PixVerse, R2'yi Tanıttı: Gerçek Zamanlı Dünya Modeli Kalıcı, Oynanabilir Dünyalara İlerliyor

Temel modellerle AI video üretimi genellikle tek seferlik yapılır. Model bir istem alır, sabit bir klip üretir ve durur. Değişiklik yapmak için kullanıcının yeni bir istem ve yeni bir kliple baştan başlaması gerekir. Her sonuç kapalı ve ayrık bir yapıdadır.

Gerçek zamanlı bir dünya modeli farklı çalışır. Bir klip döndürmek yerine, kullanıcı içindeyken çalışmayı sürdüren bir dünya üretir. Dünya gerçek zamanlı olarak gezilebilir. Model hâlâ üretirken yeni girdiler gelir ve sonrasında olacakları değiştirir. Dünya, eylemler arasında sıfırlanmaz; durumunu baştan sona korur ve oturum uzadıkça tutarlılığını sürdürür.

PixVerse, dünyanın ilk gerçek zamanlı dünya modeli R1’i Ocak 2026’da tanıttı. R1, bu paradigmanın uygulanabilir olduğunu kanıtladı: video, sabit bir çıktı yerine sürekli, etkileşimli ve görsel-işitsel bir akışa dönüşebiliyordu.

Bugün, gerçek zamanlı dünya modelinin bir güncellemesi olan R2’yi kullanıma sunuyoruz. Daha uzun oturumlarda tutarlılığını koruyor, oturum içinde yaşananları hatırlayıp ileri taşıyor ve metni, referansları, sesi ve eylem kontrollerini aynı devam eden dünyaya alıyor.

Hatırlayan ve Tepki Veren Bir Dünya

R2’deki temel değişiklik, girdinin neler yapabildiğidir. Geleneksel AI videoda ve gerçek zamanlı üretimin önceki sürümlerinde girdi mevcut anı etkiler, ardından o an geçer. Sonraki eylem yeniden başlar. Dünya hiçbir şeyi ileri taşımaz.

R2’de girdi kalıcıdır. Bir istem, eylem veya ses ipucu yalnızca mevcut kareyi değiştirmez. Dünyanın devam eden durumunu günceller ve sonrasını biçimlendirir: bir karakterin daha sonra nasıl davranacağını, bir durumun nasıl çözüleceğini ve oturum sürerken ortamın nasıl gelişeceğini. Önceki bir eylem, aynı oturumda daha sonra da geçerliliğini korur.

Canlı bir dünyayı keşfedin. Oyuncu, üretilmiş bir dünyaya girer ve karakterini WASD tuşlarıyla kontrol edip kamerayı ok tuşlarıyla hareket ettirerek bu dünyada gerçek zamanlı ilerler. İstemler, oyuncu ilerledikçe dünyayı değiştirir; öğeler ekler ve ortamı dönüştürür. Karakter çevresiyle fiziksel bir mantık duygusuyla etkileşime girer ve her girdi sıfırdan başlamak yerine bir öncekini temel alır.

Hikâyeyi şekillendirin. Dünya, oyuncunun yaptıklarına göre yön değiştiren bir hikâye geliştirebilir. Xiaolongbao adlı içerik üreticisinin R2 üzerinde geliştirdiği etkileşimli film oyunu Zero Mark’ta bir yaratık yolu keser ve hediye ister. Ona ejderha ya da yaprak vermek gerçekten farklı tepkilere yol açar. Hikâye önceden yazılmış bir yolu izlemek yerine girdiden dallanır ve model her sonucu canlı olarak üretir.

Zero Mark’ta aynı karşılaşma iki yol izler: yaratığa ejderha veya yaprak vermek, canlı üretilen farklı tepkiler ortaya çıkarır.

Bağlama göre yanıt veren karakterler. Dünyadaki karakterler oyuncuyu anlayabilir ve hikâyeyle uyum içinde tepki verebilir. İçerik üreticisi Jade Wu’nun R2 üzerinde hazırladığı etkileşimli hikâyelerden birinde oyuncular Eve adlı bir karakterle konuşur; Eve, konuşma boyunca kimliğini ve hafızasını korur, ipuçlarını açığa çıkarır ve olay örgüsünü ilerletir. Yanıtları, ifadeleri ve hareketleri hem o ana kadarki konuşmayı hem de hikâyenin ulaştığı yeri takip eder. Birçok etkileşim boyunca tutarlı bir kimliği korur; sıfırlanan senaryolu bir oyuncu olmayan karakterden çok, sizi tanıyan ve olanları takip eden biri gibi görünür.

Ölçekleme Sorunu ve R2’nin Yanıtı

Modelin tek bir istem ve dolduracağı sabit bir süre aldığı sabit bir video klibi üretmekten farklı olarak, çalışmayı sürdüren bir dünyanın böyle bir sınırı yoktur. Bozulmadan, sürekli olarak aynı anda birkaç şeyi yapması gerekir:

Zaman içinde tutarlı kalmak. Karakter, yer ve dünyanın kuralları aynı kalmalıdır. Çalışma süresine eklenen her saniye, başka bir sapma olasılığıdır.
Üretim sırasında girdi kabul etmek. Model düşünmek için duramaz. Dünya hareket hâlindeyken yeni kontroller gelir ve durmadan sisteme katılmaları gerekir.
Hatırlamak ve toparlanmak. Model, daha önce yaşananları ileri taşımalı; uzun bir oturumda küçük hatalar biriktiğinde bunları büyütmek yerine düzeltmelidir.
Bunların tümünü canlı yapmak. Gecikme bütçesi etkileşimli hissettirecek kadar düşük kalmalıdır.

Bu gereksinimlerin altında daha derin bir gerilim yatar. Bir modeli gerçek zaman için yeterince hızlı kılmanın olağan yolu onu basitleştirmektir; daha yetkin kılmanın olağan yolu ise onu daha ağır ve yavaş yapmaktır. Hız ve yetkinlik birbirine karşı çalışır. Alanın bu sistemleri standart olarak kurma biçimi sorunu büyütür: her biri bir sonrakine aktarılan, uzun bir ayrı eğitim aşamaları zinciri ve her aktarımda aşınan kalite ile kararlılık.

R2’nin yanıtı, hız ve yetkinlik arasında seçim dayatmayı bırakmak ve işi aynı temel üzerinde kurulu iki aşamaya ayırmaktır. Omni Causal AR, sürekli eğitilen bir omurga gibi çalışan yetkinlik motorudur. Daha fazla veri, daha fazla girdi türü, daha fazla görev ve daha uzun zaman aralıkları boyunca öğrenmeyi sürdüren tek bir nedensel model geliştirir; böylece yetkinlik, aktarımlar arasında aşınmak yerine tek bir yerde birikir.

Ardından gerçek zamanlı hızlandırma katmanı, ayrı bir hızlı modeli sıfırdan eğitmek yerine aynı modeli canlı çalışacak şekilde sıkıştırır. Böylece yetkinlik kazanımları artık hızdan ödün vermeyi gerektirmez.

R2, kalitenin her aktarımla aşındığı geleneksel çok adımlı eğitim hattını, gerçek zamanlı kullanım için sıkıştırılmış tek ve sürekli eğitilen bir modelle değiştirir.

Bu iki aşamanın çevresinde, her yetkinlik kazanımının gerçek zamanlı ürüne ulaşmasını sağlayan hedefli mühendislik tercihleri bulunur. PixVerse R2 teknik raporunun tamamında mimari ve değerlendirme ayrıntıları yer alır.

“Büyük dil modelleri, ölçeklemenin yetkinliğe giden güvenilir bir yol olduğunu gösterdi,” dedi PixVerse kurucu ortağı ve CEO’su Changhu Wang. “R2, gerçek zamanlı dünya modellerinin benzer bir yolu izleyebileceğine dair örneğimizdir: doğru mimariyle bir model, gerçek zamanlı etkileşimden vazgeçmeden yetkinliğini artırmayı sürdürebilir. Zaman içinde bir yaratım aracının insanların içine girebileceği ve biçimlendirebileceği bir ortama dönüşmesinin yolu budur.”

Dünya Modelinden Oynanabilir Oyunlara

R2, araştırma gösteriminden gerçek ürünlerin üzerine kurulabileceği bir noktaya geçti. İlk kez Temmuz 2026’da kullanıma sunulan PixVerse Game Engine artık R2 üzerinde çalışıyor.

PixVerse Games Başkanı Chow Li, Eylül 2026’da Tech in Asia Conference’ta PixVerse’ün gerçek zamanlı oyun motorunu sunuyor.

PixVerse Games Başkanı Chow Li, eylülde Tech in Asia Conference’ta yaptığı sunumda bunu bir oyunun ne olabileceğine ilişkin bir dönüşüm olarak çerçeveledi. Geleneksel olarak bir oyunu oyun yapan parçalar—karakterler, dünyalar ve oyuncunun yaptığı seçimler—artık önceden oluşturulmuş sabit varlıklar olmaktan çıkar. Oyuncu istediğini söyleyip bunun gerçekleştiğini görebilir; deneyim önceden yazılmak yerine oyun sırasında şekillenir. Dünyayı yaratmak ve onu oynamak aynı eyleme dönüşür.

PixVerse kurucu ortağı ve Başkanı Jaden Xie, Eylül 2026’da Singapur’daki Google AI App Day’de bir panelde konuşuyor.

Kurucu ortak ve Başkan Jaden Xie, Singapur’daki Google AI App Day’de bir panelde konuşurken video modellerindeki gelişmelerin yeni AI-native oyun dalgası için güçlü bir itici güç olduğuna işaret etti. Jaden, “Heyecan verici olan, temmuzda betayı açtığımızdan beri içerik üreticilerinin dünya modelimiz üzerinde inşa ettikleri,” dedi. “Video modellerimizin daha fazla içerik üreticisini fikirlerini hayata geçirme konusunda güçlendireceğine inanıyoruz.”

Kullanılabilirlik

Bu dünyalardan oluşan bir koleksiyon artık world.pixverse.video adresinde keşfe açık.

PixVerse Hakkında

PixVerse, 177’den fazla ülkede 150 milyondan fazla kullanıcının güvendiği küresel bir AI video üretim platformudur. Tamamı şirket içinde geliştirilen tescilli model paketiyle PixVerse, herkesin bir istem, fotoğraf veya klipten sinematik kalitede video oluşturmasını sağlar. PixVerse, Ocak 2026’da dünyanın ilk gerçek zamanlı dünya modeli R1’i kullanıma sundu; videoyu sonsuz, sürekli ve etkileşimli bir akışa dönüştürdü. R2, gerçek zamanlı dünya modelini daha uzun ve daha tutarlı oturumlarda çalışacak şekilde ölçekleyerek bu temelin üzerine kurulur. Asya ve ABD’ye dağılmış ekipleriyle PixVerse, videoyu insan ifadesinin evrensel dili yapma taahhüdüyle 2023 yılında kuruldu. PixVerse, Mart 2026’da Series C turunu kapatarak unicorn statüsüne ulaştı. Daha fazla bilgi için pixverse.ai adresini ziyaret edin.