很多人把 Google 的 Genie 3 和 OpenAI 的 Sora 放在一起比较。这种比较其实有点问题。
本质差异
Sora 生成视频。你输入一段文字，它输出一段影片。影片很漂亮，分辨率最高 1080p，但你只能看，不能碰。就像在电影院里，画面再精彩，你也只是观众。
Genie 3 生成的是可以走进去的世界。720p，24帧，看参数不如 Sora。但你可以用键盘控制角色移动，可以和环境互动，可以在里面探索。
这不是同一类产品。
技术路线的分叉
视频生成和世界模型走的是两条路。
视频生成的目标是"好看"。帧与帧之间的连贯性、光影效果、运动自然度，这些是核心指标。用户想要的是一段能拿去剪辑、发布的素材。
世界模型的目标是"真实"。不是视觉上的真实，而是物理规则上的真实。你推一个球，它会滚。你从高处跳下，会有重力。你绕过一棵树再回来，树还在那里。
展开剩余74%Genie 3 能记住场景好几分钟。这听起来不多，但 Genie 2 只能撑 10 秒钟。10 秒之后，你离开的地方可能已经变样了，像梦一样不稳定。
为什么可交互更难
生成一段视频，模型只需要预测"下一帧应该是什么样子"。这个任务已经很难了，但至少是线性的。
生成一个可交互的世界，模型需要预测"如果用户做了动作 A，下一帧应该是什么样子"。动作 A 有无数种可能。用户可能往前走，可能往左转，可能跳，可能什么都不做。每一种可能都需要一个合理的响应。
这就是为什么 Genie 3 的分辨率和帧率都不如 Sora。它在做一件更复杂的事。
应用场景完全不同
Sora 适合做什么？营销视频、B-roll 素材、概念展示。你需要一段太空站的画面？输入提示词，等几分钟，拿到视频，剪进你的作品里。
Genie 3 适合做什么？游戏原型测试。你有一个游戏点子，想看看玩起来感觉如何。以前要花几周写代码、做美术、调物理引擎。现在输入一段描述，几秒钟就能跑进去试试。
另一个应用是训练 AI Agent。你想让一个 AI 学会在复杂环境中导航，需要大量的训练场景。以前要手工搭建，或者在真实环境里收集数据。现在可以让 Genie 3 生成无限多的环境，让 Agent 在里面练习。
Google 押注世界模型的逻辑
Google 把 Genie 3 叫做"通向 AGI 的垫脚石"。这话听起来像营销，但背后有一个论点。
通用人工智能需要理解世界是怎么运作的。不是从书本上读来的理解，而是从交互中学来的理解。婴儿不是通过阅读物理教材学会抓握的，而是通过反复尝试、观察结果、调整动作。
世界模型提供了一个可以无限尝试的沙盒。AI 可以在里面犯错，可以探索边界情况，可以遇到各种意外。这种经验是读再多文本数据也得不到的。
当然，这只是一个理论。目前没人能证明这条路一定通向 AGI。但 Google 显然认为值得一赌。
目前的局限
Genie 3 的视觉记忆只有一分钟左右。这意味着你不能在里面进行长时间的探索。走得太远，起点就开始变得不一致了。
720p 24fps 的规格在 2026 年显得有些寒酸。玩惯了 4K 60fps 游戏的人可能会觉得画面糊。
计算成本很高。Google 把它放在每月 $249.99 的 AI Ultra 订阅里，不是没有原因的。
这些问题都需要时间解决。但方向已经明确了。
结论
把 Genie 3 和 Sora 比较，就像比较赛车游戏和赛车电影。一个让你看，一个让你玩。问哪个更好没有意义，问你想做什么才有意义。
如果你需要一段视频素材，用 Sora。如果你想快速验证一个交互式的想法，或者训练一个需要环境交互的 AI，Genie 3 是更合适的选择。
两条技术路线还会继续演进。也许有一天会合流，也许会一直平行发展。但现在，它们解决的是不同的问题。
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