AI初创公司Decart本周三正式发布其新一代交互式世界模型Oasis 3，该模型能够实时生成照片级逼真的驾驶环境，并已通过API向开发者开放。TechCrunch独家获悉了这一消息。

Oasis 3的核心能力在于其无限生成特性。与仅提供有限演示或研究预览的竞品不同，Decart允许开发者根据文本提示，持续生成包含前向和双侧向的多摄像头驾驶场景。这种能力对于需要测试海量边缘案例的自动驾驶公司来说，具有直接的实用价值。公司联合创始人兼CEO Dean Leitersdorf表示，这是首个真正可供开发者在其上进行编程构建的可用世界模型，他预计将围绕该模型涌现出一个完整的开发者社区。

Decart此前已凭借其实时视频模型Lucy积累了超过10万名开发者，这些开发者主要在电商和直播领域构建产品。Oasis 3正是基于这一基础模型，标志着公司向物理AI领域的进军。API定价为每秒0.02美元，企业定价则根据具体用例而定。

此次发布距离Decart完成3亿美元融资仅数周。Leitersdorf称，融资源于电商、直播和物理AI领域对其模型需求的激增。该轮融资使公司估值达到近40亿美元，并引入了丰田、Adobe和eBay等战略投资者，现有投资者英伟达也参与了本轮。Leitersdorf指出，这些投资方本身都是潜在客户。

Oasis 3在照片级真实感和运行效率上的优势，源自Decart的另一项核心技术——DOS（Decart优化堆栈）。这套软件能让模型在英伟达、亚马逊和谷歌的硬件上高效运行，Leitersdorf声称，通过垂直整合优化至硬件层，其运行成本比行业其他公司低一个数量级以上。公司成立至今的总消耗资金“远低于”1亿美元。

然而，TechCrunch在实测中也发现了Oasis 3的明显局限。尽管模型能根据提示生成出色的初始场景，例如一个清晨的纽约街道，但随着驾驶进行，环境的主题一致性会迅速退化，逐渐变成任何西方城市的通用街景。当尝试返回初始路口时，该场景已完全消失，被全新环境取代。整体体验更像一场支离破碎的意识流梦境，而非连贯的模拟。

此外，控制响应不够灵敏，车辆时常失去控制，且模型未能正确模拟物理碰撞——车辆会直接穿过其他汽车。Leitersdorf将此归因于“关于良好驾驶的数据远多于事故数据”，并称之为团队正在攻克的主要研究难题。

这些物理一致性难题与Oasis 3的自回归架构密切相关。模型逐帧生成画面，并回顾之前生成的内容来决定下一步，这导致上下文窗口迅速被填满。Leitersdorf透露，团队正研究如何实现更长的上下文记忆，以存储数百万个token并压缩信息，从而维持更长时间的场景连贯性。

在世界模型赛道上，Decart并非孤军奋战。谷歌去年在研究预览中发布了Genie 3，李飞飞旗下的World Labs推出了面向商业用例的Marble，Luma和Runway等视频生成初创公司也在将物理感知视频模型转化为世界模型。Oasis 3的开放API策略，能否像OpenAI当年以语言模型构建开发者生态那样，在世界模型领域开辟新局，仍有待市场验证。