强势登顶Libero榜单！优必选发布全新具身智能世界大模型

Thinker-WM在权威具身智能评测基准 Libero 中登顶榜首。

深圳新闻网2026年5月6日讯（记者 张玲）近日，优必选立足工业场景真实作业需求与具身智能技术演进方向，基于自研具身智能大模型Thinker，重磅推出全新具身智能世界模型Thinker-WM，打造物理AI基座，实现具身大脑架构与核心能力的全方位升级。

凭借在空间泛化、长程任务和综合性能上的优势，Thinker-WM在权威具身智能评测基准 Libero 中登顶榜首。同时参与榜单排名的还有英伟达、Physical Intelligence、小米等知名公司的模型。

随着具身智能技术持续迭代，人形机器人的场景认知、指令理解与任务规划能力稳步提升，逐步具备在真实工业场景落地应用的基础能力。但在动态多变的产线实操环境中，行业通用的传统具身方案仍存在明显短板：多数模型只能基于实时场景完成静态决策与短程任务拆解，缺少对物理世界的场景推演与未来状态预判能力，难以适配真实工业场景实时变化的长程任务作业需求，导致实现决策执行与迭代优化的全链路无法闭环。

优必选为世界模型搭建扎实的物理世界认知基底。

据悉，依托优必选在行业积累的数据及对模型架构的针对性优化，Thinker-WM构建了Diffusion Transformer统一多模态空间架构。模型在 Flow Matching 迭代演化过程中，实现视频表征与机器人动作空间的协同优化；在对未来场景进行智能想象推演的同时，渐进式打磨动作生成的合理性与连贯性，使其在复杂长程任务规划与执行中具备显著优势。

在全国多地人形机器人数据采集中心网络的强大数据基建支撑下，优必选持续积累更多工业分拣、物料搬运、精细操作、双臂协同等场景的高质量真实交互数据，为世界模型搭建扎实的物理世界认知基底。

优必选Thinker-WM通过真实数据打底、虚拟数据扩容、双向进化闭环的模式，模型既可精准掌握真实物理规则，又能依托海量泛化样本提升复杂场景适配能力，实现从被动数据投喂到主动生成数据、自主学习技能、持续优化能力的跨越式升级。这套自驱式数据迭代机制，使模型在持续场景交互与数据循环中补齐能力短板、拓展技能边界。

优必选负责人表示，优必选坚持技术开源，近期将在具身智能开发者社区Thinker-Cosmos上开源Thinker-WM，携手全球开发者共建具身智能数据生态，持续推进模型迭代革新，加速人形机器人在千行百业的规模化落地与应用普及。