参数拿下 7 项开源 SOTA
宇树发布 UnifoLM-WLA-1.0，6B 参数、约 2500 小时真机训练，单模型能统筹 64 项任务——叠毛巾、收纳餐具、铺床、倒垃圾、把衣服放进洗衣机。推理底座 UnifoLM-ER-1-4B 基于 Qwen3-VL-4B、500 万条具身推理样本，16 项基准里 7 项领先开源模型。空间理解更能说明问题：Where2Place 得分 82.0，GPT-6 Astra 是 69.0；EmbSpatial 88.9 对 83.3。机器人"看懂东西在哪、下一步会怎样"，比会聊天重要。模型、代码、数据集全部开放——国产厂商这次抢的是"具身大脑"的定义权，不是本体销量。