商汤实测 GPT-6-Astra 具身智能：分数很高但真实机器人成本与局限暴露
heyshrutimishra · x · 2026-10-22
商汤发布迄今最大规模的 GPT-6-Astra 具身智能实证研究（arXiv:2610.22471），横跨 12 个仿真基准与 8 个真机平台，并开源评测框架 SenseNova-RoboRSI 和一个成本仅约 GPT-6-Astra 1/50 的 27B 模型。
核心发现：
- 能力上限更高：在统一协议（ICL + 最多 10 倍交互步数）下，GPT-6-Astra 在全部 12 个基准达到 SOTA——RoboDojo 从 27.6%（1×）升至 81.9%（10×），DexJoCo 达 87.3%（此前 SOTA 40.3%），LIBERO 基准被推至饱和。
- 性价比堪忧：把笔放进笔筒这样的简单任务，单次推理成本约 55 美元。
- 分数不等于实用：真实机器人面临碰撞、过热、时间敏感任务和不可撤销错误等约束，是基准分数无法反映的实践局限。
发帖人强调：强大的基准分数对具身 AI 远远不够，这份开放研究让这些实际局限更容易被看见。
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