国产具身智能模型 GO-3 Preview 亮相，横扫三大榜单榜首拟年底开源

近日，智元发布新一代具身智能模型 GO-3 Preview，该模型在预训练、后训练及部署阶段实现了全链路 Scaling，并一举夺得 RoboDojo、RoboTwin、RoboColiseum 等机器人领域三大榜单的 Top 1。针对人形机器人行业面临的“毕业即巅峰”困境，即机器人出厂时智能水平最高但缺乏后续学习能力的问题，GO-3 Preview 旨在终结这一顽疾，实现机器人在真实作业中持续积累经验、自我进化的目标。在预训练阶段，GO-3 构建了百万量级真机数据集 AGIBOT WORLD 2026 及具身原生架构 WRAM。该架构通过面向控制的视觉编码器 CoAE、单步视觉规划器 SVP 和知识对齐的选择性优化 KASO 三大核心机制，赋予机器人跨场景的零样本（Zero-shot）泛化能力与少样本精细操作水平。为了解决真实物理世界中试错成本高昂且传统仿真缺乏真实反馈的问题，智元推出了后训练基础设施 Genie Evolver。该系统整合了世界模型引擎、物理仿真引擎和真机引擎“三引擎”架构，并引入失败引导的经验检索微调（FERT）算法，让机器人能在云端推演与真机数据反哺中不断进化。据悉，GO-3 Preview 预计在年内全面开源。届时，机器人将不再依赖单一时段的训练，而是通过全链路 Scaling 技术，实现从预训练的“见多识广”到部署后的持续学习闭环，部分高难度操作能力甚至达到或超过人类水平。随着大语言模型面临数据枯竭问题，具身智能领域也正经历类似转折。不同于单纯依靠堆砌算力与参数的传统路径，GO-3 展示了通过特定 Scaling 规律寻找智能上限的新方向，特别是在 RoboDojo 机器人竞技场中力压 GPT-6 Astra 等通用大模型。