阿里达摩院开源具身大脑RynnBrain:机器人首次拥有时空记忆
2月10日,阿里巴巴达摩院发布具身智能大脑基础模型RynnBrain,并一次性开源了包括30B MoE在内的7个全系列模型。RynnBrain首次让机器人拥有时空记忆和空间推理能力,智能水平实现大幅
2月10日,阿里巴巴达摩院正式发布了具备“具身智能大脑”能力的基础大模型 RynnBrain,并一口气开源了包含30B+MoE在内的7个全系列版本。RynnBrain 首次让机器人拥有了时空记忆与空间推理能力,智能水平实现大幅跃升,在16项核心开源评测榜单上刷新了记录,超越了谷歌Gemini Robotics ER 1.5等行业顶尖模型。
据了解,达摩院的RynnBrain模型引入了富有创造性的时空记忆与物理世界推理能力,这正是机器人与环境互动所需的两项基本能力。举例来说,运行RynnBrain模型的机器人,在执行任务A时若被突然打断、要求先处理任务B,它能够牢牢记住任务A的时间和空间状态,等完成B后再回来继续工作。

RynnBrain具备认知、定位、推理、规划等多重能力
RynnBrain还拥有出色的可拓展性,能够快速训练出导航、规划、动作等多种专属模型,有望成为具身智能行业的基础模型。以具身规划模型为例,它需要强大的预测能力和场景解析能力,但基于RynnBrain,仅需数百条数据微调,效果就能超越Gemini 3 Pro,轻松实现性能领先。

RynnBrain在16项核心评测上实现性能领先
达摩院此次开源了RynnBrain全系列模型,共计7个,包含全尺寸基础模型与后训练专有模型,其中有业界首个采用MoE架构的30B具身模型,能让机器人动作更快、更丝滑。同时,达摩院还开源了全新评测基准RynnBrain-Bench,用于评估时空细粒度的具身任务,填补了行业空白。
达摩院具身智能实验室负责人赵德丽表示:“RynnBrain首次实现了大脑对物理世界的深度理解与可靠规划,为大小脑分层架构下的通用具身智能迈出了关键一步。我们期待它能加速AI从数字世界走向真实物理场景的落地进程。”
据悉,达摩院正积极投入具身智能研发,致力于构建可部署、可扩展、可进化的具身智能系统,目前已开源融合世界模型和VLA模型的WorldVLA、世界理解模型RynnEC等核心模型,以及业界首个机器人上下文协议RynnRCP。
来源:上海证券报
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