专业配资官网泛化涌现，DM0.5开启具身智能＂模型定义一切＂的时代

7月9日，Action2026原力灵机开发者大会在北京举行。站在具身智能产业从“爆发前夜”走向“产业落地”的交汇点上，原力灵机重磅发布五大新品：通用具身基础模型DM0.5、通用机器人本体Apex，以及全面支持模型走向规模化应用的开发者平台DexDev专业配资官网，包括DFOL2.0、MaaS、DexOS三件套，现场还深度展示了面向真实生产场景的解决方案Ferrata 的最新产业实践。

这背后，是具身智能从模型走向生产力的"三级火箭"：第一级是泛化的通用模型，第二级是具身开发者三件套（后训练、MaaS、OS），第三级是体系化的场景解决方案能力。三级接力，全面打通、协同演进，让具身智能真正具备了从实验室驶向产业现场的完整动力。

原力灵机CEO唐文斌表示："具身智能行业正处在一个关键拐点上。Scaling Law已经全面显现，模型能力正从完成特定任务加速迈向真正的泛化，这是继大模型之后AI能力的又一次质变。但从模型能力迈向真实生产力，行业还需要跨越具身模型应用的门槛。持续的Scaling up，需要推动数据从“采集型”向“场景型”跃迁。这需要更强的通用模型、系统化的落地能力支持。”

更强模型：DM0.5，泛化涌现的具身基础模型

全新发布的DM0.5，定位于面向开放世界的通用具身基础模型（Foundation Model）。相比上一代 DM0，DM0.5 在训练数据规模、架构创新以及开放世界泛化能力等方面实现全面升级，标志着系统能力从"执行固定指令、单次动作重复"向"理解意图、多维连续泛化、长时可靠运行"的跃升。

规模、效率与成本的全面提升

• 规模跃升：4B参数，基于15万小时多源数据深度训练，数据量提升400%，参数量提升100%；

• 性能霸榜：推理延迟低至50ms，推理效率提升25%；在RoboChallenge真机评测（Table30 V2）中以42%成功率、60.1总得分位列第一；LIBERO评测综合表现达99.1%，大幅领跑RoboTwin 2.0、R2R、RxR等公开榜单；

• 成本普惠：微调成本下降60%，一块4090消费级显卡、18小时即可完成一个下游任务的专家级部署；

• 泛化跃迁（相较DM0）：Zero-shot导航成功率提升31%，Few-shot成功率提升45%，Fine-tuning成功率提升20%。

高质量数据是泛化能力的底座

DM0.5构建了覆盖导航、抓取、全身控制三大任务及六类机器人本体的庞大数据资产：

• 真机数据5万小时，覆盖100余种精细动作，实现秒级指令动作对齐；

• Egocentric第一视角数据10万小时，支持毫米级3D场景理解；

• 场景重建数据覆盖100万平米空间，高精度还原复杂室内环境，有效解决Sim2Real差距。

三大架构创新，让模型真正"理解"世界

• 上下文抽象层：通过高效的上下文信息压缩技术，原生支持最长60秒记忆能力，一套架构即可支持变长时间窗口；

• 具身思维链任务：通过11项推理任务，驱动模型对"指令+本体+环境"进行三方联合建模，让动作生成具备真正的语义理解与世界预判能力，而不是简单的动作复读；

• 轨迹对齐层：利用约束动态规划算法，让动作监督从传统的"逐点对齐"走向"轨迹对齐"，一次性解决动作序列不一致的问题。

五大核心泛化能力，定义开放世界下的具身智能

• Zero-shot：面对未被穷举的真实世界，即使没有针对目标任务进行训练，DM0.5依然能够完整闭环"看懂目标—做出动作—跨本体统一执行"的全流程，在抓、放、覆盖、旋转、推、拉、擦、堆叠等核心动作及复杂指令遵循上均取得跨越式提升；

• Fine-tuning：面向真实工业与生活场景的专家模型微调能力持续领先，权威评测全面刷新纪录；

• 原生记忆：支持60秒长时记忆，能够连贯记住此前的动作序列，并可直接理解人类示教视频，实现"看完演示、即时对齐、跟随完成"的直觉化交互；

• 抗干扰：采用双系统大脑架构，Sys2负责理解与大局预判，Sys1负责高频动作响应，在相机视角剧烈变化、人类动作强行打断等真实长尾场景中仍能保持稳定执行；

• 多本体支持：采用"多机型+多任务"一体化融合训练，可快速适配双足人形、轮式、双臂/单臂机械臂及灵巧手等主流及异构机型，实现对未知新机型的轻量化快速部署。

发布会后，原力灵机将同步开源：7月9日前，DM0.5在GitHub开放代码仓库、HuggingFace上线模型权重；7月15日，核心代码提交至LeRobot社区，技术报告同步公开。

支持模型走向应用的三件套：DFOL2.0、MaaS、DexOS

具身智能行业正在从"模型能力"走向"真实生产力"的关键拐点。模型要真正进入产业应用，光靠模型和本体还不够，中间还需要一套工程化、系统化、平台化的支撑层：

• DFOL2.0:世界模型驱动的闭环强化学习框架。解决"模型如何变强"，以全新发布的通用具身世界模型DW0.5作为高保真仿真器，把强化学习"搬进"虚拟世界，让模型在仿真中批量试错、持续进化，不再依赖昂贵的真机集群反复迭代。这一框架驱动下，真机训练数据需求下降60%，整体训练成本下降40%。

• DexOS：行业首个具身通用操作系统。解决"模型如何跑得稳"，打通大模型与机器人硬件之间的"最后一公里"，开发者只需几行Python代码，即可完成机器人连接、感知获取、模型推理与动作执行，无需为每一款新机型重新适配底层硬件。目前，原力灵机已携手天工、华勤、史河等知名机器人本体厂商共建生态。

• MaaS：行业首个具身通用MaaS服务。解决"能力如何被规模化调用"，提供一站式具身大模型服务，支持"一行命令"启动Zero-shot推理，也支持可视化工作台完成定制模型的在线训练与部署，并采用按量计费模式，大幅降低企业接入门槛。同时，我们也将联合平头哥、摩尔线程、爱芯元智、天数智芯等国产算力领军企业，构筑坚实、安全的本土算力底座。