Qwen 发布 Qwen-RobotNav

Qwen团队发布三个具身AI模型组成的套件Qwen-RobotSuite：Qwen-RobotManip（基于Qwen3.5-4B的VLA模型，通过统一对齐框架和3800小时开源数据（含24708小时合成）实现跨本体操作，在LIBERO-Plus OOD基准上达91.4%，跨本体迁移性能为π0.5的3.2倍）、Qwen-RobotWorld（60层MMDiT+冻结Qwen2.5-VL编码器的语言条件视频世界模型，以自然语言为统一动作接口预测未来视频）和Qwen-RobotNav（基于Qwen3-VL的导航模型，2B/4B/8B，输出航点轨迹）。RobotManip与RobotNav已开源GitHub。

通义千问推出Qwen-Robot Suite，包含三个基础模型：Qwen-RobotNav统一5种导航任务（指令跟随、点目标、物体目标、目标追踪、自动驾驶），具备可控观测协议和智能体工具接口；Qwen-RobotManip实现异构机器人统一状态-动作空间，基于38,100+小时开源语料预训练；Qwen-RobotWorld是单一世界模型，支持20+具身形态，通过自然语言动作接口预测物理世界未来（涵盖操作、驾驶、导航）。三个模型可独立使用或组合，构成通用智能体的底层工具包。

通义实验室推出 Qwen-Robot，包含三个基础模型：Qwen-RobotNav 以单套权重统一五类导航任务，五项基准达 SOTA，零样本部署于宇树 Go2 机器人（推理延迟 196ms）；Qwen-RobotManip 基于 Qwen3.5-4B VL，采用 80 维状态-动作统一表示，利用超 38,100 小时开源数据训练，在多个操作基准超越 π0.5；Qwen-RobotWorld 以 860 万视频-文本对训练，通过自然语言动作接口统一 20 余种本体，多项世界模型评测第一。三个模型通过语言优先接口可被通用 Qwen 模型组合调用，实现物理智能体闭环。

Qwen 发布三款基础模型——Qwen-RobotNav、Qwen-RobotManip 和 Qwen-RobotWorld。Nav 通过可控观测协议统一指令跟随、点/物体目标导航、目标追踪和自动驾驶五类任务，在 VLN-CE RxR 上达 76.5% SR，HM3Dv2 物体目标导航（仅 RGB）75.6% SR，EVT-Bench 追踪率 90.0%，NAVSIM 91.4 PDMS。Manip 利用规范状态-动作空间对超 38,100 小时异构开源机器人数据进行跨本体训练。World 通过自然语言动作接口协同训练 20 余种本体，预测操控、驾驶和导航的物理未来。三者共同将通用智能转化为物理行动。

Qwen 发布 Qwen-RobotNav，基于 Qwen3-VL 在 15.6M 样本上训练，统一了视觉语言导航、目标导航、目标跟踪、自动驾驶和具身问答五个领域，无需修改架构即可在推理时切换任务模式和观察参数。模型在多项基准取得 SOTA：VLN-CE RxR 成功率 76.5%，HM3Dv2 目标导航 75.6%（仅 RGB），EVT-Bench 跟踪率 90.0%，NAVSIM PDMS 91.4，以及三项 EQA 新标杆。模型暴露四个可调轴（视觉 token 预算、时间衰减、相机权重、帧采样模式）。作为智能体系统的一部分，上层规划器 Qwen3.7-Plus 在 EXPRESS-Bench 上提升 15.4%，导航步数减少 77%。模型已零样本部署在 Unitree Go2 四足机器人上，无需环境微调。