今日，蚂蚁灵波发布全球首个“具身原生”预训练VA基座模型LingBot-VA 2.0，为机器人打造能“预判未来”的超级大脑！该模型从架构到训练目标均专为物理世界定制，实现从“反应式”到“预判式”控制的跨越。技术层面，它融合新一代语义视觉-动作分词器、因果预训练、稀疏MoE及异步推理机制，单GPU推理达225Hz，双臂任务成功率高达93.6%。在桌面整理、动态抓取等复杂场景中表现优异。这标志着机器人大脑全栈迈入2.0时代，推动具身智能向预测物理世界演化全面升级！

2026年4月，Generalist发布具身智能模型GEN-1技术博客，创始人Pete Florence直言当前世界模型与VLA技术路线争论无意义，强调从零训练的“具身原生”才是实现物理AGI的关键。GEN-1约99%参数从零训练，性能超前，任务成功率超99%，速度提升3倍，并具备故障恢复能力。与此同时，中国公司原力灵机早在2月推出首个具身原生模型DM0，RoboChallenge评测全球第一，单任务成功率62%，多任务成功率37.3%，并已开源。两家公司均采用从零训练方法，融合多模态数据，摒弃预训练模型依赖，推动行业进入“具身原生元年”。

标题：对话原力灵机周而进：2.4B模型够用，具身原生是关键 正文： 一个专注于具身智能的公司推出了仅2.4B参数的模型DM0，远低于行业标杆如π 0（33亿参数）和π 0.6（50亿参数）。这家公司认为，2.4B足够支撑实时处理三视角728×728画面，推理延迟仅60毫秒，并通过强化学习在真机上...