第6个「第一」，原力灵机DM0.5登顶RoboColiseum评测全部榜单！
- 来源：“原力动力”微信公众号
- 2026/9/14 9:42:47
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RoboColiseum 四大榜单，DM0.5 全部登顶
RoboColiseum 是由智元机器人发起，联合高校、科研机构、开源社区等共同建设的具身智能模型评测平台。平台基于统一的高保真仿真环境、标准化任务和自动化评测流程，围绕具身智能模型的核心能力，设置了四大评测榜单：
——指令跟随、空间理解、扰动适应、通用操作，四个维度，逐一考验一个模型能不能真正"懂指令、会思考、抗干扰、能干活"。
DM0.5是榜单中唯一一个全部测评均登顶的模型。
四项第一，不是四种能力的偶然叠加，而是同一套预训练体系交出的必然答卷。DM0.5 仅用常规监督微调，就把预训练阶段积累的能力迁移到全新构型与任务上——这也是我们一直坚持的判断：真正的壁垒从来不在最后一步微调，而在最初的地基。
DM0.5 全科优秀，多项真机与仿真评测刷新纪录
RoboDojo，综合排名第一，Memory 维度断层领先。
LIBERO，成功率 99.0%，排名第一。
RoboTwin 2.0，简单/复杂场景成功率 93.6%、93.3%，排名第一。
VLA-Arena，三档难度成功率 89.0%、53.6%、44.1%，排名第一。
RoboChallenge Table30 V2，43.0% 成功率位列第一。
从仿真到真机，从单一任务到跨本体泛化，DM0.5 把每一项能力都跑通了，而不是只挑一项去优化。
Memory 维度，DM0.5 领先不止一个身位。两周前的 RoboDojo，由港大MMLab 联合伯克利、清华等近二十所全球顶尖机构发起，被称为具身智能的"珠峰级"测试——头部模型平均成功率仅 8.8%，人类专家是 76%，这是一场"人类满分、AI 仍在山脚"的严酷考试。DM0.5 以 24.90 的综合得分位列第一。真正拉开差距的，是 Memory 维度：47.74分，成功率 47.44%——而排名第二的成绩，只有 13.37分、12.11%。
DM0.5 架构、数据、效率全面升级
在预训练阶段，DM0.5 采用 4B VLM 多模态主干和 680M Action Expert 组成的 VLA 架构，围绕历史上下文、具身推理、动作监督和数据质量进行了系统升级，在长程记忆、指令理解、动作连续性、抗干扰和跨任务泛化等方面形成了更加完整的基础能力。
高质量数据才能带来高质量智能，DM0.5 构建了覆盖导航、抓取、全身控制三大任务以及六类机器人本体的庞大数据资产：
真机数据：5万小时高精度操作，覆盖 100+种丰富动作，实现秒级精细指令动作对齐(复杂场景 + 高精度采集)。
Egocentric数据：10万小时极大丰富的场景视频，支持毫米级高精度 3D Landmark 生成。
场景重建数据：100万平空间数据建模复杂室内环境，高精度重建解决 Sim2Real Gap。
架构创新之外，DM0.5还完成了一次工程极限的突破：把核心推理延迟从534毫秒压缩到57.49毫秒，9.29倍加速，精度基本无损。500毫秒级的推理，被做进了60毫秒级的执行、70毫秒内的在线响应。这不是某个模块变快了，是我们把整套VLA推理系统提速了一个数量级。
学术成果持续被行业认可
原力灵机与天津大学、清华大学联合发表的研究成果 GeoVLA，入选了机器人与自动化领域的顶级学术会议 IROS 2026 认知机器人最佳论文奖提名。
更值得注意的是，全球最受瞩目的具身智能研究机构 Physical Intelligence，在其记忆架构论文与旗舰产品 π0.7 中，两次引用了原力灵机的 MemoryVLA。这不是谁跟随谁，是独立探索、方向趋同——顶尖团队殊途同归地走到了同一个问题上，而我们先一步给出了经过大规模验证的答案。
开源与场景落地，同步稳固推进
DM0.5 已经全面开源，模型权重、训练框架，以及从 LIBERO 到 RoboTwin2 再到 SO101 的完整工作流，DM0.5 已经陆续上线 GitHub 与Hugging Face，并向 LeRobot 社区提交了核心代码。
与此同时，搭载 DM0.5 的机器人已经在真实场景中持续作业：在某大型国际零售商仓储中，我们的机器人正在与其他多类型机器人协同完成搬运与分拣；在某大型 3C 制造商工厂中，我们的机器人正在配合产线完成包装与废料回收。
从榜单第一，到开源社区，再到工厂产线——DM 系列模型走的是同一条路径：先把能力立住，再拿真实场景验证，最终推动规模化使用。
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