Odyssey 3 是一款实时模拟物理交互的世界基础模型，可根据提示词生成可交互的环境，并实时预测场景在用户或智能体操作下的变化。其 Pro 版本以 66.1 的 Physics-IQ 视频生成评分刷新了行业纪录，同一模型还可用于机器人控制、具身智能训练等多种场景。目前已开放研究预览版预览，也可联系团队获取 API 接入。

产品详细介绍

一个能够实时模拟物理的世界模型

Maker创始人

认识一下 Odyssey-3，这是 Odyssey 推出的基础世界模型，可根据提示生成交互式环境，并实时预测当你或 AI 智能体在其中行动时环境如何变化。Odyssey 称这是迄今为止他们最强大的世界模型。

你将获得：

• 根据提示生成的环境，支持第一人称和第三人称导航以及独立相机移动

• 一个通过视频学习得来、能够预测物体如何运动和交互以及情境如何演变的模型

• 同一模型适配到真实机器上：机械臂、人形机器人和汽车

有什么新特性？

• 物理准确性：Odyssey-3 Pro 在 Physics-IQ Verified 的视频到视频基准测试中取得 66.1 分（8 次采样取最优），Odyssey 称这是目前已报告的最高分，在图像到视频任务上则取得 54.7 分。该基准测试涵盖流体动力学、光学、固体力学、磁学和热力学。Odyssey 还表示，标准模型改善了物理准确性与生成成本之间的权衡，让你在相同算力下完成更多仿真。

• 实时交互：Odyssey-3 能对动作和事件做出即时响应。经过蒸馏的少步数版本足够快，可满足实时使用需求。

• 它能适配不同的本体。在同一基础模型之上训练一个小型动作解码器或策略：

• 机械臂在数十小时的演示数据后完成了诸如"把麦片倒进碗里"和"关上螺丝盒"等任务，甚至展现出那些演示中没有的恢复行为，例如抓取失误后重新调整方向

• Flexion 基于它构建了人形机器人控制策略，Odyssey 称当环境发生变化时，这些策略击败了所测试的 VLA 基线，并在让那些基线失效的光照变化条件下仍能正常工作

• 一个使用 20 小时驾驶数据训练、冻结 Odyssey-3 骨干网络的驾驶策略，在印度的真实道路上驾驶了一辆汽车

• 合成数据与智能体训练：在一项早期实验中，仅经过 100 步训练就同时生成了驾驶场景的三个相机视角，智能体可以在生成的世界中追逐自然语言目标。

可用性：

• 研究预览版现已上线 experience.odyssey.systems，你可以输入提示生成环境，在其中行动并观察环境如何响应

• 物理 AI 开发者（机器人、人形机器人、汽车、无人机）可以联系以获取访问权限，基于此进行开发

附：我专门追踪科技、SaaS 和 AI 领域最新最棒的发布，欢迎关注以便收到通知 → @rohanrecommends

Odyssey 3

Odyssey 3 是什么？

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