#AI论道# 【9B 模型六项反超 GPT-6 Astra，大晓把具身竞赛拉进「数据管线」战场】大模型之家讯

大晓机器人发布 ACE-Brain-0.6，一个基于 Qwen3.5-9B、冻结视觉编码器、只做监督微调的具身基模型。它在八项 Grounding 评测中六项超过 GPT-6 Astra，七项公开基准均分 74.53 对 73.68，自建真机集 RobotGrounding 拿到 94.13 对 91.10。

三个值得关注的点：

① 赢在专项，不在参数。9B 的体量打赢顶级通用模型，靠的是约 100 万条「每题都有视觉依据」的空间样本——94 万张图像、270 万组问答，由 30 余个开源机器人数据家族加私有 Ego 数据自动标注而成。

② 真正的方法论是 Scaling。样本从 26 万扩到 100 万，七项均分从 69.3 升到 74.5；官方称数据每翻倍平均 +2.4 分。但只堆同类样本，提升不足 1 分——变量是覆盖度，不是重复量。

③ 别忽略输掉的两项。七项公开基准其实是五胜两负：RefSpatial 落后 11.79 分，PointArena 落后 1.02 分，第六胜来自自建集。这意味着「没见过」的空间与视角仍是短板，且全部成绩为厂商自测，尚无第三方复现。

行业层面的意义在于：具身智能的竞争坐标正在从「谁的模型大」转向「谁能持续造出可验证的物理数据」。权重可以开源，管线很难复制——这才是这 0.85 分背后真正值钱的东西。 #大晓机器人##具身智能#