首页国内具身大模型 Wall-OSS-0.5 开源引发轰动：预训练后实现零样本部署
2026年5月，中国具身智能领域取得重大里程碑，X Square Robot 开源了其最新的视觉-语言-动作（VLA）模型 Wall-OSS-0.5。该模型打破了行业预先微调的常规，无需针对特定任务进行调整，即可在实体机器人上实现零样本部署。
从定制脚本转向通用智能
具身智能领域长期面临一个隐蔽的局限：大多数模型在评估前都需要针对特定任务进行大量微调，这使得区分真正的泛化能力与单纯的脚本行为变得困难。
X Square Robot 通过 Wall-OSS-0.5 解决了这一问题。该模型在超过20种机器人类型、数百万条轨迹数据集以及9000万条多模态语料库上进行了预训练，并直接部署到真实机器人上，无需针对任务进行微调。团队在17项复杂任务中评估了其性能，包括语义理解、刚性及柔性物体操作以及精密操作。
核心亮点：预训练的重大飞跃
测试结果证明，Wall-OSS-0.5 超越了当前的预期：
零样本部署： 未经微调，经过40万步预训练的版本在17个零样本任务中的4个任务中得分超过80/100。值得注意的是，它在“拧紧绳子”这一预训练期间未遇到的柔性物体挑战任务中获得了82分。
增强的微调潜力： 当应用针对性微调时，Wall-OSS-0.5 展现出卓越的学习效率。与行业基准 π0.5 相比，在相同的数据预算下，其平均领先17.5分，其中如精确插入等精密任务的成功率提升了近一个数量级。
能力进化而非退化： 实验表明，经过密集的动作训练后，模型的多模态感知能力保持完整，并在视觉定位和推理方面经历了“革新性”进化。
四大核心技术确立竞争优势
Wall-OSS-0.5 的性能源于四项根本创新：
梯度桥接： 通过将动作监督信号直接注入预训练主干网络，该模型在表示层面统一了“看、说、做”。
视觉对齐词元（Tokenizer）： 这确保了每个动作词元都带有清晰的视觉语义，赋予模型真正的“物理意义”推理能力。
动作空间监督： 训练侧重于整体轨迹结构而非琐碎的高频细节，显著提高了收敛效率。
DMuon 分布式优化： 底层系统优化将异构计算成本降低了100倍，使得这种复杂的训练公式在大规模集群上变得可行。
具身智能的新时代
X Square Robot 完全开源了 Wall-OSS-0.5 的模型权重、训练代码以及数据集接口。
行业分析师指出，此次发布重新定义了具身智能的开发范式，将焦点从“单任务成功率”转向“通用物理直觉迁移”。对于研究人员和开发者而言，这标志着基础模型进入了一个新阶段——以“可复现性、可验证性和可挑战性”为特征，这将显著加速通用机器人在复杂真实环境中的部署。
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