蚂蚁灵波开源世界模型 LingBot-World：高保真高动态的实时交互数字环境

蚂蚁灵波科技（Ant Lingbo）近日正式开源其世界模型 LingBot-World。该模型在视频生成质量、动态表现、长时一致性以及实时交互能力等关键指标上表现突出，可为具身智能、自动驾驶、机器人训练及游戏开发等场景提供高保真的数字演练环境。

作为面向复杂交互场景的世界模型，LingBot-World 不仅强调视觉真实度，还兼顾了实时性与泛化能力，为多领域智能系统提供了可扩展的基础支撑。

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LingBot-World 的核心能力解析

1. 高保真 + 高动态视频生成能力

LingBot-World 在视频清晰度与动态连贯性方面进行了重点优化，支持长达 10 分钟的连续稳定生成。在长时运行过程中，场景结构与运动逻辑保持一致，适用于需要长期状态演化的模拟与训练任务。

2. 毫秒级实时交互体验

在性能层面，LingBot-World 实现了 16FPS 的生成吞吐能力，并将端到端交互延迟控制在 1 秒以内。这使得模型可以支持实时控制输入，满足自动驾驶仿真、机器人操作与交互式游戏场景对低延迟的需求。

3. Zero-shot 泛化与快速场景构建

LingBot-World 支持 Zero-shot 泛化能力，仅需输入真实照片或游戏截图，即可生成可交互的视频流环境。这一特性显著降低了数据准备和场景建模成本，为多样化应用提供了更高的灵活性。

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适用场景与应用价值

凭借其高动态、高一致性和实时交互能力，LingBot-World 可广泛应用于以下领域：

• 具身智能与机器人训练：作为安全、可控的仿真环境，用于策略学习与行为验证
• 自动驾驶仿真：构建高真实度道路与环境交互场景
• 游戏与虚拟世界开发：快速生成可交互场景原型
• AI 研究与教学：用于世界模型、视频生成与交互学习相关研究

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开源资源与技术资料

为方便开发者与研究人员使用，蚂蚁灵波已同步开放完整资源：

官方网站：
https://technology.robbyant.com/lingbot-world

模型地址：

• Hugging Face：https://huggingface.co/collections/robbyant/lingbot-world
• ModelScope：https://www.modelscope.cn/collections/Robbyant/LingBot-world

代码仓库：
https://github.com/Robbyant/lingbot-world

技术报告（Tech Report）：
https://github.com/robbyant/lingbot-world/blob/main/LingBot_World_paper.pdf

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总结

LingBot-World 的开源，为高保真世界建模与实时交互提供了一个可落地的技术方案。通过在视频质量、动态表现与交互效率上的综合优化，该模型为具身智能、自动驾驶与虚拟环境构建提供了稳定可靠的基础工具，也为世界模型相关研究提供了重要参考。