阿里达摩院开源具身大脑基模RynnBrain 机器人首次拥有时空记忆
2月10日，阿里巴巴达摩院发布具身智能大脑基础模型RynnBrain，并一次性开源了包括30B MoE在内的7个全系列模型。RynnBrain首次让机器人拥有时空记忆和空间推理能力，智能水平实现大幅跃升，在16项具身开源评测榜单上刷新纪录（SOTA），超越谷歌Gemini Robotics ER 1.5等行业顶尖模型。
据悉，达摩院的RynnBrain模型创造性引入时空记忆和物理世界推理，这是机器人与环境互动所需的两项基本能力。举例来说，运行RynnBrain模型的机器人，在执行A任务时被突然打断要求先做B任务，它能记住A任务的时间和空间状态，等完成B后继续工作。
RynnBrain具有认知、定位、推理、规划等多重能力
RynnBrain还拥有良好的可拓展性，能够快速训练出导航、规划、动作等多种具身模型，有望成为具身行业的基础模型。以具身规划模型为例，其需要强大预测能力和场景解析能力，但基于RynnBrain，只需几百条数据微调，效果就能超越Gemini 3 Pro，轻松实现SOTA。
RynnBrain在16项具身评测上实现SOTA
达摩院此次开源了RynnBrain全系列模型，共计7个，包含全尺寸基础模型与后训练专有模型，其中有业界首个MoE架构的30B具身模型，能让机器人动作更快、更丝滑。同时，达摩院还开源全新评测基准RynnBrain-Bench，用于评测时空细粒度具身任务，填补了行业空白。
达摩院具身智能实验室负责人赵德丽表示：“RynnBrain首次实现了大脑对物理世界的深度理解与可靠规划，为大小脑分层架构下的通用具身智能迈出关键一步。我们期待它加速AI从数字世界走向真实物理场景的落地进程。”
据了解，达摩院积极投入具身智能，正在构建可部署、可扩展、可进化的具身智能系统，已开源融合世界模型和VLA模型的WorldVLA、世界理解模型RynnEC等具身模型，以及业界首个机器人上下文协议RynnRCP。