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”。

2026年4月，具身智能独角兽Generalist发布新模型Gen-1，仅需1小时学习即可完成新任务，重复操作1800次成功率高达99%。该模型在包装手机、折叠纸箱等精细任务中表现卓越，效率提升3倍，从34秒缩短至12.1秒。Gen-1通过50万小时高保真物理交互数据训练，具备即兴解题能力，能应对突发状况并自主调整动作。研发团队采用‘去机器人化’预训练方案及分页注意力机制，显著提升学习效率和实时响应能力。创始人Pete Florence曾任职DeepMind与谷歌，其技术积累为Gen-1的突破奠定基础。此成果验证了机器人领域的Scaling Law，标志着机器人从机械化执行向智能化操作迈进。