Sanbot.数据来自官方和社区，未经本站实测。文中所有数字都标了出处，核实日期为 2026-11-03（首尔时间）；查不到的写「待核实」。
先看结论
- 它是什么：腾讯混元开源的「交互式世界生成」模型。它不是一次生成一整段视频，而是一段接一段往下生成；每段之间你可以打字加事件（比如「狐狸坐下」）、换风格，或者给一条镜头轨迹控制视角，前面的画面会被记住，尽量保持场景和角色一致。
- 能不能在自己电脑上跑：官方给了单张 RTX 4090（24GB）的低显存跑法，但要 Linux、要把模型轮流在内存和显存之间搬，官方没给显存峰值和速度；WanGP 从 v18.8x 起支持（当前 v19.29），作者称 8GB 显卡就能入门（作者自述）。
- 许可：模型页和许可文件写的是 Apache-2.0，可以商用；自动下载的文本编码器等第三方组件按各自许可，以协议原文为准。
- 项目很新：代码 10 月 21 日（按官方仓库新闻栏）才公开，之后陆续加了 Diffusers 推理示例、arXiv 技术报告和「上传参考图起步」，跑法和数字可能很快变。
它是什么
根据官方模型页：
- 结构：分段自回归的扩散 Transformer（DiT），加 Qwen 文本编码器（自动从 Hugging Face 下载 Qwen2.5-VL-7B-Instruct）、镜头条件模块和 PixelUMM 视频解码器；段与段之间靠缓存记住前面的内容。
- 官方蒸馏版每段 8 步出图，输出 720×1280、24 帧/秒。
- 可以控制的东西：文字（主体、动作、外观、风格、环境）和镜头轨迹，两者可以交替用。
- 附带两个 LoRA。附带的 Cinematic LoRA 训练数据未公开，本站不推荐。另一个是机械臂场景的 Robotics LoRA，训练数据是公开的 RealSource-World 机械臂数据集。
- 官方还放出了评测集 Hy-Nomas-Bench（280 个测试用例）和技术报告（arXiv 2610.36729，仓库里也有 PDF）。
- 官方仓库新闻栏（日期按原文）：10 月 21 日首发训练和推理代码（含 LoRA 微调和单卡推理）和在线演示；10 月 23 日加 Diffusers 推理示例；10 月 25 日 WanGP 接入；10 月 26 日更新技术报告，并列出 SGLang、ComfyUI 等社区接入；10 月 27 日技术报告上线 arXiv；10 月 29 日发布和 Genie 4 的对比视频（官方用 Hy-Nomas 重做 Genie 4 的示例，本站未比较）；10 月 31 日在线演示支持上传一张参考图作为世界的起点，再接着用文字和镜头操控（自己部署见部署说明）。
时间线（UTC）：Hugging Face 模型页 2026-10-21 创建，最后更新 2026-10-28；GitHub 仓库 2026-10-21 创建，最近一次提交 2026-11-01。
按显卡分档
| 显卡档位 | 能不能用 | 跑法 | 依据 |
|---|---|---|---|
| 8GB 入门 | 能跑 | WanGP 的「世界」图库（v18.8x 起支持，当前 v19.29） | 【WanGP 作者自述】「8GB 就够入门」，靠它的显存管理；作者也提醒接近实时的体验要看模型和显卡，越新越快。没有独立复现，速度待核实 |
| 10–16GB 主流 | 能跑 | 同上（WanGP） | 由 8GB 档的同一跑法往上推断，没有这一档的单独数据 |
| 24–32GB 高端单卡 | 能跑 | 官方单卡低显存配置 | 【官方】给单张 RTX 4090 的配置：主模型 INT8、解码器 FP8、模型按阶段在 CPU 和显卡之间来回搬、历史画面超出预算的部分存到内存。官方说明内存要装得下被卸载的模型和不断增长的历史，搬运会增加延迟；显存峰值随分辨率和段长变化，官方没给具体数字，速度待核实 |
| 48GB 以上及多卡 | 适用（多卡） | 官方标准配置 | 【官方】标准配置用 8 路序列并行，默认要 8 张 GPU 组成一组推理；没给显卡型号和速度。单张 48GB 以上的卡没有单独数据，可按 4090 低显存配置跑（推断），待核实 |
说明：
- 单卡配置用的是 INT8 主模型，官方写明 INT8 加载器不支持推理时另外加载 LoRA。
- 官方的网页演示（也可以自己部署）还需要一个单独的提示词增强服务 Nomas-PE，要额外占用资源；上表的单卡说法只针对视频推理本身。
怎么装（官方说明）
- 系统：Linux + NVIDIA 显卡。官方强烈建议用他们打包好的 Docker 镜像（要装 NVIDIA Container Toolkit）。
- 不用 Docker 的话：Python 3.12 以上、uv、CUDA 13.0 工具包（含 nvcc）和 C++ 编译器；依赖包含 PyTorch 2.10.0、FlashAttention 2/3 和 MagiAttention。
- 单卡跑法用官方仓库里的
configs/experiment/single_gpu_low_mem_inference.yaml，并要求容器里只暴露一张 GPU。 - Windows 用户：官方没写 Windows 支持；想在 Windows 上试，可以看 WanGP（v18.8x 起支持：Hy-Nomas 官方新闻栏写 v18.81 接入，WanGP 更新日志在 v18.84 加入「世界」图库；当前版本 v19.29，README 写的日期是 2026-11-10，2026-11-11（首尔时间）核实。同一图库还支持 EVOKE Turbo 14B，作者称后者适合 640×384、生成较慢）。
- SGLang（社区接入，SGLang 官方文档）：支持单卡，或双卡（双卡用序列并行，文档称输出和单卡逐像素一致）；文档写明只在 H200 上验证过，一个服务同时只接一个实时会话。Hy-Nomas 官方 README 写的是稳定版还没包含、要用 nightly 镜像
lmsysorg/sglang:dev；不过 SGLang 的 v0.5.23 发布页已列出这项支持，稳定版能否直接用待核实。 - ComfyUI：有社区节点 ComfyUI-Hy-Nomas（第三方，GPL-3.0，10 月 23 日创建，项目很新），官方没有 ComfyUI 模板。
许可和注意
- 模型页标注 Apache-2.0，许可文件写明腾讯的代码、参数和权重按 Apache-2.0 开放，另附第三方组件清单；文本编码器 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 从 Hugging Face 自动下载，按其模型页的许可。商用前请逐个读原文，以协议原文为准。
- 历史越长占的内存越多：官方说明完整历史模式会持续增长缓存；单卡模式把显存里的历史限制在 18 个潜空间帧，但内存里的存档会继续变大。
- 生成内容请遵守当地法律和平台规则，不要用来冒充真实人物或伪造事件。
小结
想尝鲜「边生成边操控」的视频世界，Hy-Nomas 是目前许可最宽松（Apache-2.0）的选择之一：8GB 到 16GB 显卡先从 WanGP 试，24GB 卡可以照官方单卡配置在 Linux 下跑，但显存峰值和速度官方都还没给；8 卡服务器是官方标准配置。项目开源才两周左右，建议先观望一两个版本。
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