Szukaj

Runway Gen-4.5: W kierunku modeli świata

Runway Gen-4.5: W kierunku modeli świata

Nadchodzi uniwersalny symulator

16 grudnia 2025 — Runway wprowadza Gen-4.5, swój nowy model generowania wideo, któremu towarzyszy długi wpis, w którym współzałożyciele szczegółowo opisują swoją wizję: Universal World Simulator. Idea: modele wideo, na dużą skalę, stają się modelami świata.

Soon, everyone will have access to their own world simulator. This will be the most important technological development of our time.

🇵🇱 Wkrótce każdy będzie miał dostęp do własnego symulatora świata. Będzie to najważniejszy rozwój technologiczny naszych czasów.@runwayml na X


Gen-4.5: Zrozumienie świata rzeczywistego

Gen-4.5 stanowi znaczący krok naprzód w generowaniu wideo przez AI. Model nie tylko tworzy ruchome obrazy — on naprawdę rozumie, jak działa świat.

Anatomia

Gen-4.5 opanował subtelności ciała ludzkiego i zwierzęcego. Ruchy są naturalne, proporcje spójne, a szczegóły anatomiczne precyzyjne. Koniec z dłońmi o sześciu palcach czy niemożliwymi stawami.

Fizyka

Model integruje zrozumienie praw fizyki: grawitacji, bezwładności, kolizji. Obiekty spadają poprawnie, ciecze płyną realistycznie, tkaniny reagują na wiatr.

Ruch

Płynność ruchów osiąga nowy poziom. Niezależnie od tego, czy jest to idąca osoba, biegnące zwierzę czy poruszający się pojazd, Gen-4.5 chwyta niuanse, które czynią animację wiarygodną.

Gen-4.5 is a major step forward for generative video that understands anatomy, physics and motion.

🇵🇱 Gen-4.5 to duży krok naprzód dla generatywnego wideo, które rozumie anatomię, fizykę i ruch.@runwayml na X


Universal World Simulator: Wizja długoterminowa

Poza Gen-4.5, Runway ujawnia ambicję, która wykracza poza proste narzędzie do tworzenia wideo. Universal World Simulator reprezentuje ich wizję przyszłości AI.

Od modeli wideo do modeli świata

Video models trained at sufficient scale become world models. To predict the next frame, a video model must learn how the world works. How objects move, how forces propagate, how actions cause effects.

🇵🇱 Modele wideo trenowane na wystarczającą skalę stają się modelami świata. Aby przewidzieć następną klatkę, model wideo musi nauczyć się, jak działa świat. Jak poruszają się obiekty, jak rozchodzą się siły, jak działania powodują skutki.@runwayml na X

Dlaczego modele językowe nie wystarczą

Runway zajmuje jasne stanowisko: LLM mają swoje ograniczenia.

Language models will not get us there. Text distills existing human knowledge. In order to move beyond that, we need to learn directly from raw observations of the world.

🇵🇱 Modele językowe nas tam nie doprowadzą. Tekst destyluje istniejącą wiedzę ludzką. Aby wyjść poza to, musimy uczyć się bezpośrednio z surowych obserwacji świata.@runwayml na X

Docelowe zastosowania

Modele świata mogą przekształcić kluczowe dziedziny:

DziedzinaPotencjalne zastosowanie
RobotykaSymulacja złożonych środowisk
MedycynaModelowanie biologiczne
KlimatPrognozy środowiskowe
MateriałySymulacja właściwości fizycznych
EnergiaOptymalizacja systemów

Ogłoszony harmonogram

Runway jest ambitny, ale realistyczny w kwestii terminów:

HoryzontCel
5 latSymulacja na ludzką skalę — interakcje nieodróżnialne od rzeczywistości
10 latPrecyzyjna symulacja fizyki i biologii w celu rozwiązywania wyzwań naukowych

Demokratyzacja eksperymentowania

A student anywhere in the world will have her own biology lab and her own particle accelerator.

🇵🇱 Studentka w dowolnym miejscu na świecie będzie miała własne laboratorium biologiczne i własny akcelerator cząstek.@runwayml na X


Dostępność

Gen-4.5 jest dostępny od teraz na platformie Runway:

  • Dostęp: runwayml.com
  • Integracja: API dostępne dla deweloperów
  • Plany: Dostępna bezpłatna wersja próbna, subskrypcje Pro do intensywnego użytkowania

Co to oznacza dla branży

Podczas gdy Sora (OpenAI), Veo (Google) i Kling (Kuaishou) walczą o rynek generowania wideo, Runway robi krok w tył i przedstawia szerszą wizję.

Pojęcie “modelu świata” — modelu, który rozumie, jak działa świat, zamiast po prostu powielać wzorce wizualne — może zmienić reguły gry dla robotyki, symulacji naukowej i nie tylko.


Źródła