2026年2月10日，阿里达摩院开源了RynnBrain具身大脑基础模型，包含2B到30B参数的7个版本。这是业界首个拥有时空记忆的具身智能模型，能理解物理空间并记住物体位置和轨迹，性能超越英伟达Cosmos-reason2和谷歌Gemini Robotics等顶尖模型，在20项基准测试中拿下16个SOTA。RynnBrain-30B-A3B仅需3B激活参数，性能却超越72B规模的Pelican-VL，显著降低硬件成本与响应时间。模型基于Qwen3-VL训练，采用自研RynnScale架构优化训练速度，并使用超2000万对高质量语料，包括‘自我为中心’的OCR数据，增强物理世界理解能力。此外，达摩院还开源了完整代码及评测基准RynnBrain-Bench，为行业提供统一基础设施，降低研发、系统与协作门槛，推动具身智能生态发展。