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原力灵机发布具身 MaaS、OS，破解模型规模化进入场景
原力灵机在首届开发者大会上发布了一系列产品，包括具身基座模型 DM0.5、开发者平台 DexDev（含操作系统 DexOS 和按量计费的 MaaS），以及本体 Apex 与物流解决方案 Ferrata。其核心战略是在模型尚未达到 ChatGPT 时刻的成熟度时，先通过开放接口和降低使用门槛，让具身智能在真实场景中跑起来。文章详细阐述了 DM0.5 在记忆、推理、对齐上的架构创新，以及 DFOL 后训练技术如何降低真机数据成本。适合关注具身智能产业落地路径、机器人操作系统标准化、以及商业模式的读者。原文 ↗
核心观点
- ▍具身智能的规模化落地，需要的不是等待一个完美的超级模型，而是一套能够连接多本体、多模型、多开发者的标准化基础设施，类似于机器人的“安卓”系统。
- ▍原力灵机选择了一条务实的路径：在基模尚未成熟时，通过开放能力（MaaS、DexOS）和亲自下场做物流场景，来推动模型在真实场景中运行和迭代。
- 01原力灵机发布的新一代具身基座模型 DM0.5，参数量翻倍至 4B，训练数据达 15 万小时，包含 5 万小时真机数据和 10 万小时第一视角的人类操作数据，并采用毫米级 3D 手部关键点标注。
- 02DM0.5 采用了三项架构创新：原生记忆（最长 60 秒上下文）、分层推理（任务规划与动作生成分离，并引入反事实任务）、以及轨迹对齐（用带约束的动态规划对齐动作轨迹）。
- 03原力灵机推出开发者平台 DexDev，包含 DFOL2.0 后训练工具，通过世界模型在线生成数据，使真机训练数据占比下降六成，端到端训练成本下降四成。
- 04DexOS 操作系统与开源接口协议 ECP，旨在将模型与本体之间的“N 乘 M”适配问题，简化为双方各自对接一个标准接口，抹平硬件差异。
- 05原力灵机推出业界首个具身 MaaS 服务，提供通用模型（零样本）和定制模型（后训练后托管）两种调用方式，按 Token 或 GPU 时长计费。
- 06原力灵机发布了模块化本体 Apex，支持手臂、夹爪、底盘的热插拔，并已通过超过 1000 小时的持续运行稳定性测试，目标是在年底前实现 1000 台机器人在物流场景中持续运行 1000 小时。
- 07公司创始人唐文斌表示，算力投入是“小几个亿”的量级，并认为“算力上没花过上亿的钱，大概率就别再训模型了”。
反方 / 局限
- — 原力灵机承认，目前所有具身智能模型，包括其自身，都远未成熟，水平仅相当于“ChatGPT 2.0”，真正的“ChatGPT 时刻”尚未到来。
- — 唐文斌坦言，此前没有开发者放弃开源模型转而使用原力灵机的模型，只有 DM0.5 才“敢讲”比开源模型更好用，这暗示了其之前产品在开发者中的吸引力有限。
- — MaaS 服务首批主要面向本体厂商，而非广泛的开发者社区，这可能意味着其基础设施的通用性和易用性尚未达到吸引独立开发者的水平。
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