蚂蚁灵波开源 LingBot World 2.0 世界模型：最小 1.3B 参数，单卡可实时生成

蚂蚁灵波宣布开源三款新模型，分别是 LingBot World 2.0 Small（1.3B 参数模型）、LingBot World 2.0 Bidirectional（双向 Teacher 模型）以及 LingBot World 2.0 Causal Pretrain（因果预训练基座模型）。在社交平台上，这三个模型已经于前一晚官宣开源。

在官方放出的演示视频里，出现了不同场景、不同穿着的人物走路、滑翔画面，并且支持实时控制，右上角标注为 LingBot World 模型生成。模型还能生成水流冲出湖面、彩虹、闪电落下以及巨浪等多样化的天气场景，不过从画面来看夸张度较大，真实性有所不足。此外，它也可以生成不同人称视角的视频，并操纵画面人物完成射击、换弹等复杂操作。

定位方面，LingBot World 2.0 Small（1.3B）面向消费级单卡 GPU 设计，可在单卡上实现实时生成，个人开发者、高校实验室和小型团队都能从本地体验和复现。LingBot World 2.0 Bidirectional 则是一个双向 Teacher 模型，面向实时世界模型训练，提供高质量的蒸馏源。由于高质量生成通常需要多步去噪、计算成本较高，难以直接满足实时交互需求，通过蒸馏可以把 Teacher 的多步生成轨迹压缩到少步 Student，在降低生成成本的同时尽可能保留预训练阶段学到的动作条件动态能力。

LingBot World 2.0 Causal Pretrain 面向后训练、评测与场景适配，提供的是一份因果预训练底座。蚂蚁灵波表示，LingBot World 2.0 已经覆盖从预训练到轻量化部署的完整链路，更易运行、研究、蒸馏与适配，它不只是一个可供体验的世界模型，更是一个可以进一步开发的开放平台。

在魔搭社区，三个模型均已上线，开发者可以自行下载使用。评论区中，有开发者认为同时开源多个模型的做法“相当明智”，有利于减少开发者的工作量；也有人想看看 1.3B 模型与 14B 模型在生成效果、稳定性以及响应速度上的差异。

把参数从 14B 降到 1.3B 的同时，还开源双向 Teacher 模型和因果预训练模型，意味着后训练、评测、蒸馏、压缩、推理加速和特定场景适配的选择权被一并交给社区。开发者既能跳过预训练，直接用 Teacher 模型蒸馏出面向垂直场景的小模型；也能省去蒸馏环节，仅在因果基座之上完成后训练。不必从零复现别人的整套工程，这正是“可构建的开放基座”的实际分量所在。不过，模型最终的落地效果如何，仍有待实际验证。

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