首頁國內具身大模型 Wall-OSS-0.5 開源引發轟動：預訓練後實現零樣本部署
2026年5月，中國具身智慧領域取得重大里程碑，X Square Robot 開源了其最新的視覺-語言-動作（VLA）模型 Wall-OSS-0.5。該模型打破了行業預先微調的常規，無需針對特定任務進行調整，即可在實體機器人上實現零樣本部署。
從定製指令碼轉向通用智慧
具身智慧領域長期面臨一個隱蔽的侷限：大多數模型在評估前都需要針對特定任務進行大量微調，這使得區分真正的泛化能力與單純的指令碼行為變得困難。
X Square Robot 透過 Wall-OSS-0.5 解決了這一問題。該模型在超過20種機器人型別、數百萬條軌跡資料集以及9000萬條多模態語料庫上進行了預訓練，並直接部署到真實機器人上，無需針對任務進行微調。團隊在17項複雜任務中評估了其效能，包括語義理解、剛性及柔性物體操作以及精密操作。
核心亮點：預訓練的重大飛躍
測試結果證明，Wall-OSS-0.5 超越了當前的預期：
零樣本部署： 未經微調，經過40萬步預訓練的版本在17個零樣本任務中的4個任務中得分超過80/100。值得注意的是，它在“擰緊繩子”這一預訓練期間未遇到的柔性物體挑戰任務中獲得了82分。
增強的微調潛力： 當應用針對性微調時，Wall-OSS-0.5 展現出卓越的學習效率。與行業基準 π0.5 相比，在相同的資料預算下，其平均領先17.5分，其中如精確插入等精密任務的成功率提升了近一個數量級。
能力進化而非退化： 實驗表明，經過密集的動作訓練後，模型的多模態感知能力保持完整，並在視覺定位和推理方面經歷了“革新性”進化。
四大核心技術確立競爭優勢
Wall-OSS-0.5 的效能源於四項根本創新：
梯度橋接： 透過將動作監督訊號直接注入預訓練主幹網路，該模型在表示層面統一了“看、說、做”。
視覺對齊詞元（Tokenizer）： 這確保了每個動作詞元都帶有清晰的視覺語義，賦予模型真正的“物理意義”推理能力。
動作空間監督： 訓練側重於整體軌跡結構而非瑣碎的高頻細節，顯著提高了收斂效率。
DMuon 分散式最佳化： 底層系統最佳化將異構計算成本降低了100倍，使得這種複雜的訓練公式在大規模叢集上變得可行。
具身智慧的新時代
X Square Robot 完全開源了 Wall-OSS-0.5 的模型權重、訓練程式碼以及資料集介面。
行業分析師指出，此次釋出重新定義了具身智慧的開發正規化，將焦點從“單任務成功率”轉向“通用物理直覺遷移”。對於研究人員和開發者而言，這標誌著基礎模型進入了一個新階段——以“可復現性、可驗證性和可挑戰性”為特徵，這將顯著加速通用機器人在複雜真實環境中的部署。
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