LingBot-World 2.0 (Infinity) + LingBot-Video — World Models Breakthrough

LingBot-World 2.0

• Link: https://github.com/Robbyant/lingbot-world-v2 | Paper: https://arxiv.org/abs/2607.07534
• 核心: 可交互世界模型，14B参数，基于Wan2.2架构，因果预训练实现无边界交互时长
• Agentic Harness首创: Pilot agent 规划角色行为 + Director agent 合成环境元素
• 性能: 蒸馏版 720p 60fps 实时生成，支持攻击/射箭/施法/射击等多样化交互
• 开源: 已发布 causal-fast 推理代码和模型权重

LingBot-Video

• Link: https://github.com/Robbyant/lingbot-video | Paper: https://arxiv.org/abs/2607.07675
• 核心: 首个开源大规模MoE视频生成模型(30B-A3B)，面向具身智能
• 架构: Mixture-of-Experts，~3x 更快推理，训练数据含70,000+小时具身数据
• RBench排行: 开源模型综合第一(0.620)，超越Cosmos3 Super(0.581)和Wan2.2(0.507)
• 许可证: Apache 2.0

对 Hermes 的启发

1. Agentic Harness 模式可借鉴到 Hermes 多Agent架构
2. World Model 可作为 agent 离线训练模拟环境
3. MoE 的”大参数小激活”思路可用于 gbrain 知识路由