AI 编程实时动态与要闻

GitHub Copilot 接入 Xcode 内置编码助手:随 Xcode 27.3 beta 公测,所有 Copilot 方案可用

GitHub 官方 changelog 宣布,Copilot 现可直接在 Xcode 内置的编码助手中使用,从 Xcode 27.3 beta 起进入公开预览,需 macOS Tahoe 26.6 及以上,在 Xcode > Settings > Intelligence 中配置,所有 Copilot 方案均支持;原有 Copilot for Xcode 扩展继续保留。

核心要点速览

  • Copilot 进入 Xcode 原生编码助手,公开预览,起始版本 Xcode 27.3 beta
  • 需要 macOS Tahoe 26.6 或更高版本
  • 在 Xcode > Settings > Intelligence 中设置,所有 Copilot 方案都支持
  • 原有 GitHub Copilot for Xcode 扩展仍是独立选项,可二选一
  • Xcode 27.3 beta 1 发布说明在 Coding Intelligence 一节列出了这项新功能
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Google Antigravity 上线 Remote Agents:智能体在 Google 托管的云端环境运行,关掉电脑也能继续干活,AI Pro/Ultra 逐步开放

Google DeepMind 开发者体验负责人 Ivan Leo 于 11 月 4 日在 X 上转发了 Antigravity 新功能 Remote Agents 的官方文档。按文档,Remote Agents 把智能体会话和工具放在隔离的 Google 托管远程环境里执行,合上笔记本、关掉浏览器或在桌面与手机间切换时任务仍会继续。可从 Antigravity App、Antigravity CLI(1.4.12+,agy --remote-agent)或网页 antigravity.google.com 启动,项目可挂载 GitHub 仓库、Google Drive 文件和上传文件。目前面向使用个人账号的 Google AI Pro 与 Ultra 用户逐步开放,免费版、AI Plus 和企业账号暂不可用。

核心要点速览

  • Remote Agents 在隔离的 Google 托管环境执行,不依赖本机开机;Remote Control 则连接你自己的电脑或服务器,两者可在网页侧栏切换。
  • 三种入口:Antigravity App 新建 Remote Project、CLI 1.4.12+ 用 agy --remote-agent、浏览器直接访问 antigravity.google.com(手机也可用)。
  • 远程项目可挂载 GitHub 仓库(自动克隆)、Google Drive 文件和上传文件(单文件 8 MiB、每项目 100 MiB、账号合计 2 GiB)。
  • CLI 远程会话默认权限为 always-proceed (turbo),命令不经确认直接执行;本机安装的 MCP、插件与 skills 在远程会话里暂不可用。
  • 仅限个人账号的 Google AI Pro / Ultra 用户,逐步开放;免费版、AI Plus 与 Workspace/Cloud 企业账号不可用。
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Artificial Analysis 改用「单任务耗时」作为头号性能指标:GPT-6 Astra 满档约 17 分钟完成一题,快于 Opus 5.5 与 Gemini 4 Carbon

独立评测机构 Artificial Analysis 于 11 月 4 日(UTC 17:34)在 X 上宣布新版 API 性能基准:头号指标从输出速度改为 Time per Task,即完成一道 Intelligence Index 任务所需时间(每题输出 tokens ÷ 端到端输出速度)。新版覆盖约 1,000 个 serverless 端点,速度改为从发出请求算到最后一个 token,并加入多轮 Agent 编码与知识工作负载。官方数据:GPT-6 Astra 满档 51 tokens/s 但约 17 分钟完成一题,Claude Opus 5.5(max)约 26 分钟,Gemini 4 Carbon(high)约 29 分钟。

核心要点速览

  • Time per Task = 每道 Intelligence Index 任务的输出 tokens ÷ 端到端输出速度;逐 token 很快但话多的模型,可能比慢但省 token 的模型更晚完成任务。
  • 端到端输出速度从发出请求算到收到最后一个 token,包含首 token 前的等待(prefill 与隐藏推理);输出 token 改用各家 API 自报数量,不再用 o200k_base 分词器估算。
  • GPT-6 Astra(max)51 tokens/s,每题约 5 万输出 tokens、约 17 分钟;Claude Opus 5.5(max,111 tokens/s)约 26 分钟,Gemini 4 Carbon(high,71 tokens/s)约 29 分钟,后两者每题约 12–17 万 tokens。
  • 按各家 API 默认档(三者均为 medium),GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、Opus 5.5 的单任务耗时降约 3–5 倍、成本降约 2–4 倍,Intelligence Index 低约 5–11 分;Opus 5.5 从约 26 分钟/10.04 美元降到约 6.8 分钟/2.45 美元。
  • 官方方法论页显示这是 3.0.0 版(10 月 30 日),测试频率改为每 6 小时一次,并新增端点错误率指标。
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Ricursive 开源 Ripple-65B Preview:从零预训练的 65B 稠密模型,TerminalBench 2.1 80.5,Apache 2.0

Ricursive Intelligence 于 11 月 4 日(UTC 18:24)发布首个模型 Ripple-65B Preview,并在 Hugging Face 以 Apache 2.0 开源指令版(BF16、NVFP4)和基座版。官方模型卡显示:65B 稠密 Transformer、12T token 预训练、最长 1M 上下文,自报 TerminalBench 2.1 80.5、SWE-bench Pro v2.0 Hard 79.1、DeepSWE 1.1 44.3,在编码 Agent 任务上超过参数大得多的美国开源模型;可在 DGX Spark 等本地硬件运行。CEO Anna Goldie 称成本约为此前同类 SOTA 的十分之一。

Ricursive 开源 Ripple-65B Preview:从零预训练的 65B 稠密模型,TerminalBench 2.1 80.5,Apache 2.0

核心要点速览

  • Ripple-65B Preview 为 65B 稠密模型,80 层、d_model 5120 的“窄而深”结构,从 Olmo 3 基线改为类 Gemma 3N 架构。
  • 预训练 12T token(8K 序列),后训练含中训练、长上下文、SFT 与混合领域 RL,支持最长 1M 上下文。
  • 自报 TerminalBench 2.1 80.5,高于 Reflection Beam 501B(80.1)、Muse Spark Open 816B(76.4);但 SWE-bench Verified 76.5、DeepSWE 1.1 44.3 并非全面领先。
  • 官方称核心团队从 1 人扩到 5 人,代码计算效率相对 Olmo 3 提升 16 倍;2×B200 上约 250 tok/s。
  • Hugging Face 提供 BF16、NVFP4、基座版和 DFlash2 投机解码模型,许可均为 Apache 2.0。
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关联模型 / 智能体 / 厂商:
⚡ Ripple-65B Preview⚡ Reflection Beam 501B⚡ Muse Spark Open⚡ Nemotron 3 Ultra🌐 Ricursive Intelligence🌐 NVIDIA
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Cognition 发布 SWE-2 Flash:基于 Inkling-Small 的快速编码模型,200 tok/s、价格为 SWE-2 的五分之一

Cognition 于 11 月 4 日(UTC 19:55)发布 SWE-2 Flash。官方博客称它以 Thinking Machines 的 Inkling-Small(276B 总参、12B 激活)为底座,首次在强化学习前加入大规模中训练,把 FrontierCode 2.0 从 3.2% 提到 24.0%、Terminal-Bench 4.0 从 0.9% 提到 20.0%,自称超过所有美国开源权重模型。生成速度约 200 tok/s,价格为 SWE-2 的五分之一、速度为其 3 倍;本月底前对 Devin Desktop 和 CLI 的 Pro、Max、Teams 用户免费。权重暂不公开,将通过安全共享计划提供给合作方和研究者。

Cognition 发布 SWE-2 Flash:基于 Inkling-Small 的快速编码模型,200 tok/s、价格为 SWE-2 的五分之一

核心要点速览

  • SWE-2 Flash 底座为 Thinking Machines Inkling-Small,276B 总参、12B 激活,规模约为 SWE-2(2.8T-A104B)的十分之一。
  • 训练流程:先用数万亿 token 的科学文章、博客、代码等数据分三阶段中训练,再做大规模强化学习,重点提升 RL 任务质量和多样性。
  • 官方跑分:FrontierCode 2.0 24.0(SWE-2 为 23.8)、DeepSWE 1.1 60.1、Terminal-Bench 2.1 89.2、SWE-Bench Pro v2 Hard 89.9、Terminal-Bench 4.0 20.0。
  • 速度约 200 tok/s(SWE-2 约 60 tok/s),价格为 SWE-2 的五分之一;11 月底前 Devin Desktop/CLI 的 Pro、Max、Teams 用户免费。
  • 出于网络安全风险考虑,权重不直接开源,Cognition 将在未来几周公布安全权重访问计划的细节。
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关联模型 / 智能体 / 厂商:
⚡ SWE-2 Flash⚡ SWE-2⚡ Inkling-Small🤖 Devin🌐 Cognition🌐 Thinking Machines

webAI 开源 TwIL-8B:8.8B 推理小模型,LiveCodeBench 81.6、MATH-500 98.2,非商用许可

webAI CEO David Stout 于 11 月 4 日(UTC 17:37)在 X 上宣布开源 TwIL-8B。官方 Hugging Face 模型卡显示:它基于 IBM Granite 4.2 8B,经全参数 SFT、GRPO/DAPO 强化学习和长度感知 RL 训练,分 balanced 与 verbose 两个版本;自报 LiveCodeBench 81.6(verbose)、MATH-500 98.2、IFBench 74.4,约为前沿模型 93%/92% 的水平,但 GPQA Diamond 仅 70.2。提供 4.98 GiB 的 Q4_K_M GGUF,可在本地运行;许可为 webAI 非商用协议。

webAI 开源 TwIL-8B:8.8B 推理小模型,LiveCodeBench 81.6、MATH-500 98.2,非商用许可

核心要点速览

  • TwIL-8B 共 8.79B 参数,基于 IBM ibm-granite/granite-4.2-8b,上下文 131,072 tokens,仅英文、文本到文本。
  • 自报成绩:MATH-500 98.2、AIME 2025 88.3、LiveCodeBench 81.6(verbose)、IFBench 74.4(verbose);GPQA Diamond 70.2 明显落后 Qwen3.5-9B(81.7)。
  • balanced 版在 AIME 2026 平均每题约 19.5k 输出 tokens,比 Qwen3.5-9B 的 31.2k 少约 38%,但仍约为 GPT-5.5 的 4 倍。
  • 所有分数为 webAI 内部测评,竞品分数直接引用公开数据、未重跑;未测 SWE-bench、工具调用和 Agent 任务。
  • 许可为 webAI Non-Commercial License 1.0,不能直接商用;GGUF Q4_K_M 约 4.98 GiB,可用 llama.cpp 本地运行。
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关联模型 / 智能体 / 厂商:
⚡ TwIL-8B⚡ Granite 4.2 8B⚡ Qwen3.5-9B⚡ Gemma 4 31B🌐 webAI🌐 IBM

Conductor 宣布加入 Meta:多编码智能体协作工具团队并入 MSL,Conductor Cloud 11 月 20 日关停

Conductor 的 Charlie Holtz 于 11 月 4 日(UTC 18:18)在 X 上宣布 Conductor 加入 Meta,将与 Nat Friedman、Alexandr Wang 在 Meta Superintelligence Labs(MSL)打造“下一代界面”。官方公告给出时间表:11 月 4 日起停止新用户注册、Pro 功能对现有用户免费;11 月 13 日 Cloud 只读并给活跃订阅者退款;11 月 20 日 Cloud 关停并开始删除云端数据;本地版持续更新新模型和关键修复到 2027 年初。交易金额未披露。

Conductor 宣布加入 Meta:多编码智能体协作工具团队并入 MSL,Conductor Cloud 11 月 20 日关停

核心要点速览

  • Conductor 是 2025 年 7 月上线的工具,用来同时调度多个编码智能体(底层跑 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 等第一方智能体),官网称有 10 万+ 开发者使用。
  • 团队将进入 Meta Superintelligence Labs,与 Nat Friedman、Alexandr Wang 合作;新产品官方只说“明年初”推出,细节未公布。
  • 关键日期:11/4 停止注册与下载、11/13 Cloud 只读并退款、11/20 Cloud 关停并开始删除数据,本地版维护到 2027 年初。
  • 迁移方式:在云端工作区上右键选择 Transfer to local,或在 Settings → Account → Export data 导出全部数据。
  • 交易金额未披露;同一天 HumanLayer 也宣布加入 Factory,编码智能体工具赛道正在快速整合。
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Axiom 用 AI 智能体集群把整部 Stacks Project 形式化为 Lean:约 1600 万行,称史上最大的可复用形式化数学库

Axiom 于 11 月 4 日(X 官方账号 UTC 17:13 发帖,帖子浏览超 200 万)发布整部 Stacks Project 的 Lean 形式化。这部约 7500 页的代数几何开源参考书由 Johan de Jong 于 2005 年发起,形式化后约 1600 万行代码,官方称是迄今最大的一体化、可复用形式化数学库。工作由分层协调的 AI 智能体集群完成,过程中发现了原文数十处需要局部修正的命题,并给出反例。成果开源,可在 stacks.axiommath.ai 对照原文浏览。

Axiom 用 AI 智能体集群把整部 Stacks Project 形式化为 Lean:约 1600 万行,称史上最大的可复用形式化数学库

核心要点速览

  • 规模:约 7500 页原文、约 1600 万行 Lean 代码,官方称是最大的一体化可复用形式化数学库(厂商自述)。
  • 方法:分层 AI 智能体集群并行翻译命题、在 Mathlib 中查找已有抽象、构造证明,并用多智能体审计和与原文的语义交叉检查保证命题忠实。
  • 发现:系统找出原文数十处需修正的命题,包括缺失假设、正特征下的边界情况,并为错误处构造了显式反例。
  • 保留 Stacks 永久标签结构,每个 Lean 声明都能对应回原文;stacks.axiommath.ai 提供对照阅读和依赖图。
  • 这是 Axiom 继 10 月 27 日发布有限单群分类(CFSG)形式化之后的又一大型发布;按 de Jong 的要求,修正内容不直接提交到上游仓库。
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RoboColosseum 开放真机机器人评测:100+ 台机器人、124 个站点,Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 零样本操控不输专用 VLA

Hugging Face、BitRobot、新加坡具身智能中心和 NUS 等 11 月 4 日推出 RoboColosseum,一个分布式真机评测框架,覆盖 SO-101、Franka、双臂 YAM 和 Unitree G1 四种机器人。首轮在 124 个站点做了 5,699 次盲测对比,测了 5 个 VLA 策略和 3 个前沿大模型:Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 的平均任务进度分别比 VLA 高 12.1 和 11.0 个百分点,Grok 4.7 落后 7.5 个点。所有 rollout 数据公开在 Hugging Face,并向学术界提供 10,000 小时免费评测。

RoboColosseum 开放真机机器人评测:100+ 台机器人、124 个站点,Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 零样本操控不输专用 VLA

核心要点速览

  • 两个赛道:Open Track 零样本盲测成对比较,Fine-tune Track 让 VLA 每个任务用同样的 100 条示范微调后在 20 个任务上比。
  • 被测 VLA 为 GR00T N1.7、π0.5、MolmoAct2、G0.5、LingBot-VLA v2;前沿模型为 GPT-6 Astra、Claude Opus 5.5、Grok 4.7。
  • 微调后 GR00T N1.7 在 SO-101 领先,π0.5 在 Franka 和双臂 YAM 领先;G1 人形上没有任何策略完成任务,平均进度 13.3%–23.2%。
  • 不同机器人上的排名一致性很弱(Kendall W = 0.24),零样本排名也很难预测微调后的排名。
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Kling 4.0 Flash 全面开放并上线 API:3–20 秒 720P,支持文生、图生和 Omni 参考生视频

快手旗下 Kling AI 11 月 4 日宣布 Kling 4.0 Flash 对所有用户开放,网页端和 API 都能用,也可以通过 MCP、CLI 和 AI 插件调用,并接入 Photoshop、Premiere Pro、After Effects。官方 API 更新日志显示,Flash API 生成 3 到 20 秒、720P 视频,支持文生视频、图生视频和 Omni 参考生视频,单任务最多 15 个输入,按总时长计费。

Kling 4.0 Flash 全面开放并上线 API:3–20 秒 720P,支持文生、图生和 Omni 参考生视频

核心要点速览

  • Flash 此前 9 月 28 日起只对 Ultra 年费用户早期开放,现在面向所有用户和 API 开放。
  • API 路径为 /text-to-video、/image-to-video、/omni-video 下的 kling-4.0-flash;图生视频只支持单张首帧。
  • 提示词最长 26,000 英文字符,最多 10 张参考图、5 段参考视频,支持 21:9 和自适应画幅。
  • 计费按输入视频和输出视频的总时长算,具体单价见官方定价页,公告未写数字。
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⚡ Kling 4.0 Flash⚡ Kling 4.0🌐 Kling AI🌐 Kuaishou🌐 Adobe
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月之暗面正式开放 Kimi K3.1 Pro 权重:2.8T 总参 / 104B 激活 MoE 上架 Hugging Face,MXFP4 量化约 1.56TB,自定义许可证限制大型 MaaS 商用

Kimi 官方账号 @Kimi_Moonshot 于 11 月 4 日 16:00(UTC)宣布开放 Kimi K3.1 Pro 模型权重,仓库 moonshotai/Kimi-K3.1-Pro 已公开、无需申请。模型卡显示它是 2.8T 总参、104B 激活的原生多模态 MoE,1M 上下文,权重以 MXFP4(量化感知训练)发布,仓库约 1.56TB;官方推荐 vLLM、SGLang 和 TokenSpeed 部署。许可证允许自由使用和修改,但年收入超 2000 万美元的 MaaS 业务需另签协议。

月之暗面正式开放 Kimi K3.1 Pro 权重:2.8T 总参 / 104B 激活 MoE 上架 Hugging Face,MXFP4 量化约 1.56TB,自定义许可证限制大型 MaaS 商用

核心要点速览

  • 架构:93 层(1 层稠密),69 层 KDA + 24 层 Gated DSA 注意力,896 个专家每 token 选 16 个外加 2 个共享专家,视觉编码器 MoonViT-V2(401M)。
  • 相比 K3,把全注意力的 Gated MLA 层换成了 Gated DeepSeek Sparse Attention,用于更高效的长上下文。
  • 模型卡厂商口径:Terminal-Bench 4.0 65.7(Opus 5.5 66.4)、SWE Marathon v1.1 51.7(Opus 5.5 46.3)、HLE-Full 带工具 70.0、BrowseComp 92.1;ProgramBench 31.5 明显落后 Opus 5.5 的 65.0。
  • 许可证:对外提供 MaaS 且连续 12 个月收入超 2000 万美元需与月之暗面另签协议;月活超 1 亿或月收入超 2000 万美元的产品须醒目标注「Kimi K3.1-Pro」,内部使用不受这两条限制。
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Anthropic 更新 IPO 招股书:第三季度营收 170 亿美元,算力成本占营收 58%,已签约算力与基础设施支出约 8954 亿美元

Anthropic 11 月 2 日向 SEC 提交的 S-1 第一号修订稿首次披露了 2026 年第三季度财务数据:季度营收 169.56 亿美元,同比增长 1127%,环比第二季度的 115.55 亿美元增长约 47%;算力与基础设施支出 98.63 亿美元,占营收 58%(二季度为 48%),其中包含 50 亿美元价格更高的短期算力。三季度经营亏损 5.67 亿美元(二季度为经营盈利 9.74 亿美元),可转债等公允价值变动带来 219 亿美元账面损失,净亏损 232.9 亿美元。公司还披露已签约的采购与租赁承诺约 8954 亿美元,几乎全部用于算力和基础设施。

核心要点速览

  • 三季度营收 169.56 亿美元,同比 +1127%,环比二季度 115.55 亿美元约 +47%;前九个月营收 332 亿美元
  • 算力与基础设施支出 98.63 亿美元,占营收比例从二季度的 48% 回升到 58%,其中 50 亿美元来自比长约贵得多的短期算力
  • 三季度经营亏损 5.67 亿美元(二季度经营盈利 9.74 亿美元);净亏损 232.9 亿美元主要来自 219 亿美元可转债等公允价值变动
  • 已签约算力与基础设施承诺约 8954 亿美元:约 4475 亿美元预计在 2030 年底前发生,约 698 亿美元在未来 12 个月内到期
  • 公司明确表示不预期营收继续以相近速度增长;员工约 5300 人,年付 100 万美元以上客户超过 1900 家
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商汤发布日日新 SenseNova 6.8 Flash 正式版:主打长期记忆与主动交互的办公智能体,可生成动态 PPT、动态海报和可编辑 Blender 3D 工程

商汤 11 月 2 日晚发布多模态智能体模型日日新 SenseNova 6.8 Flash 正式版,重点升级两块:一是长期记忆和主动交互,能跨任务、跨会话记住用户目标与约束,在信息变化时主动提醒;二是设计生成,覆盖 Web、SVG、Three.js、Blender、动态 PPT 和动态海报,并可接入 Figma。模型已上线 SenseNova Studio、商汤小浣熊和 SenseNova Token Plan;官方 X 账号称 Token Plan 可免费试用,每 5 小时 1500 次 API 请求。官方称其在智能体协作、数据分析和演示生成上超过部分国际前沿模型,但未在公告中列出具体分数。

商汤发布日日新 SenseNova 6.8 Flash 正式版:主打长期记忆与主动交互的办公智能体,可生成动态 PPT、动态海报和可编辑 Blender 3D 工程

核心要点速览

  • 正式版于 11 月 2 日晚发布,定位为多模态智能体模型,主攻办公协作和设计交付
  • 长期记忆加主动交互:跨会话记住目标、约束和偏好,相关信息变化时主动提出调整建议(官方演示基于小浣熊内部研发版)
  • 设计能力覆盖 Web、SVG、Three.js、Blender、动态 PPT、动态海报,输出可继续编辑的 PPTX 和 Blender 工程,并可接入 Figma
  • 渠道:SenseNova Studio、商汤小浣熊、SenseNova Token Plan;官方 X 称 Token Plan 每 5 小时 1500 次免费 API 请求
  • 官方只称在智能体协作、数据分析、演示生成上超过部分国际前沿模型,公告未给具体分数,暂无独立评测
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谷歌调整 K-12 学校 AI 管控:Gemini、Gemini Notebook 和 Google 搜索对学生账号默认关闭,需管理员手动开启;Guided Learning 全球上线 Classroom

谷歌教育副总裁兼总经理 Chris Phillips 11 月 3 日在 Google 官方博客宣布,Gemini、Gemini Notebook、Gemini in Classroom 和 Google 搜索将对 K-12 学生账号完全关闭,直到学校管理员明确开启;同时 Guided Learning 即日起在 Google Classroom 全球可用,并将在搜索中为学生账号提供分步引导,本月先在部分美国学校试点。因为搜索已内置 AI Mode 和 AI 概览,完全禁用 AI 的学校学生也将用不了搜索,引发外界强烈反弹;谷歌随后在 X 上澄清可单独开启搜索。据 EdWeek 和 AP 报道,变更将于明年初落地,官方未公布具体日期。

谷歌调整 K-12 学校 AI 管控:Gemini、Gemini Notebook 和 Google 搜索对学生账号默认关闭,需管理员手动开启;Guided Learning 全球上线 Classroom

核心要点速览

  • 默认关闭范围:Gemini、Gemini Notebook、Gemini in Classroom 和 Google 搜索,对 K-12 学生账号完全关闭,需学校管理员明确开启(Google 官方博客)
  • 关键争议:搜索已内置 AI Mode 和 AI 概览,不提供“无 AI 的传统搜索”,所以完全禁用 AI 的学生群体也会失去搜索(据 EdWeek、NBC News 报道)
  • 谷歌在 X 上澄清:学校可以只开搜索、不开 Gemini 产品,学生账号里的 AI Mode 和 AI 概览会改为分步引导解题,而不是直接给答案
  • Guided Learning 即日起在 Google Classroom 全球可用;搜索版本月先在部分美国学校试点,之后数月扩展
  • 时间线:据 EdWeek 和 AP 报道变更明年初开始;官方只说未来几个月向学校公布细节,未给具体日期
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⚡ Gemini🌐 Google

LiberAI 发布机器人世界动作模型 Liber-0:用 220 万小时人类经验预训练,60 项零样本操作任务总成功率 36%

机器人公司 LiberAI 在官方 X 账号和技术博客发布 Liber-0,一个同时预测未来画面和动作的世界动作模型(World Action Model),用超过 220 万小时人类经验预训练,并用自研 LiberSense 手套采集的精确手部动作数据做“动作锚点”。在 GPT-6 随机提出的 60 项任务、600 次试验中,Liber-0 在没有针对这些任务采集机器人示范的情况下总成功率 36.0%,其中复杂多步任务仅 10.5%。官方未公布开源权重或 API。

LiberAI 发布机器人世界动作模型 Liber-0:用 220 万小时人类经验预训练,60 项零样本操作任务总成功率 36%

核心要点速览

  • 零样本成绩:抓取放置 63.5%、短程非抓取操作 34.0%、复杂多步任务 10.5%,总计 36.0%(60 项任务 × 10 次)
  • 对照:把 GPT-6 Astra 单独当机器人策略,同一套任务三类成功率只有 8.3%、5.0%、1.7%,平均每步推理 87.3 秒
  • 手套数据 10k 小时的效果超过 200 倍时长(2,000k 小时)的网络人类视频,说明“有精确动作标注”比单纯堆视频更关键
  • 手套数据配合 25% 机器人示范,进度分 75.6,超过用全部机器人示范的 72.8,即少用 75% 机器人数据
  • 所有数字均为 LiberAI 自报的内部评测;官方未公布开源权重、API 或商用时间
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