中国科学院工业人工智能研究所的具身智能大模型 Maxwell 以 91.9 分登顶 Meta-World 榜单

中国科学院工业人工智能研究所的具身智能大模型 Maxwell，在上以 91.9 分排名第一：第二名是深圳研发的 FabriVLA（90.0 分），第三名是韩国庆北大学研究人员的 SUREFlow（88.3 分）。 10 月 1 日报道了这一结果，称 91.9 分是该仿真评测基准「有记录以来的最高分」。

据报道，最新一期《Meta-World 评测排行榜》于 9 月 15 日傍晚发布；报道称，模型由该所的武斌、王少将研究员团队自研。

比第二名高 1.9 分

榜单记录显示，FabriVLA 与 SUREFlow 的条目日期均为 2026 年 7 月，Maxwell 为 2026 年 9 月；这份榜单目前收录 26 个模型。FabriVLA 团队的称，该模型以 0.88B 参数在 Meta-World MT50 上取得 90.0% 的平均成功率，是当时的最优（state-of-the-art）成绩；Maxwell 的分数比它高 1.9 分。

9 月 27 日报道称，这一结果由研究所对外公布。SCMP 的报道列举了向这份榜单提交成绩的部分团队：Physical Intelligence、Google DeepMind、阿里巴巴、美团、卡内基梅隆大学、麻省理工学院、剑桥大学、丰田研究所等。

50 个任务、四档难度：平均分是怎么来的

Meta-World 是面向元强化学习与多任务学习的仿真评测基准，包含 50 个不同的机器人操作任务（）；据 SCMP 的描述，它由斯坦福大学、加州大学伯克利分校等机构的研究人员建立，任务从抓取、搬运到开门、使用抽屉。榜单采用 MT50 全套 50 项任务进行评测，难度分 Easy、Medium、Hard、Very Hard 四档，按四档成功率的平均值排名。

榜单页面显示，Maxwell 四档成绩分别为 Easy 92.2、Medium 92.1、Hard 95.6、Very Hard 87.6，平均 91.9 分。《中国科学报》报道称，此次评测共 2,500 条轨迹，Maxwell 成功完成 2,305 条；其中 Hard 难度档的 300 条轨迹完成 287 条。

把动作拆成「事件」：HEAT 与 Continuous-HEAT

这套方法的细节写在一篇公开里：《Hybrid Event-Adaptive Action Representations for Robot Learning》，署名单位为该所「基础具身大模型研究组」，通讯作者是 Shaojiang Wang。核心思路是先把连续动作轨迹切成时长不等的事件——靠近、接触、抓握、搬运、放置，再把事件作为策略与动作之间的中间表示。对执行方式的描述是：模型先预测一段完整的事件计划，执行时只执行前几个动作便重新观察，以抑制接触误差与环境漂移的累积。

论文给出两种实现：HEAT 把每个事件编码为「有限标量量化（FSQ）token + 有界连续残差 + 学习到的时长」，交给自回归的事件策略；Continuous-HEAT 则保留连续事件潜变量，用它条件化一个流匹配（flow matching）动作生成器。论文的匹配对照实验显示，加入事件条件后，LIBERO 与 MetaWorld 上的四组配对成功率全部上升，平均提升 15.71 个百分点，其中 MetaWorld/SFT 一组由 77.08% 提高到 92.20%。

据王少将介绍，Maxwell 包含文字、图像、代码、状态和动作 5 个模态：用户给出指令后，模型把指令解析为代码，指挥机器人完成目标任务，形成从指令到执行的闭环。在动作生成上，它根据任务进展动态调整算力，把更多计算留给接触、握持、移动、放置等关键动作。

约 10 亿参数、单卡推理与 200 余项任务

项目主页显示，当前模型用一个 0.8B 的多模态骨干（基于 Qwen3.5）处理视觉、语言、机器人状态与本体信息；加上事件接口与动作头后，整个模型约 10 亿参数，支持单卡推理，并面向边缘端部署设计。训练管线把 16 个 LeRobot v3 数据目录统一进同一套格式，其中 Open X-Embodiment 与 RoboCasa 合计占存储帧数的 88.4%。

《新华日报·交汇点》报道称，Maxwell 已具备执行 200 余项任务的能力，覆盖物体搬运、位置调整以及开关与容器操作；团队称它可以直接迁移到不同任务，不必逐项重新训练。《中国科学报》报道称，在 Meta-World 之外，团队还在 LIBERO 仿真环境中评测了 4 个任务套件、40 项任务、1,693 条轨迹，部分任务成功率达到 99.1%；项目主页同时提到，真机实验中演示了抓取与搬运操作。《中国科学报》还援引团队研究人员的话称，此次成果体现了模型在轻量化设计、多任务操作与连续动作执行方面的进展。

一张由学术团队维护的社区榜单

Meta-World 的官方项目页介绍的是基准本身的任务设置与评测模式；这份排行榜由 GitHub 项目维护，站点名为 Evo-Studio，除 Meta-World 外还收录 LIBERO、CALVIN、RoboTwin 2.0 等其他基准的排名。

《新华日报·交汇点》的报道称，该榜单定位为「由学术团队维护、持续更新的社区榜单」，不设商业排他性门槛。榜单页面上还能直接看到 Physical Intelligence 的 pi0、pi0.5（代码指向其 openpi 库）、字节跳动的 GR-1 等条目。

榜单的 GitHub 说明给出了使用边界：成绩收集自原论文或由第三方复现，可能因评测协议、随机种子或实现细节不同而有出入；榜单仅供研究参考、不代表官方排名，引用前应核对原论文。

共建研究所与 3B 骨干计划

《新华日报·交汇点》称，该所由中国科学院与江苏省、南京市共建，是国家级科研机构。论文首页的署名单位是该所「基础具身大模型研究组」，地址标注为南京；项目主页显示，这项研究由江苏省前沿技术研发计划与南京市重大专项支持。

榜单在 Maxwell 条目中附有论文与代码链接，代码仓库公开在上。项目主页还写明，在现有 0.8B 骨干之外，一个完全自研的 3B 骨干模型即将推出。