家国内の具象化大規模モデル「Wall-OSS-0.5」がオープンソースで大きな反響を呼ぶ：事前学習後のゼロショット展開
2026年5月、中国の具身知能分野において、X Square Robotが最新ビジョン・言語・アクション（VLA）モデル「Wall-OSS-0.5」をオープンソースとして公開し、重要なマイルストーンを達成しました。業界の常識である事前評価用ファインチューニングに頼らず、このモデルはタスク固有の調整なしで物理ロボットへのゼロショットデプロイを可能にします。
カスタムスクリプトから汎用知能へ
具身知能分野は長年、隠れた制約に直面してきました。すなわち、ほとんどのモデルは評価前に特定のタスクに対して広範なファインチューニングを必要とし、真の汎化能力と単なるスクリプト化された動作の見分けが難しいという点です。
X Square Robotは、Wall-OSS-0.5によってこの課題に対処します。20種類以上のロボットタイプ、数百万件の軌跡データセット、9,000万件のマルチモーダルコーパスで事前学習されたこのモデルは、タスク固有のファインチューニングなしで実機ロボットに直接デプロイされました。チームは、意味理解、剛体および柔軟な物体の操作、精密作業など17の複雑なタスクにおいてそのパフォーマンスを評価しました。
主要な特徴：事前学習における大きな飛躍
テスト結果は、Wall-OSS-0.5が現在の期待を上回ることを示しています。
ゼロショットデプロイ： ファインチューニングを行わず、事前学習ステップ40万回のバージョンが、17のゼロショットタスクのうち4つで80/100以上のスコアを記録しました。特筆すべきは、事前学習中に遭遇しなかった柔軟な物体の課題である「ロープを締める」タスクで82点というスコアを達成したことです。
強化されたファインチューニングの潜在能力： ターゲット指向のファインチューニングが適用されると、Wall-OSS-0.5は卓越した学習効率を示します。業界ベンチマークのπ0.5と比較して、同じデータ予算下で平均17.5ポイントの上回っており、精密挿入などの精密タスクでは成功率がほぼ1桁向上しています。
能力の進化、劣化ではない： 実験により、集中的な行動訓練の後でも、モデルのマルチモーダル知覚能力は維持され、視位置合わせと推論において「改革的」な進化を遂げることが明らかになりました。
4つの核心技術が競争優位性を確立
Wall-OSS-0.5のパフォーマンスは、4つの根本的な革新に由来します。
勾配ブリッジ： 事前学習バックボーンに直接行動監督信号を注入することで、モデルは「見る、話す、行動する」を表現レベルで統一します。
視覚アライメントトークナイザー： これにより、各行動トークンが明確な視覚的意味を担い、モデルに真の「物理的意味」推論能力が与えられます。
行動空間監督： 訓練は些細な高頻度の詳細ではなく、全体的な軌跡構造に焦点を当て、収束効率を大幅に向上させます。
DMuon分散最適化： 低レベルのシステム最適化により、異種計算コストが100倍削減され、この複雑な訓練式が大規模クラスター上で実行可能になりました。
具身知能の新たな時代
X Square Robotは、Wall-OSS-0.5のモデル重み、訓練コード、データセットインターフェースを完全にオープンソース化しました。
業界アナリストは、この公開が具身知能の開発パラダイムを再定義し、「単一タスクの成功率」から「汎用的な物理的直感の転移」へ焦点をシフトさせると指摘しています。研究者や開発者にとって、これは「再現性、検証可能性、挑戦可能性」によって定義される基盤モデルの新たなフェーズの始まりを示しており、複雑な現実環境における汎用ロボットのデプロイを大幅に加速させることになります。
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