Hy-Nomas 対 Odyssey-3：スコアなしのオープンウェイト、ウェイトなしのスコア

OdysseyにOdyssey-3を尋ねると、数字が返ってきます。Physics-IQ Verifiedで66.1、同社が報告する生のビデオツービデオスコアとしては最高です。チェックポイントを尋ねると、返ってくるのは問い合わせフォームです。Tencent HunyuanにHy-Nomasを尋ねると、やり取りは逆方向に進みます。約196 GBのApache 2.0重み、推論ハーネス、LoRAトレーナー、ブラウザデモが提供され、そのどれにもスコアは付いていません。この2つのモデルは同じカテゴリー、インタラクティブな自己回帰型拡散トランスフォーマー世界モデルに属し、同じ月に登場しました。Odyssey-3の公開研究プレビューは2026年10月8日に始まり、Hy-Nomasの重みは2026年10月21日から23日の間に公開されました。しかし両者間の選択は、どちらが優れているかという問題ではありません。なぜなら、どちらの側もそれを決着させる証拠を公開しておらず、それぞれが異なる半分を欠いているからです。

以下は、この2つのリリースから確認できることだけである。各モデルがカメラをどう扱うか、両者それぞれの数値が何を測り、何を測っていないか、そしてどちらかをユーザーの目の前で稼働させるのにどれだけのコストがかかるか。

建築ではなく、箱

どちらも自己回帰型拡散トランスフォーマーであり、ブロック図のレベルではいとこ同然だ。Hy-Nomasは動画セグメントをレンダリングし、それをセッションに追加し、次のセグメントをライフロングKVキャッシュに条件付ける。バックボーンは隠れサイズ2,048、16個のアテンションヘッド、各ヘッド128次元の54ブロック二重ストリームMMDiTで、Qwen2.5-VL-7B-Instructテキストエンコーダーと32チャンネルのDCAE-V潜在表現を用いる。Odyssey-3は、その制作者によって、教師強制と因果マスキングを用いて自己回帰的に拡張され、その後リアルタイムインタラクション向けに蒸留されたマルチステップ動画拡散トランスフォーマーと説明されている。どちらも世界を断片ごとにレンダリングし、それ以前に起きたことを記憶することを選んでいる。

重要な違いは、リリースの中身にあります。Hy-Nomas はキットを提供します。FP32 のベース DiT、蒸留版 DiT、INT8 ビルド、DCAE-V オートエンコーダー、FP32 と FP8 の PixelUMM デコーダー、Nomas-PE プロンプトエンハンサー、2 つの LoRA アダプター、Docker イメージ、ファインチューニング用データを構築するためのキャプショニングハーネス、オフラインのシーケンスパッキング、LoRA トレーナー、マージスクリプトです。Odyssey-3 が提供するのはブラウザタブとキューだけです。

• 重み — Hy-Nomas は Apache 2.0、約196 GB；Odyssey-3 は未公開で、ライセンスも公表されていません

• 推論コード — Hy-NomasリポジトリとDockerイメージ; Odyssey-3はなし

• ファインチューニング — Hy-Nomas は LoRA トレーナーと文書化されたレシピを提供。Odyssey-3 は提供なし

• パラメータ数 — どちらのベンダーも公表していない。Hy-NomasのFP32チェックポイントは34.2 GBで、32ビット保存かつオプティマイザ状態なしと仮定すれば約85億パラメータに相当するが、これは仕様ではなく算術的な推定値である

• アクセス — Hy-Nomasのセルフホストまたはテンセントのデモ；Odyssey-3のブラウザプレビュー、APIは問い合わせフォームから

カメラをどこに置くかは誰が決めるのですか？

Odyssey-3のインタラクションモデルはナビゲーションだ。プレビューは一人称移動、三人称移動、独立したカメラ移動に対応しており、その間も世界は予測を続ける。これは環境を探索する人にとって、そしてこのモデルを売り込んだデモリールにとって正しい設計だ。歩けば世界が反応し、錯覚が保たれる。

Hy-Nomasのインタラクションモデルは軌道です。カメラの外部パラメータ、位置と向きのパスを指定すると、モデルがそのパスをレンダリングします。テキストとカメラは別々のチャネルです。プロンプトはシーンに何があるかを示し、軌道はレンズがどこにあるかを示します。両者は競合するのではなく、組み合わさります。Nomas-PEは、簡潔な指示をモデルがより効果的に条件付けできる形に書き換えるために存在しており、このことはテキストチャネルの鋭いエッジについて何かを示唆しています。

実用的な帰結は再現性だ。ナビゲーションセッションはトラバーサルであり、リアルタイムで人間が駆動するため、正確に再生するのは厄介だ。トラジェクトリは、ログに記録し、変化させ、それに基づいて再生成できるパラメータだ。ロボットやエージェント向けの合成訓練データを作っているなら、後者はアノテーションであり、前者はデモンストレーションだ。これはHy-Nomasの方が見栄えが良いという主張ではない。そうした証拠はない。これはパイプラインがどの制御サーフェスを取り込めるかについての主張だ。

解決策の一文、そしてなぜそれを冒頭に置くべきではないのか

明白な比較ポイントは、Hy-Nomas が 720 × 1280 を 24 FPS でレンダリングする一方、Odyssey-3 は 832 × 480 をレンダリングし、Pro ティアでは 1280 × 720 になるというものだ。その比較は事実ではあるが、それだけではほとんど意味がない。24 FPS という数値は生成されたセグメントの再生時のものであり、生成速度ではない。Odyssey-3 の 16 FPS は Physics-IQ ハーネス上で測定されたもので、Pro ティアのフレームレートはまったく公表されていない。どちらのベンダーも、同じ解像度で相手の出力と並べたときに自社の出力がどう見えるかを示していない。なぜなら、両者が同じタスクで実行されたことは一度もないからだ。

• 基本解像度 — Hy-Nomas 720 × 1280（480 × 832 に変更可能）、Odyssey-3 832 × 480

• 最上位ティア — Hy-Nomas は構成が 1 つ、Odyssey-3 Pro は 1280 × 720 で動作します

• フレームレート — Hy-Nomas は再生時 24 FPS で、生成速度は未記載。Odyssey-3 はベンチマークハーネス上で 16 FPS、Pro は未記載

• ノイズ除去 — Hy-Nomas は蒸留構成で8ステップ、4および6ステップも許容されます。Odyssey-3 はリアルタイム用に蒸留されていますが、そのステップ数は公開されていません

1つのリーダーボード、それに答えない2つの方法

Physics-IQ Verifiedは、Anates LabsがGoogle DeepMindと共同で運営する取り組みで、どちらのモデルにとっても独立した検証に最も近い存在だ。実際の物理実験の映像をモデルに続けさせ、その続きが実際に起きたこととどれだけ一致するかを採点する。16の研究機関による41モデルがボードに載っている。Odyssey-3 Proの66.1は同社が前面に押し出す数値であり、報告されている中で最高の動画対動画の生スコアだ。

ボード自体を読むと、全体像がより具体的になる。順位は素のスコアではなく、トラック平均に対する正味の改善幅で付けられており、その列ではFLUX 3 [large]が+12.27ポイントで1位、Odyssey-3 Proが+11.15で2位、ベースのOdyssey-3が+9.99で3位となっている。Odysseyの投稿は2つのプロンプト条件下で2回登場しており、カスタムプロンプトでは+11.15と+9.99、ベンチマーク自体のプロンプトではベースモデルが+2.15まで下がり8位になる。66.1はbest-of-8サンプリングによるもので、単一生成では63.37となる。このボードは投稿型のボードであり、第三者による実行ではない。

そうしたことのどれも、Odyssey-3を悪いモデルにするわけではない。それは、見出しの数値を選ばれた構成のものにし、リーダーボード自体の順位をローンチコピーにある主張とは別の主張にする。66.1を引用する読者も、ランク02を引用する読者も、同じボードを引用しているのであり、そのうち片方だけが、そのボードがどう採点しているかを引用している。

Hy-Nomas側の証拠はより単純で、より空疎だ。TencentはHy-Nomas-Benchを公開した。4つのトラックにわたる280件のケースで、マルチターンのテキスト制御、カメラナビゲーション、テキストとカメラが交互に登場する制御、空間記憶をカバーし、約220本の参照カメラ軌跡を含む。データセットは実在し、ダウンロード可能だ。結果表は存在しない。モデルカードの技術レポートへのリンクは「近日公開」と表示されているが、アクセスしても何も表示されない。

つまり、Odyssey-3のプレビュー公開から16日後、Hy-Nomasの重みが登場してから3日後という時点でのこの比較の正直な現状は、両モデルが同じタスクで、同じハーネスによって、同じ設定で評価されたことは一度もない、ということだ。Physics-IQにはHy-Nomasが掲載されておらず、Hy-Nomas-BenchにはOdyssey-3が掲載されていない。どちらが優れているかを断言する人は、アーキテクチャとデモクリップから外挿しているにすぎない。

触れることにはどれほどの代償がかかるのか

Odyssey-3には公開価格がない。Physics-IQのボードには、ベースモデルで生成動画1本あたり$0.139、Proで$0.267という正規化されたコスト見積もりが掲載されている。可能な範囲で24 fpsおよび1280幅出力に正規化されたものだが、これらはベンチマーク上の会計数値であり、実際に購入できる料金ではない。アクセス手段はブラウザプレビューと、API優先枠に関する問い合わせフォームだ。サイトのAPI利用規約は依然としてOdyssey-2のプロトタイプについて記述しており、商業化の層がどれだけ進んだかを示す妥当なシグナルである。

Hy-Nomasにも価格はありません。購入できるものが何もないからです。Tencentはこれ向けのホスト型エンドポイントを運用していません。コストはハードウェアです。デフォルト経路では8基のGPUによる8方向のシーケンス並列、または単一のRTX 4090でINT8のDiT重み、INT8のKVキャッシュ、FP8デコーダー、スライディングウィンドウ方式の履歴上限、CPUオフロードを使用します。完全なチェックポイントセットは約196 GBで、ドキュメントに記載されたデモ経路では約86 GBを取得し、低メモリ経路では約38 GBに加えてテキストエンコーダーが必要です。リポジトリのトレーニング例では、128基のGPUを8つのシーケンス並列ランクにまたがる16個のデータ並列レプリカとして使用しています。

両者を並べて比べれば、利便性では勝負にならない。Odyssey-3 は今ならブラウザのタブ1つで済むが、Hy-Nomas は GPU と週末1回分を要する。その週末は、ブラウザのタブでは決して得られないものを買うことになる。つまり、自分の映像でファインチューニングし、蒸留ビルドにマージし、誰の許可も得ずに提供できるチェックポイントだ。

ルーティング層が本来属する場所

どちらのモデルも当社のカタログにはありません。Hy-Nomas はご自身でホストするオープンウェイトで、Odyssey-3 は問い合わせフォームの先にあるクローズドなプレビューです。そうでないかのように示唆するつもりはありませんし、どちらについてもリンクできる当社のモデルページはありません。

ルーティングが依然として話題になるのは、モデルそのものではなく、モデルの周囲にあるループのためだ。Hy-Nomas のセッションでは、次の指示を決め、しばしば Nomas-PE が見る前にプロンプトを書き換える何かが必要になる。Odyssey-3 のプロトタイプでは、セッションを記録し、環境が一貫性を保っていたかを判断し、トラバーサルを構造化された評価に変える何かが必要になる。これらはごく普通の言語モデル呼び出しであり、午前三時に失敗するのはまさにこうした呼び出しだ。OrcaRouter は200 以上のホスト型モデルを 1 つのキーで、0% のマークアップで利用できるようにし、プロバイダーの定価をそのまま通し、プロンプト書き換え器、ジャッジ、フォールバックを 1 つのルーティング DSLチェーンとして、3 つのベンダー契約ではなく構成できるようにする。世界モデルはそのままにし、その周囲の足場は 1 つのエンドポイントと自動フェイルオーバー。

3つの決断、3つの答え

• 独自の映像素材でファインチューニングし、自社ハードウェアで提供し、あるいはドメインLoRAをマージできるモデルが必要だ — それがHy-Nomasであり、このペアにおいて本格的な代替は存在しない。文書化されたレシピは、Muon下でrankとalphaを256に設定し、一定の1e-4で2,000ステップ、FP32チェックポイントから学習して蒸留版へマージするというもので、今週実行できるほど具体的だ。

• 今日の午後、ステークホルダーの前で探索可能な環境が必要で、しかもそれを自分で所有する必要はない——Odyssey-3のプレビューだ。また、2つのうち第三者ボードへの提出があるのはこれだけで、注意事項も含まれている。

• 調達文書のために「どちらが優れているか」への説明可能な答えが必要です — どちらでもありません。その文書にはまだ出典がありません。

何が答えを変えるだろうか

可能性が高い順に3つ。実際の数値を伴うHy-Nomasの技術レポートは、証拠が一方に偏る問題を終わらせ、このページの次版を本格的な比較へと変えるだろう。コミュニティによるLoRAの波は、ファインチューニング手法がTencent自身の例の外でも機能するかどうかを示すはずで、これは検証までの道のりが最も短い主張だ。Odyssey-3の重みの公開、あるいは少なくとも文書化されたAPI価格があれば、訪れるデモから、計画に組み込めるコンポーネントへと変わるだろう。

どちらかが実際に登場するまでは、この2つを読み解くのに役立つのは、それぞれが何を手元に残してくれるかという観点だ。Odyssey-3が残してくれるのは印象だ。Hy-Nomasが残してくれるのはモデルだ。そのどちらが必要かは、ベンチマークではなく、自分のプロジェクトについての問いである。