Gemini Omni: Nadchodzi model świata

Podczas konferencji Google I/O ’26 dyrektor generalny Google DeepMind, Demis Hassabis, wszedł na scenę, aby zaprezentować Gemini Omni, a to ogłoszenie brzmiało zupełnie inaczej niż tradycyjne premiery produktów. Nie był to ani szybszy model, ani nowy interfejs. To sztuczna inteligencja zupełnie nowego rodzaju.

Omni to coś, co badacze nazywają „modelem świata” (world model) — system, który nie tylko przewiduje tekst czy generuje statyczne obrazy, ale aktywnie rozumie i symuluje mechanizmy rządzące rzeczywistością. Hassabis określił go jako kluczowy krok milowy w kierunku silnej sztucznej inteligencji (AGI), od której — jego zdaniem — dzieli nas zaledwie kilka lat.

Podstawy, które tu się tworzą – sztuczna inteligencja potrafiąca analizować zjawiska fizyczne, relacje przestrzenne i dynamikę świata rzeczywistego – to właśnie to, co umożliwia rozwój wszystkiego, od zaawansowanej robotyki po prawdziwie proaktywnych asystentów opartych na AI.

Jako globalny partner Google Cloud o statusie Premier, uważnie śledzimy ten rozwój. I Wy również powinniście.

Fundament modeli świata i dążenie do AGI

Aby zrozumieć, co wyróżnia Omni, musimy przyjrzeć się temu, co potrafiły, a czego nie potrafiły dotychczasowe modele AI.

Duże modele językowe (LLM) są naprawdę świetne w tym, co robią. Wystarczy dostarczyć im tekst, a przetworzą go i wygenerują odpowiedź na poziomie, który wciąż potrafi zaskoczyć. Tekst to jednak tylko wycinek rzeczywistości. Prawdziwy model świata musi rozumieć fizykę, relacje przestrzenne oraz to, jak obiekty zachowują się w danym środowisku. To zupełnie inne wyzwanie, a samo przewidywanie kolejnego tokenu nie wystarczy, by je rozwiązać.

Gemini Omni osiąga ten cel dzięki połączeniu natywnej multimodalnej inteligencji architektury Gemini z najlepszymi modelami generatywnymi Google do tworzenia multimediów. Przed premierą Omni firma Google stworzyła już kilka sprawnych, wyspecjalizowanych narzędzi, takich jak Veo do generowania wideo, Nano Banana do generowania i edycji obrazów oraz Genie do interaktywnych symulacji.

Każdy z nich wykazał się pewną świadomością zjawisk fizycznych i zrozumieniem otaczającego świata. Jednak Omni potrafi symulować złożone pojęcia fizyczne — takie jak energia kinetyczna, grawitacja czy dynamika płynów — na poziomie dokładności, jakiego wcześniejsze systemy generatywne nie były w stanie nawet dotknąć.

A ponieważ model ten od samego początku projektowano jako natywnie multimodalny, cel od zawsze był ambitny — generowanie dowolnych danych wyjściowych z dowolnych danych wejściowych. To była trudniejsza ścieżka. Jednak według zespołu DeepMind, inwestycja w tę architekturę właśnie zaczyna się opłacać.

Multimodalność i wnioskowanie naukowe

Jedną z najbardziej uderzających umiejętności Omni jest łączenie rygorystycznej dokładności naukowej z wizualną kreatywnością. Ponieważ model bazuje na głębokiej bazie wiedzy i zdolnościach analitycznych Gemini, potrafi przełożyć abstrakcyjne lub skomplikowane pojęcia naukowe na precyzyjne, wystylizowane materiały wideo.

Podczas głównej prezentacji pokazano to na pozornie prostym przykładzie: „Stwórz animację plastelinową wyjaśniającą zwijanie białek”. To zapytanie, które bardzo szybko obnaża ograniczenia większości systemów AI. Standardowy model generowania wideo miałby ogromny problem z zachowaniem wymaganej precyzji naukowej. Z kolei model tekstowy w ogóle nie stworzy oprawy wizualnej.

Gemini Omni poradził sobie z oboma zadaniami. Wygenerował dokładny film edukacyjny, pokazujący, jak białka zaczynają jako łańcuchy aminokwasów, a następnie zwijają się w złożone wzory strukturalne — helisę alfa, płaskie fragmenty zwane harmonijkami beta — aż utworzą funkcjonalny, trójwymiarowy kształt.

I zrobił to wszystko w stylu animacji plastelinowej, nie tracąc przy tym nic z merytorycznej wartości naukowej. Dla edukatorów i popularyzatorów nauki takie połączenie dokładności z kreatywnym wykonaniem otwiera zupełnie nowe możliwości.

Era „Nano Banana dla wideo” i konwersacyjna edycja

Model Nano Banana od Google zmienił oblicze edycji obrazu. Omni ma zamiar zrobić dokładnie to samo z wideo — i liderzy produktu Google otwarcie przyznali to podczas prezentacji, nazywając premierę Omni momentem „Nano Banana dla wideo”.

Z perspektywy deweloperskiej możecie myśleć o tym projekcie jako o Veo++ — to surowe możliwości generowania wideo znane z Veo, połączone w jednym systemie z głębokim wnioskowaniem kognitywnym i edycją za pomocą języka naturalnego.

Dla większości użytkowników to właśnie podczas edycji robi się naprawdę ciekawie. Zamiast przebijać się przez skomplikowaną oś czasu opartą na węzłach, po prostu rozmawiacie z modelem. Wrzucacie własne nagranie i opisujecie, co chcecie zmienić. Demis Hassabis zademonstrował to na przykładzie wideo selfie, w którym okrąg narysowany przez użytkownika stał się na ekranie czarną dziurą idealnie odwzorowującą prawa fizyki.

W innym przykładzie zwyczajny film z wieczornego spaceru został przekształcony za pomocą całkowicie nowych elementów otoczenia, co diametralnie zmieniło nastrój całej sceny.

Prezentacja podczas panelu dla deweloperów dobitnie to potwierdziła. Krótki klip z intro do podcastu, grupa rozmawiających ludzi — a wokół nich latający kot i roślina doniczkowa. Absurdalne? Całkowicie. Ale właśnie o to chodziło. Omni połączył skrajnie różne elementy w jeden spójny, realistyczny strumień wideo. Jeden z deweloperów przyznał, że to był moment, w którym ostatecznie zrozumiał pełen potencjał tego modelu. Każde wideo staje się punktem wyjścia do stworzenia czegoś zupełnie nowego.

Kreatywna praca w realnym świecie dzięki aplikacji Gemini

Model Gemini Omni jest już wbudowany bezpośrednio w odświeżoną aplikację Gemini, dostępną od dziś dla subskrybentów planów Google AI Plus, Pro i Ultra na całym świecie. Do aplikacji możecie wprowadzić dowolną kombinację tekstu, obrazów oraz wideo i używać ich razem w tym samym procesie twórczym.

W przemówieniu głównym pokazano, jak to wygląda w praktyce, poprzez historię muzyka o imieniu Sashu. Pracowała ona nad nowym utworem i chciała szybko przygotować wideo-teaser, aby podzielić się nim z fanami. Przesłała surowe nagranie, na którym idzie, dodała kilka materiałów referencyjnych wskazujących na pożądany styl wizualny i użyła Omni w aplikacji, aby przekształcić całość za pomocą kilku prostych poleceń tekstowych.

Rezultaty były imponujące. Omni zmienił styl wizualny nagrania, a Sashu mogła nawet poprosić model o zmianę kąta kamery na pełne, 360-stopniowe ujęcie panoramiczne. Co więcej, zazwyczaj wymagałoby to specjalistycznego sprzętu filmowego, dedykowanej ekipy oraz szeroko zakrojonych prac postprodukcyjnych.

Przez cały ten czas Omni dbał o poprawną fizykę jej ruchu, zachowując tempo i klimat oryginalnego występu. Zmieniła się warstwa wizualna, ale tkwiący pod nią ludzki pierwiastek pozostał nienaruszony.

Wkrótce Omni trafi również do Gemini Enterprise jako narzędzie, które można wywołać przez API.

Zaawansowana manipulacja wideo w Google Flow

Profesjonalni twórcy pracujący w środowisku Google Flow — dedykowanej platformie Google dla artystów tworzących obrazy, filmy i muzykę — mają teraz dostęp do tych samych możliwości Omni, zyskując przy tym znacznie bardziej szczegółową kontrolę.

Wrzucacie surowe nagranie, odbieracie gotową scenę — bez utraty tego, co decydowało o wartości oryginału. Właśnie to udowodnił pokaz możliwości platformy Flow. Idący człowiek, czyli występ, którego twórca nie chciał w żaden sposób modyfikować. Krótkie polecenie i obraz referencyjny wystarczyły, by Omni całkowicie przebudował otaczające środowisko i nałożył złożone efekty wizualne. Model precyzyjnie odizolował postać od tła, dzięki czemu najważniejszy element ujęcia pozostał nienaruszony.

Użytkownicy Flow mogą także dodawać do istniejących scen zupełnie nowe postacie wygenerowane przez AI, a model zadba o zachowanie spójności z całą resztą otoczenia. Na szczególną uwagę zasługuje poziom świadomości sytuacyjnej, jaki Omni wnosi do edycji na dużą skalę.

Gdy poprosicie go o zmianę sceny z wczesnego poranka na późną noc, model nie ograniczy się tylko do przyciemnienia nieba. Włączy reflektory pojazdu i zasymuluje sposób, w jaki to światło realistycznie rozświetla drobinki kurzu w powietrzu. To prawdziwa fizyka oświetlenia, a nie zwykła, prosta korekcja barwna.

Użytkownicy Flow mogą również wykorzystywać modele oparte na Omni do budowania niestandardowych narzędzi kreatywnych dopasowanych do ich specyficznych procesów pracy — w efekcie pisząc własne narzędzia produkcyjne metodą „vibe-codingu” bezpośrednio na bazie modelu.

Genie 3: Mistrzostwo w środowiskach interaktywnych i dynamice płynów

Za zdolnością Omni do rozumienia świata stoi Genie 3 — wyspecjalizowany model świata, który daje sztucznej inteligencji fundament wiedzy o tym, jak obiekty i otoczenie zachowują się w rzeczywistości. To właśnie dzięki temu spójność wideo w Omni jest zauważalnie lepsza niż w modelach poprzednich generacji.

Gemini Omni nie generuje pikseli, które po prostu wyglądają poprawnie statystycznie. Model tworzy sceny w oparciu o bazową wiedzę o działaniu świata fizycznego — grawitacji, pędzie, rozchodzeniu się światła czy zachowaniu płynów.

Prezentacja Genie 3 pokazała to w pełnej krasie. Użytkownik polecił modelowi wygenerowanie „spokojnego wodospadu w okolicy klifu z dynamiczną fizyką wody” i wprowadził papierowy samolocik poruszający się z dużą prędkością jako główną postać, którą można sterować.

Po wygenerowaniu środowiska można było po nim nawigować w czasie rzeczywistym za pomocą strzałek na klawiaturze. Gdy użytkownik pilotował samolot przez scenę i wlatywał w rozpryski wodospadu, dynamika płynów reagowała bezbłędnie. Światło odbijające się od powierzchni rzeki zmieniało się dynamicznie, gdy samolot przelatywał nad wodą. Była to symulacja fizyczna w czasie rzeczywistym wewnątrz wygenerowanego świata, a nie wyrenderowany wcześniej klip.

Model Genie 3 jest już dziś dostępny dla subskrybentów Google AI Ultra.

Dostępność, integracja z ekosystemem i strefa Omni Mercial

Biorąc pod uwagę ogromne wymagania obliczeniowe niezbędne do uruchomienia modeli świata, Google wdraża Omni w sposób bardzo przemyślany. Model Gemini Omni Flash jest już od dziś dostępny w całym pakiecie produktów Google, oddając w ręce użytkowników funkcje rozumienia świata, multimodalność oraz konwersacyjną edycję wideo.

Rozpoczęcie od wideo — czyli formatu, który historycznie najtrudniej było dopracować — jasno wyznacza kierunek: celem jest model zdolny do wygenerowania dowolnego rezultatu z dowolnych danych wejściowych bez najmniejszego uszczerbku na jakości.

Firma Google potwierdziła również, że trwają intensywne prace nad Gemini Omni Pro. Więcej szczegółów na temat jego profesjonalnych możliwości poznamy już wkrótce.

Aby uczcić tę premierę i dać deweloperom możliwość natychmiastowego przetestowania technologii w praktyce, Google przygotowało strefę „Omni Mercial” w ogrodzie demonstracyjnym konferencji I/O ‘26. Uczestnicy mogli tam wykorzystać Omni, by wystąpić we własnych, wysokiej jakości reklamach i samodzielnie je wygenerować.

To coś więcej niż tylko ciekawa atrakcja — pokazano w ten sposób, że generowanie wideo o profesjonalnej jakości nie jest już domeną zarezerwowaną wyłącznie dla topowych studiów produkcyjnych.

Co Gemini Omni oznacza dla zespołów biznesowych

Większość dyskusji wokół modeli świata skupia się obsesyjnie na filmowcach i artystach cyfrowych. I nie zrozumcie nas źle — to zupełnie naturalne. Chcecie jednak wiedzieć, kto tak naprawdę może zyskać najwięcej już teraz?

• Menedżer marketingu, który musi wdrożyć tę samą kampanię na sześciu różnych rynkach, dopasowując ją do specyfiki każdego języka, tonu i kontekstu.
• Przedstawiciel handlowy, który idzie na spotkanie z prezentacją niedostosowaną do tego konkretnego klienta — i wszyscy na sali doskonale o tym wiedzą.
• Lider zespołu Customer Success, którego filmy onboardingowe są tak przestarzałe, że prawdopodobnie przynoszą więcej szkody niż pożytku.

Jak zatem wygląda obecny cykl produkcyjny? Przekazujecie brief agencji lub wewnętrznemu zespołowi, czekacie, przechodzicie przez kolejne rundy poprawek i ostatecznie wypuszczacie materiał, który w momencie publikacji zdążył już nieco stracić na świeżości. Dla zespołów zarządzających wieloma rynkami i liniami produktów to wcale nie jest mały problem.

W tym miejscu do gry wkracza Omni, dostarczając dopracowane, profesjonalnie wystylizowane materiały na podstawie zaledwie kilku zdań rozmowy. I nie — nie potrzebujecie do tego żadnej wiedzy z zakresu montażu, nie musicie też zapisywać się w żadnej kolejce oczekujących. Co więcej, funkcja ta jest już wbudowana w aplikację Gemini, stanowiącą część tego samego środowiska Google Workspace, z którego Wasze zespoły korzystają każdego dnia. Oznacza to, że nie musicie wdrażać niczego nowego ani uruchamiać programów szkoleniowych. Ta technologia po prostu tam jest i czeka na użycie.

Wizja kreatywna pozostaje po Waszej stronie. Wykonanie możecie już oddelegować.

A teraz pomyślcie, co to realnie zmienia. Kiedy przetestowanie nowego kąta kamery lub stylu wizualnego kosztuje Was jedno wpisane zdanie zamiast godziny pracy, zaczynacie eksperymentować znacznie częściej. Szybciej dowiadujecie się, co przynosi najlepsze efekty. I to jest prawdziwa przewaga.

Zespoły, które wykonają ruch jako pierwsze, będą tworzyć więcej treści, publikować je szybciej i robić to przy ułamku dotychczasowych kosztów stałych. Taki efekt skali przynosi korzyści błyskawicznie.

Droga do silnej sztucznej inteligencji

Gemini Omni to premiera produktu technicznego, ale Demis Hassabis otwarcie opowiedział o szerszym kontekście, w jaki wpisuje się to rozwiązanie.

Rozwój modeli, które potrafią naprawdę rozumieć i symulować świat fizyczny, jest w jego ocenie bezdyskusyjnym warunkiem koniecznym do powstania AGI. W miarę jak systemy AI przejmują coraz bardziej autonomiczne role — zarządzanie harmonogramami, działanie jako fizyczne roboty w realnych środowiskach czy podejmowanie decyzji w rzeczywistym świecie — potrzebują one działającego modelu tego, jak ten świat funkcjonuje. System, który nie potrafi wnioskować o grawitacji, pędzie czy zachowaniu obiektów w przestrzeni, po prostu nie jest na to gotowy.

To właśnie Omni symulujący rzeczywistość czyni ten krok możliwym. Era rozwiązań opartych natywnie na AI nie jest już tylko punktem w planach rozwoju. Ona już działa w Waszej aplikacji.