6 月 10 日，Decart 正式发布 Oasis 3 并向开发者开放 API 访问。这是首个可编程调用的实时交互式世界模型，标志着“world 模型”从研究演示真正走向生产基础设施。 Oasis 3 的核心突破在于把视频生成从“一次输出固定时长”变成“无限持续响应”。模型接受文本提示定义地理、天气、光照、交通密度等环境条件，并随时间持续演化。三个关键能力让“持续运行”成为可能：其一，无限场景生成，开发者可无限次切换场景而不触发崩溃；其二，同步多视角输出，前向与两侧相机共享同一世界状态，几何一致性得以保持，这对自动驾驶的多目训练至关重要；其三，闭环控制信号响应，Oasis 3 直接接受转向、油门、API 指令，实现真正意义上的“可训练”仿真。 技术层面，Oasis 3 跑在 Decart 自研的 DOS（Decart Optimization Stack）上，推理栈从模型架构一直优化到硬件 kernel，端到端延迟压到 200ms 以内。这与之前的 world 模型形成鲜明对比——Google Genie 3、World Labs Marble 等普遍只能撑几十秒到几分钟便出现几何漂移或场景退化，Oasis 3 则可连续运行数小时。 Oasis 3 首批落地场景是自动驾驶仿真，但其架构天然可扩展到机器人、无人机、人形机器人等物理 AI 训练。Decart 积累了十多万开发者社区，正试图把“实时生成视频”做成下一个 LLM 时刻。 我的判断：world 模型真正的分水岭从来不是“画质多真”，而是“能不能跑得动、跑得久、跑得起”。Oasis 3 第一次把这三件事同时压到生产可用水平。当仿真环境的边际成本趋近于零，机器人行业过去依赖真实路测的迭代节奏将被彻底改写。