北大5D世界模型国产GPU全栈支撑原生训练登顶斯坦福
北京大学EvoPhys团队开发的5D世界模型EvoPhys-World，在斯坦福大学WorldScore评测的“世界生成”赛道获得第一。该模型实现了以人为中心的场景级万物可控生成，其完整训练过程基于国产GPU硬件（摩尔线程MTTS5000）及配套的MUSA软件栈全栈完成。这一成果不仅展示了在生成式
近日，北京大学EvoPhys团队自主研发的5D世界模型EvoPhys-World，在斯坦福大学WorldScore公开评测中表现卓越，成功登顶“世界生成”赛道榜首。这一突破性成果标志着我国在人工智能生成式模型领域，特别是以人为核心的复杂场景智能构建方面，迈出了关键一步。
该模型的核心创新点在于实现了场景级的万物可控生成，能够以人物为中心，动态且连贯地生成并操控整个三维场景中的各种元素。更值得关注的是，其完整的原生训练流程完全基于国产GPU硬件与软件生态实现，充分展示了从底层算力到上层应用的全栈自主技术实力。
技术架构与核心优势
EvoPhys-World模型的设计思路始终围绕“以人为中心”这一核心理念，因此在生成虚拟环境时，能够确保人物动作、场景物体、光影效果等元素具备高度的物理合理性与逻辑一致性。在斯坦福WorldScore评测体系中，该模型在生成质量、可控性以及物理真实性等多个维度均表现突出，从而在全球众多顶尖模型的激烈角逐中脱颖而出。
此次训练全程采用摩尔线程MTT S5000系列GPU，并基于其MUSA软件栈进行开发。这一成功实践验证了国产全栈技术方案支撑前沿AI大模型原生训练的可能性，为未来更复杂模型的研发提供了重要的参考路径。据团队透露，该技术未来将在数字内容创作、虚拟仿真、交互式娱乐等需要高保真、可操控虚拟环境的众多领域发挥重要作用。
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