OpenAI · 闭源 API
把高难度知识工作、编程、科学研究和多智能体协作放进同一个通用模型家族。
复杂推理长程知识工作编程与工具多智能体
距离世界模型还缺擅长数字任务，但没有公开证据表明它维护可用于物理规划的显式环境状态。
Anthropic · 闭源 API
把更长时间的自主工作、视觉操作、持续记忆和高难度知识任务推到新的能力层级。
长程自主工作视觉持久记忆复杂工具链
距离世界模型还缺能在软件与游戏环境中行动，不等于学到了稳定、可迁移的物理世界动力学。
Anthropic · 闭源 API
以更低成本接近 Fable 级能力，强调稳定执行、计算机使用和日常专业工作。
软件工程知识工作Computer Use成本效率
距离世界模型还缺Computer Use 依赖界面观察与反馈闭环，仍不同于可反事实推演的世界模拟器。
月之暗面 · 开放权重
2.8T MoE、原生视觉与百万 token 上下文，把开放模型推进到长程 Agent 与专业工作的前沿。
原生多模态百万上下文长程 Agent开放部署
距离世界模型还缺可构建游戏和 3D 内容主要体现多模态理解与代码执行，不能直接等同于内生世界模型。
智谱 AI · 闭源 API
在同一基座上扩展长程任务环境与强化学习后训练，重点提升编程、Agent 与安全能力。
长程编程Agent 环境后训练扩展计划开放
距离世界模型还缺训练环境更丰富会提升行动能力，但它仍主要面向数字任务，不是物理环境预测模型。
DeepSeek-V4-Pro
2026-08-13
深度求索 · 开放权重
1.7 万亿参数、MIT 协议开放权重，是开放阵营里许可最宽松的旗舰。
MIT 许可万亿级 MoE编程与工具开放部署
距离世界模型还缺许可宽松解决的是「谁能用」，不是「模型懂不懂物理」——它没有任何面向环境动力学预测的公开证据。
阿里通义 · 开放权重
Qwen 首次把 Max 级模型直接开放：2.4T 总参数、95B 激活、百万级上下文。
万亿级 MoE百万上下文开放权重自定义许可
距离世界模型还缺同一家公司的视频线（万相 Wan）才是靠近世界模型的那条；这条语言线的能力增长仍集中在文本与代码上。