很多朋友不知道【全系列開(kāi)源！阿里達摩院發(fā)布具身大腦模型RynnBrain】，今天小綠就為大家解答一下。

技術(shù)層面，該模型基于Qwen3-VL訓練，采用達摩院自研RynnScale架構優(yōu)化，同等資源下訓練速度提升兩倍，訓練數據超2000萬(wàn)對。性能測試顯示，RynnBrain在16項具身開(kāi)源評測榜單上刷新紀錄（SOTA），涵蓋環(huán)境感知、空間推理等多個(gè)維度，綜合性能超越谷歌Gemini Robotics ER 1.5、英偉達Cosmos Reason 2等行業(yè)頂尖模型。

值得一提的是，30B MoE模型僅需3B推理激活參數，就能超越業(yè)界72B模型效果，可讓機器人動(dòng)作更快速流暢。同時(shí)，達摩院同步開(kāi)源全新評測基準RynnBrain-Bench，填補了時(shí)空細粒度具身任務(wù)評測的行業(yè)空白。

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據CNMO了解，RynnBrain的核心突破的是首次賦予機器人時(shí)空記憶與物理空間推理兩大核心能力，破解了傳統具身模型“健忘”“幻覺(jué)”等痛點(diǎn)。時(shí)空記憶能力可讓機器人在歷史記憶中定位物體、預測運動(dòng)軌跡，擁有全局時(shí)空回溯能力；物理空間推理則采用文本與空間定位交錯策略，讓推理過(guò)程緊密貼合物理環(huán)境。

【CNMO科技消息】2月10日，阿里巴巴達摩院正式發(fā)布具身智能大腦基礎模型RynnBrain，并一次性開(kāi)源包括30B MoE在內的7個(gè)全系列模型，涵蓋全尺寸基礎模型與后訓練專(zhuān)有模型，其中包含業(yè)界首個(gè)MoE架構的30B具身模型，此舉大幅降低具身智能行業(yè)研發(fā)門(mén)檻，推動(dòng)AI從數字世界向物理場(chǎng)景落地。

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