OpenRUA:开源权重 LLM 零样本操控机器人,Qwen 得分超 GPT-6 Astra 官方成绩
pabbeel · x · 2026-11-04
- OpenRUA 团队发布 uni-robot-agent 统一框架,让通用 LLM 无需特权输入即可作为机器人策略使用,覆盖仿真(RoboDojo、LIBERO)与真实机械臂环境,统一感知、运动、技能与任务终止等工具接口。
- 核心发现:机器人操控并非前沿专属模型的能力,Qwen、DeepSeek 等开源权重模型开箱即用即具备该能力,无需 RSI、蒸馏、微调或机器人专用数据。模型把任务当数学题解:理解场景→多视角三角定位特征点→坐标变换计算抓取位姿。
- 关键数据:Qwen3.8-Flash-Next 在 RoboDojo 零样本得 31.39 分(带深度 35.89),超过 GPT-6 Astra 官方公布的 28.97;Astra 经该框架达 80.50。真实世界 19 项任务中 Qwen 零样本得 53.50/100,超过微调版 π₀.₅(47.75)和 Dream-1(43.50),且成本约为 Astra 的 1/19.5。
- 失败模式分析显示,RoboDojo 得分与通用视觉理解、空间定位、几何编码、具身推理及 ERQA/MMMU-Pro 等现有基准高度相关,提示机器人能力是随通用能力自然涌现的。
所属事件:清华伯克利开源 uni-robot-agent，Qwen 零样本操控机器人跑赢 GPT-6(4 条相关)→
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