Reka 发布 19B 全模态模型 Rho-1

Reka AI 发布 19B 参数全模态模型 Rho-1 的研究预览版，并开放链接供体验。单一神经网络即可理解并生成文本、图像、视频乃至机器人动作；从零开始训练仅用约 320 块 H100、耗时约 3 个月，团队称算力投入只是当今前沿模型的极小一部分。这被视为低成本构建统一全模态世界模型的一次尝试，实际能力与稳定性尚待社区独立验证。

已确认

• 模型规格与训练成本：19B 参数，从零训练，约 320 块 H100、约 3 个月，官方称算力远低于前沿模型平均水平。
• 统一架构主张：区别于当前主流的 agentic pipeline（多智能体流水线 + 专家模型分工）做法，Rho-1 在单一网络内打通文本、图像、视频与机器人动作的理解与生成，幕后没有调用专门模型的 agent 串联；团队称这是其首次尝试证明「统一的全模态世界模型是 AI 的未来」。
• 物理 AI 闭环：官方称预测摄像头下一帧画面与生成动作使用同一组权重，实现从感知到行动的闭环。
• 可操控世界模型能力：Rho-1 能实时生成连续视频，并在新指令到达时于流中更新轨迹、不切断画面。官方强调「实时 + 可控」正是渲染一段视频与运行一个仿真的区别——即模型不是生成片段，而是可交互驱动的模拟。
• 开放体验：目前为研究预览阶段，官方已开放链接供用户体验。

为什么重要

• 若统一世界模型路线可行，可避免多模型拼接带来的协调成本；Rho-1 以远低于前沿模型的算力完成训练，为中小团队提供了低成本路径的参考。
• 实时可交互的仿真能力若成熟，可服务于机器人控制、具身智能等物理 AI 场景，「渲染 vs 仿真」的提法点出了其与普通视频生成器的本质差异。

目前为研究预览版，实际能力与稳定性尚待社区独立验证。

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