WebWorld ist eine Open-Weight-World-Model-Serie des Qwen-Teams, feinabgestimmt auf Basis von Qwen3 in den Varianten 32B, 14B und 8B. Das Training basiert auf über einer Million realer Web-Interaktions-Trajektorien, die über eine skalierbare hierarchische Datenpipeline gesammelt wurden. Unterstützt werden Long-Horizon-Simulationen mit mehr als 30 Schritten sowie multiple State-Repräsentationen wie A11y Tree, HTML, XML, Markdown und natürliche Sprache. Chain-of-Thought-Reasoning (CoT) wird für Zustandsübergangs-Vorhersagen eingesetzt. Besonders relevant: Agenten, die auf von WebWorld synthetisierten Trajektorien trainiert werden, verbessern sich um +9,9 % auf MiniWob++ und +10,9 % auf WebArena gegenüber der Baseline. Beim Einsatz als World Model für Inference-Time-Lookahead-Search übertrifft WebWorld-32B nach eigenen Angaben GPT-5. Die Modelle sind auf Hugging Face unter den Bezeichnungen WebWorld-32B, -14B und -8B frei verfügbar und unterstützen Cross-Domain-Generalisierung auf Code-, GUI- und Game-Umgebungen.