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　　相比之下，自變量的wall-oss-flow 在相同條件下的表現明顯偏弱。測評結果顯示：wall-oss-flow共測試31次，其中2次成功率為60%，1次成功率為50%，1次成功率為20%，其余所有任務成功率均為0。

　　“具身進化論”從進度分情況看到，模型雖然在部分任務中能完成初段動作，但多數情況下未能完成關鍵步驟，執行鏈條往往在中段被迫中斷。這與平臺強調的“多階段連續操作能力”形成明顯差距。

　　公開信息顯示，自變量2023年成立，創始人兼CEO為王潛。今年9月，自變量發布其開源大模型WALL-OSS，自變量在官方宣傳稿中強調該模型“具備強大的泛化性和推理能力，在長程操作任務方面表現優于其他基礎模型”。

　　王潛甚至曾在接受媒體采訪時表示：“我們(自變量)的模型水平基本上和PI、和google在同一個水平線上。”

　　但此次RoboChallenge 的評測結果顯示，自變量模型的水平、能力在真實機器人執行任務時未能體現，與PI的模型(π0 和 π0.5)也存在明顯差距。

　　一位具身智能從業者對“具身進化論”分析，RoboChallenge的獨特價值正是在于提供透明、可復現的真機評估環境，避免主觀展示帶來的偏差。隨著越來越多模型加入測評，業內對“模型真實能力差異”有了更清晰的認知。

　　對具身智能行業而言，此次結果再次提醒：真正的競爭不在PR宣傳中，而在三方認可的評測，學術基準線，以及機器人能否穩定完成任務的那一刻。

　　真實世界，正在成為檢驗大模型能力的最終標準。而認識到差距，正是追趕的開始。

　　文章內容僅供閱讀，不構成投資建議，請謹慎對待。投資者據此操作，風險自擔。

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