昆仑万维在2026年WAIC大会上发布了其最新世界模型Matrix-Game 3.5，重点攻克了长期困扰业界的“物体恒存”难题。公司董事长兼CEO方汉在论坛上宣布“2026年为世界模型元年”，并展示了该模型在理解物理世界方面的关键进展。

“物体恒存”问题源于哈佛、MIT、IBM和谷歌联合发布的MemoBench评测基准，该测试考察模型能否在物体离开视野后正确恢复其状态。此前，十个主流世界模型在该测试中最高仅得0.58分（满分1分），而三岁儿童却能轻松满分。Matrix-Game 3.5通过三项技术创新解决了这一挑战：首先，将记忆从传统的时间索引切换为空间索引，建立三维Patch Memory，使模型能记住“坐标(x,y,z)处的物体”而非“第5帧的像素”；其次，引入PRoPE位置编码，将相机投影矩阵融入时空位置，并结合动静解耦记忆，避免动态物体污染静态背景；最后，采用状态与动作联合生成的因果推理范式，将因果推理直接写入训练目标，而非依赖数据隐式涌现。

从游戏场景迈向真实世界，Matrix-Game 3.5面临数据、交互和算力三大关卡。在数据方面，昆仑万维搭建了三套自动化管线，为视频数据重建物理尺度，产出500万以上高质量视频切片和1万以上有效训练小时数，覆盖1200多个游戏和真实场景。在交互方面，模型通过3步采样蒸馏、DiT推理优化和MG-LightVAE剪枝，在单张GPU上实现了720P分辨率、约20FPS的实时生成，逼近实时交互要求。在算力方面，模型采用轻量化交互框架设计，核心功能几乎不新增参数即可实现交互世界建模，避免了单纯堆砌算力的不可持续路径。

昆仑万维的世界模型布局始于2022年，已连续发布Matrix-Zero、1.0、2.0、3.0和3.5五个版本。公司坚持开源策略，Matrix-Game系列模型“一次发布一次开源”，其2.0版本成为国内唯一对标谷歌Genie的开源方案。学术圈和产业界已对此做出反馈：DiT作者、纽约大学助理教授谢赛宁基于Matrix-Game 2.0发布了全球首个多人视频世界模型Solaris；NVIDIA和浙江大学则基于Matrix-Game 3.0联合发布了Light Interaction。此外，NVIDIA的SANA-WM、Adobe的RELIC等国际头部模型均将Matrix-Game作为对比基准。

在生态层面，昆仑万维2026年3月发布的“4+3”AGI战略将世界模型定位为底层引擎，与视频模型、音乐音频模型、基座文本与多模态模型四大底座，以及AI短剧、AI音乐、AI游戏三大平台经济体形成闭环。游戏平台产出交互数据，视频平台提供训练素材，模型能力反哺平台体验，形成数据驱动的正向循环。这种系统化布局使得后来者难以仅凭单一模型追赶。

Matrix-Game 3.5的技术突破标志着世界模型从“复现像素”向“理解因果”的转变。随着数据、交互和算力瓶颈的系统性突破，该模型有望在机器人控制、自动驾驶等真实物理场景中落地，推动AI产业进入具身智能的新阶段。