首頁螞蟻集團開源了 LingBot-Video，這是首個專為具身智能設計的影片基礎模型
7月9日，螞蟻集團開源了 LingBot-Video——這是全球首個基於「專家混合」（Mixture-of-Experts, MoE）架構、專為具身智能打造的開源影片生成基礎模型。 該模型以機器人與具身智能的核心需求為中心，重新定義了影片預訓練，在推理效率、物理合理性、動作理解及任務完成方面均實現了系統性的提升。它為影片基礎模型提供了新的開源基礎，使其能夠超越數位內容創作，邁向具身智能領域。
在由北京大學與字節跳動共同開發的 RBench 評測基準上，LingBot-Video 獲得 0.620 分，表現優於 Wan2.6（0.607）、Seedance1.5Pro（0.584）及 Cosmos3Super（0.581）。 RBench 是一套針對機器人操作影片的綜合評估基準，專門用以評估模型能否生成符合真實世界物理法則的機器人行為。此結果表明，LingBot-Video 在生成機器人相關影片時，更能保留動作的合理性與任務執行的完整性。
（圖說：LingBot-Video 在 RBench 上取得最佳表現）
為進一步驗證 LingBot-Video 建模物理世界變化的能力，螞蟻集團透過內部基準測試，從「整體品質」與「具身領域」兩個維度對其進行評估。 結果顯示，相較於五款開源模型——NVIDIA Cosmos3、Wan2.2A14B、LongCat-Video、Hunyuan Video1.5 及 LTX-2.3——LingBot-Video 在具身領域中表現優於主要基準模型。
（圖說：綜合評估顯示，LingBot-Video 在具身情境中展現出更強的物理理解能力與動作一致性）
近年來，影片生成模型在視覺品質、流暢度及創意表現方面均取得快速進展。然而，就具身智能而言，一則看起來逼真且動作流暢的影片，未必能反映真實的物理定律，這使得它難以支援機器人的連續預測、規劃與任務執行。 與此同時，具身智能還需要更高的推理效率，以適應即時互動與控制迴路。
這促使影片生成技術沿著兩條截然不同的路徑演進：一條朝向影視領域，服務於內容創作；另一條則朝向機器人領域，服務於對物理世界的理解、預測及互動。LingBot-Video 代表螞蟻集團針對具身智能量身打造的影片生成新路徑所進行的重要探索。
LingBot-Video 在架構、資料與訓練方面均引入了系統性的創新。
在架構方面，LingBot-Video 採用 DiT + MoE 設計，以 MoE 取代傳統的密集式架構。這使模型能在擴展容量的同時，將推論成本控制在可接受範圍內。 該模型雖擁有 300 億個參數，但在生成過程中僅激活約 30 億個，其推理效率約為同等規模緻密架構的三倍。此設計使模型既能透過大規模參數獲得視覺表現力，又能更好地滿足具身智能的效率需求。
在數據方面，LingBot-Video 建置了數據剖析引擎，在海量網路影片的基礎上整合了 VLA、VLN 和 Ego 等機器人相關數據，涵蓋靈巧操作、機器人移動及第一人稱互動等情境，總計達 70,000 小時的具身數據。 這批數據有助於模型學習動作與環境變化之間的關聯，而非僅止於影片的表面質感與視覺風格。
在訓練過程中，LingBot-Video 引入了多維度強化學習獎勵系統。除了美學、提示遵循度及動作一致性等傳統指標外，該模型亦兼顧物理合理性與任務完成度，使生成的結果更符合真實世界的物理法則，並更貼近機器人在現實世界中執行任務的需求。
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