在 3 月 27 日下午的中关村论坛年会上，昆仑万维集团旗下天工 AI 再次亮剑。

这次，该公司向外界宣告了两大动作，一是 2026 年的 AGI 战略升级；二是 Matrix-Game 3.0、SkyReels V4、Mureka V9 三大核心模型惊艳亮相，并均跻身世界第一梯队；

昆仑万维 2026 年 AGI 战略："3+1" 生态架构

  出海 17 年，昆仑万维在内容领域形成了独特优势，并在 AI 时代及时押注推出天工 AI，并迅速布局，推出多款大模型及 AI 原生平台。

谈及 2026 年，天工 AI 董事长兼 CEO 周亚辉认为，AGI 已经来了，只是还没有均匀分布。因此，昆仑万维对自己的发展路线做了调整，从 2023 年的 6 个方向做了收缩。

周亚辉称昆仑万维 2026 年的 AGI 战略升级为 "3+1" 生态架构——以 4 个 SOTA 大模型为底座，支撑 3 大 AI 原生平台 +1 个超级智能体。整体而言是从全模态技术突破到 AI 平台经济生态构建的整体路径，目标是通过打造 AI 经济平台，赋予每一个创作者匹敌一家公司的全栈生产力。

其中，DramaWave、Mureka 和猫森学园三个大平台的底层逻辑是用 SOTA AIGC 大模型 × 内容生产 × 内容分发，做到端到端的闭环；另外的 "1" —— Skywork Super Agents，则是背后通用的操作系统，把它定义为面向全球所有内容创作者的操作系统，从长远来看，未来可能是五亿内容创作者规模的一人公司的操作系统。

展望未来，周亚辉表示，2028 年是平台经济年，昆仑万维有望成长为一个 AI native 的平台经济体。四大 SOTA 模型、一个超级智能体操作系统和三大平台经济体，归根到底只是为了实现一个目标——让每一个创作者，都拥有匹配一家公司的全栈 AI 生产力，在确定的 AGI 时代与千万超级个体共建繁荣。

在阶段目标上，2026 年将是昆仑万维的基础设施年，完成全栈部署；2027 年生态端发布，释放创作者经济。具体来看，包括 skills 生态全面开放、创作者变现通路打通、B 端 API 开放等；2028 年 AI native 平台经济成型，在垂直平台占据头部位置，用户规模和市场份额等进入全球行列等。

三大模型技术突破，助推产业落地

昆仑万维首席科学家、香港中文大学教授成宇带来题为《构建物理仿真驱动下的实时交互世界：天工世界模型与 AIGC 全家桶发布》的模型发布演讲，发布 Matrix-Game 3.0 游戏大模型、SkyReels V4 视频大模型、Mureka V9 音乐大模型，这三大模型的迭代升级，将推动游戏、视频、音乐领域实现从技术突破到产业落地的跨越式发展。

首先，昆仑万维正式发布 Matrix-Game 3.0 模型：物理仿真驱动下的实时交互式世界模型创新实践。从 2.0 到 3.0 模型，完成了一次关键跃迁：从 " 可运行的交互 Demo"，走向 " 具备稳定性与工业级性能的世界模型系统 "。

这一进化的产业背景是，过去一年一个明显的趋势是：AI 已经从 " 理解世界 " 走向 " 生成世界 "。世界模型正在推动 AI 从 " 静态内容生成 " 走向 " 动态世界建模 "，并成为连接感知、决策与生成的核心基础能力。在此背景下，构建物理仿真驱动下的实时交互世界是世界模型的核心内容。

Matrix-Game 3.0 模型，在数据、模型和推理三个层面完成了一次全新技术升级。首先是数据层面——数据决定下限。基于 Unreal Engine 构建了大规模数据引擎，能够自动生成带有精确动作、相机位姿以及物理一致性的高质量交互数据，目前已经覆盖 1000+ 场景，对于这些数据按照 5s 时序间隔给所有数据生成了局部描述和全局描述。这些数据为世界模型学习真实的 " 动作—环境变化 " 关系提供了基础。

第二是模型层面——模型决定能力。设计了带有 Memory 机制的 DiT 架构，使模型不仅能够生成当前帧，还可以持续维护历史信息，从而解决长时序生成中的一致性问题，实现分钟级的稳定生成与记忆能力。

第三是推理层面——推理决定落地。通过一系列推理加速优化，包括少步采样、并行生成以及缓存机制（KV Cache）和 decoder 蒸馏等过程，实现了高效的实时推理能力。最终在 5B 模型规模下，实现 720P 分辨率、最高 40FPS 的实时生成。

整体来看，Matrix-Game 3.0 的核心在于：通过 " 数据—模型—推理 " 的协同优化，首次将开源世界模型推向了带有记忆能力的长时序一致性 + 高质量 + 实时交互的统一框架。

接着，昆仑万维发布 SkyReels V4 模型：下一代视听创作的全新范式。

当前，AI 视频不仅仅是一个工具，它正在重构整个视听创作的逻辑，成为下一代产业的核心基础设施。" 好的 AI 视频生成 " 对于普通用户来说，它意味着自由表达和可控可改；对于产业创作者，它意味着更低的门槛、更高的效率和更多的可能性。

SkyReels V4 通过四大技术突破——音画一体双流联合生成架构、全模态理解和精准控制、全模态强化学习体系和攻克电影级画质与高效生成的平衡难题，分别解决了音画同步、精准控制、一站式编辑和高效生成等行业痛点，将 AI 视频生成的普惠生产力和解决方案切实地赋予内容创作者和行业。

SkyReels V4 模型实力也得到了全球权威榜单的认可。在 Artificial Analysis Arena 的排名中（截至 2026 年 3 月 18 日评测结果），SkyReels V4 在多个核心赛道均名列前茅——在 Text to Video ( With Audio ) 赛道和 Image to Video ( With Audio ) 赛道，均位列全球第一；在 Text to Video ( No Audio ) 赛道，位列全球第二。

此外，SkyReels V4 同步推出了全场景开放 API 与行业解决方案，能够将 SkyReels V4 的强大能力开放给所有合作伙伴，共同推动视听产业的智能化升级。未来，SkyReels V4 致力于成为 AI 视听时代的技术灯塔，用技术打破创作的边界，赋能每一个创作者。

最后，Mureka V9 音乐大模型正式发布。Mureka V9 是一次更可控、更懂表达的创作升级。团队将重点进一步推进到 " 音乐创作意图的可控表达 " 上：不仅生成得更快、更清晰，也开始更准确地理解创作者在歌词段落中的具体表达诉求。

Mureka V9 在段落内文本控制、生成效率、混音质量与整体听感等多个关键维度持续进化，使 AI 音乐从 " 能够生成一首歌 "，进一步迈向 " 能够更稳定地按创作意图完成一首歌 "：

1.            段落内文本控制能力增强，生成更精准

2.            混音与音质表现继续提升，成品感更强

3.            人声表达更符合创作意图，能恰到好处

4.            生成效率进一步提升，创作反馈更及时

5.            生成结果更丰富，重复感进一步缓解

Mureka V9 依然建立在 MusiCoT（Music Chain-of-Thought） 技术体系的持续演进之上，进一步强化了模型对音乐结构、歌词段落、表达意图与声音呈现之间关系的协同建模，使模型不再只是依据提示词 " 生成一段声音 "，而是能以更接近真实创作逻辑的方式，理解 " 这一段该唱什么、怎么唱、为什么要这样推进 "。

可以理解为，MusiCoT 在 Mureka V9 中进一步融合了对歌词段落设计、语义重心与音乐组织方式的细粒度思考，让模型在旋律推进、段落表达、音色安排与整体完成度之间建立更稳定的内在一致性。

如果说传统音乐时代的平台，连接的是歌曲、歌手和听众；那么 AI 音乐时代的平台，连接的将是所有人的意图、生成、编辑、二创、分发和表达。Mureka 想推动的，是 AI 音乐从生成工具走向创作系统，从单次输出走向版本化工作流，从做一首歌走向持续共创，从功能集合走向平台能力。我们希望把音乐从少数人的专业技能，变成更多人的表达语言。

从 Matrix-Game 3.0 实现 " 场景 Demo" 到 " 真实可玩 " 的跨越，到 SkyReels V4 登顶全球 AI 视频大模型榜首，再到 Mureka V9 推动 AI 音乐向高质感、强情感升级，每一项突破都令人振奋，每一个成果都彰显着中国 AIGC 技术的全球竞争力。