機器之心AI 評分64
清華團隊 PrismWAM 登頂 RoboTwin 2.0，未用動作資料預訓練
清華大學李一鳴團隊發布世界動作模型 PrismWAM，在雙臂操作基準 RoboTwin 2.0 上以平均成功率 83.67% 位列官方榜首，且未做額外的動作資料預訓練。該模型把語義上下文與物理狀態解耦，動作生成只讀取深度物理表徵，在 Clean-to-Random 高難度遷移評測中成功率達 75.5%。
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機器之心● 精選AI 評分70
無界動力開源 7B 世界模型 MWA-Phoenix，六項評測同時登頂
無界動力發布並開源端側 7B 隱空間世界模型基座 MWA-Phoenix，在 LIBERO-Plus、LIBERO-Pro、RoboCasa GR1、Bench2Dex、RoboTwin 2.0 與 RoboDojo 真機榜六項評測同時登頂。模型僅以 RGB 輸入、不用深度真值也不依賴 Agent：LIBERO-Plus 成功率 94.63%，Bench2Dex 平均 45.6%，領先對照模型 π0.5 17.3 個百分點。
機器之心● 精選AI 評分83
跨維智慧發布 3D 原生機器人世界模型 UNITAS，1.7B 引數登頂多項操作基準
跨維智慧發布 UNITAS，稱其為首個機器人任務原生的 3D 世界模型，把觀測、動作與環境變化統一到同一三維物理空間，用點的位置與軌跡表示，引數僅 1.7B。它在 LIBERO 取得 99.8% 平均成功率、LIBERO-Plus 89.1%，RoboTwin 2.0 雙臂 Clean 與 Randomized 分別 92.94% 和 93.04%，超過 6B 的 Fast-WAM 與 8B 的 Motus，真實機器人任務平均成功率 85%。
機器之心● 精選AI 評分79
尤拉永珍與港科廣開源 UniWAM，LIBERO 成功率 99.2%
尤拉永珍與香港科技大學（廣州）聯合開源具身模型 UniWAM（統一世界與動作模型），將語義理解、未來視覺預測與動作生成納入統一架構，並首次揭示人機聯合訓練的 Scaling 趨勢。模型在 LIBERO 取得 99.2% 平均成功率、LIBERO-Plus 92.6%、RoboTwin 2.0 C2R 68.32%，真機在雙臂 AgileX Piper 平台上平均任務成功率 67.5%、指令跟隨率 82.5%，長程桌面整理進度得分 5.0/6。程式碼與權重已全部開源。