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具身智能DeepSeek时刻！千寻智能模型开源即登顶全球榜单
具身智能DeepSeek时刻！千寻智能模型开源即登顶全球榜单
2026年01月12日 12:44
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（来源：智东西）
智东西
作者 程茜
作者 漠影
智东西1月12日报道，今日，千寻智能正式开源具身大模型Spirit v1.5，就在前一天，该模型在全球具身智能模型评测平台RoboChallenge上，综合评测斩获第一。
RoboChallenge的基准测试包含30项任务，包括摆放薯条、寻找固定颜色物体、贴胶带等30项任务，Spirit-1.5综合得分为66.09分，成功率达到50.33%，也是唯一一个成功率超过50%的模型。这些任务涵盖了
机器人
一系列日常技能，考验的正是机器人在陌生环境的泛化能力。
▲榜单截图
这一成绩意味着，其超越了已经霸榜RoboChallenge数月之久的Pi0.5模型。Pi0.5由美国机器人创企Physical Intelligence于2025年4月发布，以能让机器人在全新环境中执行复杂家务任务而引起热议。
RoboChallenge榜单由Dexmal原力灵机、Hugging Face、智源研究院等全球知名机构联合发起，是全球首个专为专为具身智能机器人量身打造的大规模真机评测平台，主打让机器人直接在真实物理世界里硬碰硬，检验模型的实战泛化能力。
从Pi0.5霸榜时间之久也可以看出，其在真机实测领域的绝对实力。但值得注意的是，此次Spirit v1.5并不是靠某一项独门绝技胜过Pi0.5，而是实现了综合能力全面超车，这也意味着国产具身智能玩家，正式冲进全球第一梯队的核心圈。
为了证明榜单成绩来自自研模型且真实有效，千寻智能已经同步开源了Spirit v1.5的基模权重、推理代码、使用样例。
核心代码开源地址： https://github.com/Spirit-AI-Team/spirit-v1.5 模型开源地址： https://huggingface.co/Spirit-AI-robotics/Spirit-v1.5 技术博客： https://www.spirit-ai.com/en/blog/spirit-v1-5 <br/>一、30大贴近真实场景实操任务，Spirit v1.5多项实操任务完胜Pi0.5
实战见真章，在RoboChallenge的30项任务中，可以看到在下面几项任务，Spirit v1.5和Pi0.5的直观对比。
首先是让机器人往纸箱上贴胶布。Spirit v1.5使得机器人一下子就精准找到了胶布的位置，两只手配合操作成功将胶布贴到了纸箱上，但Pi0.5经过多次尝试，也没能将胶布撕下。
Spirit v1.5模型实测过程（左）、Pi0.5模型实测过程（右）
在摆放物体的任务中，可以看到绿色物体被压在最下方。Pi0.5模型会先将黄色物体放入箱子，待绿色物体露出后再精准拾取；而Spirit v1.5则是直接在堆叠的物品中主动搜寻绿色物体，没有拾取错误颜色的物品。
▲Spirit v1.5模型实测过程（左）、Pi0.5模型实测过程（右）
插花任务中，Pi0.5不能识别到瓶口，将花插进去，而是横放在了花瓶上，Spirit v1.5能通过移动关节，保证花保持竖直，并被插入花瓶中。
▲Spirit v1.5模型实测过程（左）、Pi0.5模型实测过程（右）
移动物体时，Spirit v1.5可以精准抓取到物品然后放到箱子里，但Pi0.5在执行任务时，无法判断自己是否已经抓取到相应物品，而是机械操作固定步骤，也不能根据实际场景判断抬升高度，确保物体顺利放入箱内。
▲Spirit v1.5模型实测过程（左）、Pi0.5模型实测过程（右）
不难看出，贴胶布、物品拾取、插花、移动物体这类贴近实际应用场景的机器人实操任务，是实打实检验技术落地能力的关键。
其既可以验证机器人在真实环境中的感知、抓取、协同操作等核心功能的实际表现，也能直观暴露技术短板，为后续技术迭代、优化产品落地方案提供可落地、可复刻的真实测试依据，更对机器人技术落地及技术有效性有重要意义。
这也恰恰印证了该榜单的核心参考意义。
RoboChallenge的来头不小，其于2025年成立，由Dexmal、Hugging Face、智源研究院等多家海内外具身智能领域知名机构联合发起。这一榜单通过真机测试评估模型在物理世界的泛化性，是具身智能领域少数以真实物理任务为核心的评测体系。
其中的30项测试任务正是针对传统机器人测试场景碎片化、标准不统一，测试结果难以开展横向比较的行业痛点，RoboChallenge通过制定统一的任务标准与评估指标，搭建跨模型对照机制，构建起一套开放、公正的具身智能评测体系，形成针对性解决方案。
更为关键的是，这一平台可供全球研究者免费使用，还会公开任务数据与中间结果。
RoboChallenge榜单是具身智能飞速发展、落地加速的同时，行业对标准化评测的迫切需求催生出的硬核成果，也是给全球玩家实力较量搭起的公平擂台，更凸显出国产具身大模型登顶的含金量。
二、Spirit v1.5登顶背后，破解机器人泛化能力的核心密码
要拆解Spirit v1.5高光表现背后的原因，首先需要破解制约机器人泛化能力的核心难题。
此前，各家机器人创企秀机器人技能时，很多机器人已能完成在全新环境叠衣服、清洁厨房等长序列复杂任务，大规模VLA（视觉-语言-动作）模型正逐步展现出真正的物理智能。
但这一亮眼表现背后，却暗藏着关键技术隐患：不少业界顶尖模型在训练阶段，会对数据进行严苛的预处理，虽能降低机器人模仿人类操作的难度，却也大幅限制了其实际的泛化能力。
因此，Spirit v1.5的核心就是，让机器人在预训练时转向使用多样化的、很大程度上不受控的数据，通过从这类贴近现实世界的混乱数据中学习，大幅提升机器人应对真实家庭环境中各类不可预测场景的能力。
千寻智能通过开放式、目标驱动的数据采集，让操作员以某个目标为前提即兴发挥。例如数据采集员的目标
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