蚂蚁灵波开源全球首个具身视频基础模型
蚂蚁灵波开源全球首个基于MoE架构的具身智能视频生成基础模型LingBot-Video，包含7万小时具身数据，覆盖灵巧操作、机器人移动和第一视角交互等场景，显著降低试错成本，提供可即用的基础工具。
蚂蚁灵波近日放出重磅消息——正式开源了LingBot-Video，这不仅是业界首款基于MoE（混合专家）架构的具身智能视频生成基座模型，更关键的是，它真正把“开源”从概念推向了可落地的实用阶段。回顾过去，闭源方案不少，但开源领域始终缺少一个具备竞争力的基础模型。如今，这一空白已被填补。
简单拆解一下这款模型的核心亮点。它内置了一套“数据画像引擎”，不仅从海量互联网视频中学习，还专门整合了VLA、VLN、Ego等机器人相关数据，覆盖灵巧操作、机器人移动以及第一视角交互等典型场景。整体数据规模达到了7万小时的具身数据——在开源社区中，如此量级极为罕见。从实际应用来看，开发者可以利用这一模型高效训练机器人，使其更好地理解环境、识别动作、并生成合理的运动视频。
当然，选择MoE架构也值得深入关注。相比传统的单一模型，MoE能在保持推理效率的同时，让模型“分任务处理”不同类型的需求，这对于具身智能这类多模态、多场景的领域而言，几乎是一条必然的技术路线。蚂蚁灵波此次选择开源，相当于大幅降低了这条路线上的试错成本。
一句话总结：行业内又多了一个可以开箱即用的基础工具，而7万小时具身数据才是真正的核心壁垒。
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