模型學習真實的“動作—環(huán)境變化”關系提供了基礎。

第二是模型層面——模型決定能力。我們設計了帶有Memory機制的DiT架構，使模型不僅能夠生成當前幀，還可以持續(xù)維護歷史信息，從而解決長時序生成中的一致性問題，實現分鐘級的穩(wěn)定生成與記憶能力。

第三是推理層面——推理決定落地。通過一系列推理加速優(yōu)化，包括少步采樣、并行生成以及緩存機制（KV Cache）和decoder蒸餾等過程，我們實現了高效的實時推理能力。最終在5B模型規(guī)模下，實現720P分辨率、最高40FPS的實時生成。

整體來看，Matrix-Game 3.0 的核心在于：通過“數據—模型—推理”的協同優(yōu)化，首次將開源世界模型推向了帶有記憶能力的長時序一致性 + 高質量 + 實時交互的統一框架。

接著，昆侖萬維發(fā)布SkyReels V4模型：下一代視聽創(chuàng)作的全新范式。

當前，AI視頻不僅僅是一個工具，它正在重構整個視聽創(chuàng)作的邏輯，成為下一代產業(yè)的核心基礎設施。“好的AI視頻生成”對于普通用戶來說，它意味著自由表達和可控可改；對于產業(yè)創(chuàng)作者，它意味著更低的門檻、更高的效率和更多的可能性。

SkyReels V4通過四大技術突破——音畫一體雙流聯合生成架構、全模態(tài)理解和精準控制、全模態(tài)強化學習體系和攻克電影級畫質與高效生成的平衡難題，分別解決了音畫同步、精準控制、一站式編輯和高效生成等行業(yè)痛點，將AI視頻生成的普惠生產力和解決方案切實地賦予內容創(chuàng)作者和行業(yè)。

SkyReels V4模型實力也得到了全球權威榜單的認可。在Artificial Analysis Arena的排名中（截至2026年3月18日評測結果），SkyReels V4在多個核心賽道均名列前茅——在Text to Video (With Audio) 賽道和Image to Video (With Audio) 賽道，均位列全球第一；在Text to Video (No Audio) 賽道，位列全球第二。

此外，SkyReels V4同步推出了全場景開放API與行業(yè)解決方案，能夠將SkyReels V4的強大能力開放給所有合作伙伴，共同推動視聽產業(yè)的智能化升級。未來，SkyReels V4致力于成為AI視聽時代的技術燈塔，用技術打破創(chuàng)作的邊界，賦能每一個創(chuàng)作者。

最后，Mureka V9音樂大模型正式發(fā)布。Mureka V9是一次更可控、更懂表達的創(chuàng)作升級。團隊將重點進一步推進到“音樂創(chuàng)作意圖的可控表達”上：不僅生成得更快、更清晰，也開始更準確地理解創(chuàng)作者在歌詞段落中的具體表達訴求。

Mureka V9在段落內文本控制、生成效率、混音質量與整體聽感等多個關鍵維度持續(xù)進化，使AI音樂從“能夠生成一首歌”，進一步邁向“能夠更穩(wěn)定地按創(chuàng)作意圖完成一首歌”：

Mureka V9依然建立在 MusiCoT（Music Chain-of-Thought） 技術體系的持續(xù)演進之上，進一步強化了模型對音樂結構、歌詞段落、表達意圖與聲音呈現之間關系的協同建模，使模型不再只是依據提示詞“生成一段聲音”，而是能以更接近真實創(chuàng)作邏輯的方式，理解“這一段該唱什么、怎么唱、為什么要這樣推進”。

可以理解為，MusiCoT在Mureka V9中進一步融合了對歌詞段落設計、語義重心與音樂組織方式的細粒度思考，讓模型在旋律推進、段落表達、音色安排與整體完成度之間建立更穩(wěn)定的內在一致性。

如果說傳統音樂時代的平臺，連接的是歌曲、歌手和聽眾；那么AI音樂時代的平臺，連接的將是所有人的意圖、生成、編輯、二創(chuàng)、分發(fā)和表達。Mureka想推動的，是AI音樂從生成工具走向創(chuàng)作系統，從單次輸出走向版本化工作流，從做一首歌走向持續(xù)共創(chuàng)，從功能集合走向平臺能力。我們希望把音樂從少數人的專業(yè)技能，變成更多人的表達語言。