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騰訊混元團隊於2026年10月24日（中國時間、日本時間）在官方X帳號上發表可持續生成影片「世界」的AI模型「Hy-Nomas」。它結合文字指令與鏡頭運動，一段一段地生成場景，並可在生成途中加入物體，或改變畫風與動作。模型權重與程式碼已在Hugging Face和GitHub上公開，授權為便於商業使用的Apache-2.0。
Hy-Nomas是什麼
Hy-Nomas是騰訊所稱的「互動式影片世界生成模型」。一般的影片生成AI會依一道指令產生固定長度的影片，而Hy-Nomas則將影片分成一個個短片段（segment）生成，每生成一段都能接受新的指令。
根據模型卡，生成途中可以進行以下操作。
- 以文字加入物體、改變畫風或場景、指示畫面中的對象做出動作
- 指定鏡頭運動，在世界中移動
- 交替輸入文字指令與鏡頭操作
它具備記住前面片段內容的機制（世界記憶），即使場景持續延伸，也能維持外觀與配置的一致性。
效能與執行環境
公開的加速版模型經過8個步驟處理，輸出高720、寬1280像素、每秒24格的影片。根據GitHub上的說明，支援4、6、8步驟的設定。
標準配置以使用8張GPU為前提。另一方面，若結合讓模型變輕的量化（INT8），以及將部分處理交給CPU的設定，也提供了僅用一張NVIDIA消費級顯示卡「GeForce RTX 4090」即可執行的配置。不過，這種單卡配置僅針對生成影片的部分，網頁展示中用來擴寫提示詞的機制還需要另外的運算資源。
需要注意的是，24格指的是播放影片的影格數，生成速度能否達到即時並未說明。模型卡中也沒有寫明參數量和最長影片長度。海外專業媒體VP Land引述專案頁面的內容稱「80億參數、最長60秒」，但CoAI未能在第一手資料中確認。
一併公開的內容
除了模型本體，還公開了以下內容。
- 用於電影感畫面的LoRA（追加訓練用的小型元件）
- 機器人用LoRA（以真實雙臂機器人的資料訓練）
- 訓練、推論與展示的程式碼，以及為訓練資料加上說明的工具
- 評測資料集「Hy-Nomas-Bench」（280筆）
騰訊表示，機器人用LoRA是為了提升在生成的世界中重現機器人動作的能力，由此可見，它不只鎖定影片製作，也考慮到機器人模擬的用途。另外也提供了可在瀏覽器中試用的線上展示。
授權與評測
授權為Apache-2.0，不只適用於程式碼，也適用於模型權重。不過，其中包含的其他公司元件（例如用於讀取文字的Qwen模型等）各自遵循原本的授權。LICENSE中寫明不會再附加其他限制。過去混元的部分模型採用排除部分地區或設定使用者人數上限的自有授權發布，這次以自由度較高的形式公開，相當引人注目。
另一方面，效能數據尚未公布。評測用的Hy-Nomas-Bench涵蓋多輪文字指令、鏡頭移動、指令與鏡頭的組合，以及場景記憶四個面向，但並未公開分數或與其他模型的比較。技術報告也仍是「即將公開」。
世界模型的競爭
世界模型是依據文字等輸入，生成可以在其中四處移動的虛擬世界的AI。除了遊戲與影像製作，用來在虛擬環境中訓練機器人與自動駕駛AI的用途也備受關注。
騰訊過去也發表了世界模型HY-World系列，4月推出的HY-World 2.0是生成可編輯3D資料的模型。Hy-Nomas並不生成3D資料，而是一點一點串接影片來擴展世界，特色在於可以隨時多次插入文字指令。官方並未提供與HY-World的效能比較。
CoAI編輯部觀點
Hy-Nomas是一項嘗試，要將影片生成AI從「生成一次就結束」擴展為「邊生成邊追加指令」。權重與程式碼以Apache-2.0公開，而且有單張消費級顯示卡即可執行的配置，研究人員與開發者很容易在自己的環境中試用，這是它的優點。
不過，效能數據和技術報告都還沒有公布，目前只能憑騰訊的展示與說明來判斷好壞。若想試用，建議先透過線上展示或較輕量的設定確認運作情形，等技術報告或外部評測出爐後再正式採用。