Matrix-Game 4.0: Table 3: Code World Model and Streaming Code World Model have different open releases
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Avaliação
- Dificuldade
- 2/5
- Tempo estimado
- 1-3 horas
- Facilidade para iniciantes
- 66/100
- Tipo de issue
- Documentação
- Clareza
- Claramente especificada
- Status de atividade
- Ativa
- Stack de tecnologia
- python
- Domínio
- machine-learning
Direção de pesquisa
Encontre a Tabela 3 e a Figura 1 no código-fonte do artigo e, em seguida, leia como suas linhas e entradas de lançamento abertas são definidas. Divida Code World Model [25] e Streaming Code World Model [26] em linhas separadas, mantenha a entrada de lançamento atual para [25] e liste o código, os pesos, os scripts de treinamento e o gerador proxy para [26]. O trabalho estará concluído quando ambas as tabelas distinguirem os modelos e suas informações de lançamento corresponderem à issue.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Descrição
Hi, thanks for Matrix-Game 4.0 and for citing our Streaming Code World Model [26]!
In Table 3 (and Figure 1), Code World Model [25] and Streaming Code World Model [26] share one row. The latency and memory numbers come from [26], but the "Open release" entry describes [25] only, so it reads as if the streaming model has no proxy generator. That's not the case: everything for [26] is released and can be deployed and tested locally:
- Code, training and inference scripts: https://github.com/TingtingLiao/streaming-code-world-model
- Weights (4-step streaming LoRA for MiniMax-H3): https://huggingface.co/Luffuly/streaming-code-world-model
- Proxy generator: https://github.com/guangyliu/open-code-world-model
All of these were public by October 14, 2026, before the October 19 check date stated in the Table 3 caption, and the streaming README links to the proxy generator.
Could you split them into two rows, e.g. "Code World Model [25]" with its current release entry, and "Streaming Code World Model [26]" with "Code, weights, training scripts and proxy generator"? Thanks!
你好，感谢 Matrix-Game 4.0 的工作，也感谢引用我们的 Streaming Code World Model [26]！
Table 3（以及 Figure 1）里把 Code World Model [25] 和 Streaming Code World Model [26] 放在了同一行。延迟和显存数字来自 [26]，但 "Open release" 一栏只描述了 [25]，读起来像是我们的流式模型也没有 proxy 生成器。实际上 [26] 的所有内容都已开源，可以本地部署测试：
- 代码、训练和推理脚本：https://github.com/TingtingLiao/streaming-code-world-model
- 权重（MiniMax-H3 的 4 步流式 LoRA）：https://huggingface.co/Luffuly/streaming-code-world-model
- Proxy 生成器：https://github.com/guangyliu/open-code-world-model
以上内容在 2026 年 10 月 14 日前就已全部公开，早于 Table 3 说明中写的 10 月 19 日核查日期，而且 streaming 仓库的 README 里就有 proxy 生成器的链接。
能否把两者分成两行？比如 "Code World Model [25]" 保留现在的开源说明，"Streaming Code World Model [26]" 写成 "Code, weights, training scripts and proxy generator"。谢谢！
- Linguagem predominante
- Python
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Preparar o ambiente
Este projeto não oferece contêiner de desenvolvimento, Dockerfile nem guia de contribuição, então a configuração fica por sua conta: comece pelo README e veja nosso guia da primeira contribuição para os passos gerais.
Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
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