宇树通用人形基础模型全开源，刷新全球开源模型多项评测
类别：电脑数码
发布时间：2026-09-10 18:33
据宇树科技官方消息，宇树通用人形基础模型 UnifoLM-WLA-1.0 全面升级重磅开源，刷新多项全球开源具身模型评测 SOTA 成绩，可依靠单模型同时完成桌面操作与全身移动操作，实现跨任务、跨末端执行器的能力泛化，达成“一模驱动、全身协同”的效果。
UnifoLM-WLA-1.0 作为宇树新一代人形机器人基础模型，基于大规模通用多模态感知理解数据集训练，融入以交互为核心的世界建模机制，显著强化空间感知与场景理解水平。在多项具身推理基准测试中，该模型性能优于多款海内外开源竞品，部分能力可以对标主流闭源模型。真机测试环境下，单模型可完成 64 项不同任务，业务场景覆盖桌面精细操作以及机器人全身移动操作，拥有不错的跨任务、跨执行端泛化表现。
模型在同一多模态框架内，整合具身推理、未来动态区域预测、离散动作学习三大能力，同步优化空间感知、交互预判与动作生成效果，为后续 WLA 系列模型训练搭建统一的多模态表征底座。
UnifoLM-WLA-1.0 以 UnifoLM-ER-Flow 多模态主干网络为基础，搭配 MMDiT 动作专家模块；训练使用约 2500 小时高质量真机采集数据，数据集包含宇树自有开源数据、BitRobot-HIW-500 等公开资源，适配多款机器人本体与作业环境。模型构建统一动作空间，建立跨机器人本体迁移先验，实现感知理解、交互预测、动作生成的协同建模，兼顾机器人具身操作实力与通用多模态感知推理水平。
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