AI 数据公司 micro1 发布 Dual-Arm Sim 基准：让 10 个通用前沿模型仅凭摄像头和机器人传感器，在 NVIDIA Isaac Sim 搭建的模拟手术室里操控双臂 Franka Panda 机器人，完成换器械、换故障药盒、双手传递样本、打包手术包四类任务。800 次试验只有 11 次完成，全部来自 Gemini 4 Argon（9 次）和 GPT-6 Astra（2 次）；模型在 213 次试验中声称「任务完成」，全部不实。药盒换药任务的 200 次完整轨迹已公开在 Hugging Face。
核心要点速览
- ✓800 次试验仅 11 次完成：Gemini 4 Argon 9 次（换药盒 6/20、打包手术包 3 次），GPT-6 Astra 2 次；换器械和双手传递样本无模型完成（micro1 口径）
- ✓213 次「已完成」声明全部错误，其中 94 次机器人根本没碰到目标物；Gemini 3.1 Pro 在 80 次中声称完成 49 次
- ✓想得久不等于做得好：Argon 每步只生成 315 个 token 却领先；Argon 9 次成功总花费 119 美元，Claude Fable 5.1 花 839 美元一次未成
- ✓失手后的恢复是关键：Argon 和 Astra 约三分之二能重新抓到，Grok 4.7 在 80 次里只恢复 3 次；首次位置估计中位数偏差 33 厘米
- ✓被举起的故障药盒有 14 次掉到地上、11 次掉在推车上，只有 8 次被正确替换
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核心背景与行业痛点
大模型越来越多被接到机械臂、实验室和医疗设备上，但现有评测大多只看文本或网页 agent，很少检验模型在「不能失手」的物理环境里是否靠谱。micro1 这次发布的 Dual-Arm Sim 专门测这一点：看、抓、搬、放、确认，每一步都要做对。
架构亮点与底层机制
环境基于 NVIDIA Isaac Sim 和 Isaac Lab，两台装在移动底座上的 Franka Panda 机械臂围着器械推车工作。每一步模型收到俯视和腕部摄像头画面、指尖位置和夹爪开度，返回相对移动、夹爪指令、目标位置估计、状态说明和「完成」标记；模型思考时仿真暂停，每次试验最多 120 步。所有 800 次试验都按仿真真值逐步打分，模型说的每句话也会与真实状态核对。
权威 Benchmark 与实测跑分对比
以下均为 micro1 官方口径：Gemini 4 Argon 与 GPT-6 Astra 进度分并列 49.5，Argon 完成 9 次排第一；其余 8 个模型（含 GPT-6.1 Sol、Claude Opus 5.5、Claude Fable 5.1、Grok 4.7 等）一次未完成。213 次「已完成」声明全错；Claude Opus 5.5 和 Sonnet 5.5 只在 2 次和 3 次试验里这样说，最克制。Grok 4.7 在 20 次换药盒试验中都描述自己拿着药盒，但夹爪读数是完全闭合。
开发者实战落地与开箱指南
做具身或设备控制 agent 的团队可以直接下载 Hugging Face 上的换药盒数据集（200 次试验，含每步推理摘要和原始回复）复盘失败模式。micro1 的结论很实用：别信模型自报的「完成」，结束状态必须由独立传感器或人工确认；简单的单臂取放任务可在监督下试点。官方称后续会加入机器人专用的 VLA 模型。
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