Hy-Nomas vs SKY-001：一方は世界を描画し、もう一方は世界を組み立てる

TencentはHy-Nomas向けにベンチマークケースを280件公開し、スコアは公開しなかった。SkyfallはSKY-001のスコアを公開したが、公開テストセットはなかった。この対称性は偶然に見えるほど整っており、この2つのモデルを並べてみるうえで最も有用な点だ。なぜなら「ワールドモデル」という言葉以外に、両者にはほとんど共通点がないからだ。Tencent Hunyuanが2026年10月21日から23日の間に公開したHy-Nomasは、探索可能な動画を生成する。720×1280、24 FPSで、自由形式のテキストとカメラ軌道によって操作される。Skyfall AIが2026年10月19日に発表したSKY-001は、エンジニアリングジオメトリを生成する。テキストプロンプトまたは2D画像を受け取り、順序付けられたCADまたはBIMの構築シーケンスを生成する。一方のモデルの出力は見るものであり、もう一方は製造するものである。

この区別は単なる揚げ足取りではない。それは、精度が何を意味するのか、ベンチマークが何を測れるのか、そもそもそのモデルを入手できるかどうか、そして月曜の朝に実際にそれを使って何をするのかを決める。

1つのフレーズに隠された2つの役割

ビデオ世界モデルは、シーンの次に観測可能な状態を予測する。その出力単位はフレームまたはセグメントであり、正しさの基準は、結果が世界のように見え、振る舞うかどうかである。エンジニアリング世界モデルは、設計の次の構造状態を予測する。その出力単位は部品、アセンブリ、または構築ステップであり、正しさの基準は、形状が要求どおりであるか、およびそのシーケンスを構築できるかどうかである。

Hy-Nomasはセグメント自己回帰型です。動画のある区間をレンダリングし、それを生涯KVキャッシュに保持し、次の指示を受け取り、次の区間をレンダリングします。テキストとカメラは別々の入力であり、組み合わさります。プロンプトはシーンを記述し、外部パラメータ（extrinsics）はレンズがどこへ向かうかを記述します。SKY-001は階層型です。コンポーザーが要求をシステム、アセンブリ、サブアセンブリ、部品へと分解し、さらに階、ユニット、部屋へと下っていきます。建設世界モデルは、各要素を生成する順序付けられた視覚状態を計画します。どちらも自分たちを世界モデルと呼んでいますが、それはどちらも領域の力学モデルを学習するからです。その領域は重複しません。

• 出力 — 720 × 1280、24 FPSのHy-Nomas動画セグメント；設計ツール向けのSKY-001構造化CAD/BIM施工シーケンス

• 入力 — Hy-Nomas の自由形式テキストとカメラ外部パラメータ、SKY-001 はテキストプロンプトまたは 2D 画像

• 正解の定義 — ターン間におけるHy-Nomasの知覚的一貫性；参照設計に対するSKY-001の幾何学的重なり

• 評価単位 — Hy-Nomas はセッション、SKY-001 はケース

• 実際に今日提供されるもの — Hy-Nomas の Apache 2.0 ウェイト（約196 GB）、SKY-001 はウェイトリスト枠

SKY-001が主張していること、そしてその主張にどれだけの価値があるか

Skyfallの発表はベンダーによるベンチマークであり、よく設計されたものだ。2つのトラックがあり、それぞれ1,000件のケース、比較対象の明示、テストの全体像が把握できる十分な詳細を備えている。CADトラックでは1,000個のコンポーネントを、1ケースあたりおよそ100の作図ステップで実行する。BIMトラックでは1,000枚の平面図を、平均およそ70ステップで実行する。GPT-6 Astraに対して、SkyfallはCADで平均IoU 79.7%対79.1%、1ケースあたり3.9秒対199秒、0.005ドル対0.75ドルを報告している。BIMでは43.6%対40.6%、1.22秒対144.6秒、およそ0.0024ドル対0.446ドルを報告している。

見出しではなく数値を読むと、3つのことが導かれる。第一に、「150倍安い」という数字はベンチマーク実行時のコスト比であり、Skyfallが1件のケースを実行するのに要した費用の推定値であって、誰もがその価格で購入できるものではない。SKY-001の公開価格表は存在しない。第二に、IoUは幾何学的な重なりを測るものであり、エンジニアリング品質を測るものではない。部品が製造可能かどうか、公差が収まるかどうか、間取りが避難、アクセシビリティ、構造要件を満たすかどうかは分からない。第三に、報告されている所要時間には、アップロード、前処理、キューイング、CADまたはBIM変換、検証、エクスポート、人によるレビューが含まれておらず、実際の導入ではそのすべてが発生する。

精度の差こそが見落とされがちな部分だ。CADでは1000件のケースで0.6パーセントポイント、BIMでは3.0パーセントポイントだ。これは確かな結果だが、限定的なものでもある。これは、小さなチームの専門特化モデルがこのタスクで最先端の汎用モデルと同程度の範囲に収まり得ることを示すものであって、汎用モデルを置き換えることを示すものではない。Skyfall自身の説明は報道よりも真実に近い。同社はSKY-001を、ウェイトリスト経由でアクセスできる研究プレビューであり、商用展開は2027年初頭を目標としていると説明しており、すぐに呼び出して使える製品とは位置づけていない。

ハイノマスが提供するもの、そして主張することを拒むもの

Tencentのリリースは正反対の成果物だ。結論が取り除かれた完全なキットである。重みはApache 2.0で、チェックポイント以上のものを含む。隠れ次元2,048、16個のアテンションヘッドを持つ54ブロックのデュアルストリームMMDiT、Qwen2.5-VL-7B-Instructテキストエンコーダー、32チャネルのDCAE-V潜在表現、FP32とFP8のファインチューニング済みPixelUMMデコーダー、蒸留構成では8デノイジングステップがあり、4と6も許容される。2つのLoRAアダプターが付属する。Cinematicと、RealSource-Worldロボットアームデータセットで訓練されたRoboticsだ。リポジトリには独自に訓練する方法が記載されている。ランクとアルファは256、ドロップアウトはゼロ、Muonオプティマイザーを一定学習率1e-4で2,000ステップ、FP32チェックポイントから訓練し、蒸留済みのものにマージする。

出荷されていないものは数字にすぎない。Hy-Nomas-Benchは4つのトラックにまたがる280件のケースを持ち、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現れる制御、空間記憶を含み、約220本の参照カメラ軌跡を備えている。その結果表は空だ。モデルカードにある技術レポートのリンクは「近日公開」と記されており、アクセスしても何も表示されない。Hugging Faceのページには、このモデルはどの推論プロバイダーによってもデプロイされていないと書かれている。GitHubリポジトリは、これを書いている時点で作成から10時間、スター21、リリース0だった。

現実のほとんどのケースを左右する非対称性

両モデルがそれぞれの役割で同等に優れていたとしても、ほとんどの読者にとってこれは依然として僅差の比較にはならない。なぜなら、入手できるのは一方だけだからだ。Hy-Nomas はダウンロード可能で、実行し、ファインチューニングし、提供できる。ただし注意点として、「実行」とは文書化された経路では8基のGPUを意味し、あるいは単一のRTX 4090でINT8 DiT重み、INT8 KVキャッシュ、FP8デコーダ、スライディングウィンドウ方式の履歴上限、CPUオフロードを使うことを意味する。チェックポイント一式は約196 GBで、低メモリ経路では約38 GBにテキストエンコーダを加えた分が必要だ。これはラップトップでダウンロードするものではなく、Tencentによるホステッドエンドポイントも代替として存在しない。

SKY-001はウェイトリストです。重みも、ライセンス条件も、公開APIも、公表された価格もなく、商用化の目標は2027年前半とされていますが、同社はそれを日付として確約しているわけではありません。今四半期に何をすべきかを見極めようとしている読者にとって、この違いはこのページのどのベンチマークよりも大きな判断材料となります。

それによって問いの立て方も変わる。「Hy-Nomas 対 SKY-001」は、同じことを行う二つの方法の間の選択ではない。それは二つの能力の間の選択であり、一方は今日すでに手にできるが、もう一方はまだまったく手にできない。

二つの語彙が実際に接する場所

ロボティクスは、両者が最も近づく領域だ。Hy-NomasのRobotics LoRAはロボットアームのデータセットで訓練され、蒸留済みチェックポイントにマージされてマニピュレーションシーンを改善する。SKY-001のコンポーザーは機械アセンブリや部品を扱い、これは逆方向から見た同じ物理的語彙だ。研究室は、エンジニアリングモデルでブラケットを設計し、動画ワールドモデルでアームがそれを持ち上げる様子をシミュレーションすることも現実的にできるだろう。そしてその組み合わせは、どちらか単独よりも興味深い。

しかし、そのインターフェースは存在しない。SKY-001はCADツール向けの構築シーケンスを出力する。Hy-Nomasはテキストとカメラの軌道を入力として受け取る。どちらのリリースにも、他方と接続する要素はなく、どちらも公開されたテストで物理ハードウェアに対して検証されていない。そして両者におけるロボティクスに関する主張は、測定された結果ではなく、能力のデモンストレーションにすぎない。この接点はパイプラインではなく、図にすぎない。

人が間違えやすいコストの議論

これらのモデルについては2種類の数字が出回っているが、どちらも価格ではない。SKY-001のCADケースあたり0.005ドルとBIMプランあたり0.0024ドルは社内ベンチマーク実行の推定値であり、比較対象の0.75ドルと0.446ドルは、同じハーネスでGPT-6 Astraを実行するコストだ。これらは効率を判断するには有用だ。料率ではなく、Skyfallは料率表を公表していない。

Hy-Nomasにはコスト数値がまったくありません。価格を付ける対象のサービスが存在しないからです。そのコストはGPU時間です。低メモリ構成のRTX 4090が1枚、または標準パスで8基のGPUに、ダウンロードとストレージが加わります。それぞれの運用コストを正確に比較したいなら、自前の稼働率の前提が必要ですが、どちらのベンダーも、その前提を置くための数値をあなたに示していません。

比較できるのは、それぞれの評価にかかるコストだけだ。Hy-Nomasはデータセットが公開されているため、280ケースのベンチマークを自分で実行できる。ただし、Tencentは結果を公開していないので、採点用ハーネスは自分で構築する必要がある。SKY-001のベンチマークは説明されているが公開されていないため、第三者があのテストを再構築しない限り再現できない。この非対称性は、$0.005という見出しの数字よりも価値がある。

モデルはワークフローではありません。

どちらのモデルも当社のカタログには掲載されておらず、近いうちに掲載される見込みもありません。一方はセルフホスト型のオープンウェイトのリリースで、もう一方はAPIのないウェイトリスト制のリサーチプレビューです。そうでないふりをするつもりはありません。

両方に必要なのに、どちらにも含まれていないのが、ジェネレーターを囲む推論レイヤーだ。SKY-001 スタイルのワークフローは、設計ツリーに分解し、適切なツールにルーティングし、制約に対して検証し、CAD ファイルに書き戻す必要があるリクエストから始まる。Hy-Nomas セッションは、カメラパスとセグメントレベルの指示に変換する必要がある自然言語の意図から始まる。これらは言語モデルの仕事であり、信頼性が決まるのはここだ。OrcaRouter はそのレイヤーに200 以上のモデルに対応する単一のエンドポイントを、プロバイダー定価に対する 0% のマークアップで提供するので、安価なモデルが分解を担い、より強力なモデルが最終チェックを担うことができ、プロバイダーが性能低下したときも自動フェイルオーバーがチェーンを維持する。一連の流れ全体は、3 つの連携をハードコーディングする代わりにルーティング DSLで表現できる。ワールドモデルがレンダリングやアセンブリを行い、ルーティングレイヤーが何を要求するかを決める。

これを本当の比較にするには、何が必要でしょうか

どちらか一方がその差を埋めた瞬間、この比較は意味を持つ。TencentがHy-Nomas-Benchのスコアを公開すれば、モデルはベースラインを得て、今後のあらゆる世界モデルをそれと比較して測定できる。SkyfallがCADとBIMのテストセットを公開すれば、79.7%は報告値ではなく再現可能な値になり、0.6ポイントのリードは0.6ポイントのリードにふさわしい精査を受ける。

それまでは、正しい読み方は競争ではなく分類の違いにある。Hy-Nomasは、結果表が空の、オープンでセルフホスト可能な動画ワールドモデルだ。SKY-001は、ベンダー表とわずかな先行優位を備えた、クローズドでウェイトリスト制のエンジニアリング・ワールドモデルである。両者は一つのフレーズ、一つの月、そして方法論上のギャップを共有している。同じ役割は共有していない。