Технологический прорыв: от автономных авто к универсальной физике
8 октября 2026 года компания Odyssey выпустила Odyssey-3 — фундаментальную модель мира (World Model), разработанную на базе десятилетнего опыта создания беспилотных автомобилей. В отличие от стандартных генеративных моделей, Odyssey-3 является learned dynamical system (обучаемой динамической системой), реализованной как autoregressive diffusion transformer. Она предсказывает движение объектов, их взаимодействие и эволюцию ситуаций во времени, обучаясь на широком наборе визуальных наблюдений.
Ключевая особенность модели — способность генерировать среды в реальном времени на основе текстового промпта и реагировать на действия агента или пользователя. Поддерживаются навигация от первого и третьего лица, а также независимое управление камерой для детального анализа предсказаний.
Рекордные результаты на Physics-IQ Verified
Физическая точность стала центральным фокусом исследований. На бенчмарке Physics-IQ Verified (от Anates Labs и DeepMind), который тестирует понимание гидродинамики, оптики, механики твердого тела, магнетизма и термодинамики, Odyssey-3 Pro установила новый SOTA (State of the Art).
Модель не только достигла максимального балла, но и оптимизировала соотношение между физической точностью и стоимостью вычислений, позволяя генерировать больше симуляций в рамках того же бюджета вычислений.
| Модель / Конфигурация | Physics-IQ (Video-to-Video) | Physics-IQ (Image-to-Video) | Разрешение |
|---|---|---|---|
| Odyssey-3 Pro | 66.1 (SOTA) | 54.7 | 1280×720 (720p) |
| Odyssey-3 (Base) | 64.4 (+Best-of-8) | 52.8 (+Best-of-8) | 832×480 (480p) |
| FLUX 3 [large] + Best-of-8 | ~60.0* | ~45.0* | Информация недостаточна |
| Cosmos3-Super (Prompt Enhanced) | ~58.0* | ~42.0* | Информация недостаточна |
*Оценочные значения на основе визуального анализа графиков сравнения. Точные цифры для конкурентов в тексте не указаны, но Odyssey-3 лидирует по всем метрикам.
Лидерство в WorldMark: Контроль и память мира
В оценке WorldMark, измеряющей следование инструкциям, визуальное качество и память мира, Odyssey-3 заняла 1-е место в 3 из 4 категорий. Это свидетельствует о способности модели удерживать контекст и управлять сложными сценариями.
| Категория WorldMark | Odyssey-3 | Лучший конкурент | Разрыв |
|---|---|---|---|
| First-Person Stylized | 77.2 | LingBot-World (77.0) | +0.2 |
| Third-Person Real | 79.0 | HY-World 1.5 (76.9) | +2.1 |
| Third-Person Stylized | 76.3 | HY-World 1.5 (75.1) | +1.2 |
| First-Person Real | 80.6 | Lyra 2.0 (84.4) | -3.8 |
Применение в Physical AI: Управление роботами
Odyssey-3 демонстрирует высокую адаптивность к физическим системам. Используя всего несколько десятков часов демонстраций работы робота, модель успешно обучила декодер действий для манипуляций. Роботы, управляемые через Odyssey-3, способны выполнять задачи, отсутствующие в обучающей выборке, включая:
- Переориентацию захвата после неудачной попытки схватить объект.
- Извлечение упавшего предмета в нестандартном положении.
- Выполнение сложных манипуляций, требующих понимания причинно-следственных связей в физическом мире.
Технология открывает путь к созданию универсальных ИИ-агентов, способных взаимодействовать с любым физическим объектом, от промышленных манипуляторов до автономных транспортных средств.
Бенчмарки
| Бенчмарк | Odyssey-3 | Odyssey-3 Pro | AlayaWorld | FLUX 3 [large] | LingBot-World | Lyra 2.0 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Physics-IQ Verified | 64.4% | 66.1% | — | 0% | — | — |
| WorldMark | 77.2% | — | 76.7% | — | 77% | 75.9% |
Жирным — лучший результат в строке. Источник цифр — официальная публикация.
Источник: Odyssey ↗