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近日，全球具身智能領(lǐng)域權(quán)威榜單Evo-SOTA更新排名，來自優(yōu)艾智合的FabriVLA在 Meta-World MT50中以90.0% 的tier-average成功率登頂?shù)谝?，超越包括Physical Intelligence公司的π0在內(nèi)的一眾國際知名模型，驗證了輕量級VLA模型在多任務(wù)精密操作基準上的領(lǐng)先性能，讓模型能力更快走出實驗室，進入真實工業(yè)價值鏈。

FabriVLA登頂，獲公開基準認可Evo-SOTA

是當前具身智能領(lǐng)域最受關(guān)注的公開榜單之一，持續(xù)追蹤全球 VLA 模型在 LIBERO、CALVIN、Meta-World 等多個國際標準基準上的最新成績，收錄了來自全球頂尖高校與科技公司的主流模型，所有成績均以公開發(fā)表的論文為數(shù)據(jù)來源。

此次FabriVLA登頂?shù)?Meta-World MT50，是該榜單中核心多任務(wù)操作基準之一，涵蓋50項各異的機器人操作任務(wù)，按簡單、中等、困難、極難四個難度梯度劃分，F(xiàn)abriVLA面向精密多任務(wù)操作（Precise Multi-Task Manipulation），以90.0%的tier-average成功率登頂?shù)谝?，全難度梯度均保持高分——簡單95.0%、中等88.2%、困難86.7%、極難90.0%，整體episode級成功率92.0%，無明顯短板。（更多細節(jié)查看物智進化SOTA社區(qū)：sota.evomind-tech.com99）

更輕量化的架構(gòu)，更精準的任務(wù)操作

FabriVLA以0.89B的參數(shù)量，在tier-average成功率上超越了π0（3.5B，47.9%）、SmolVLA（2.3B，68.2%）、RoboTron-Mani（4B，77.7%）等參數(shù)規(guī)模數(shù)倍于己的模型，同時領(lǐng)先于TinyVLA（1.3B，31.6%）、Evo-1（0.8B，80.6%）、Evo-Depth（0.9B，84.4%）、LA4VLA（1B，87.5%）等同量級輕量模型，未依賴任何大規(guī)模機器人數(shù)據(jù)預訓練，通過單階段聯(lián)合訓練即達成登頂成績，證實輕量化模型同樣可以兼顧語義理解、空間定位和連續(xù)動作生成。

當前VLA 研究普遍面臨參數(shù)量膨脹帶來的訓練部署成本高、推理時延大、邊緣與產(chǎn)線部署受限等問題，制約了其在工業(yè)場景中的規(guī)?；瘧?yīng)用。FabriVLA在約 1B 級視覺語言模型上，構(gòu)建一套參數(shù)緊湊、控制精準、訓練流程可復現(xiàn)的多任務(wù)操作方案，讓模型更有效地看清空間、理解指令并生成時間一致的工作序列，緩解上述時延與算力瓶頸。

在任務(wù)層面，F(xiàn)abriVLA在覆蓋抓取、推動、開門、插銷裝配等50項操作任務(wù)的多任務(wù)聯(lián)合評測中，取得92.0%的整體episode級成功率；按操作需求分組診斷，模型在平面精密滑動、鉸接接觸驅(qū)動、插裝抽取等類別表現(xiàn)尤為突出。

依托門控自注意力機制、深淺層視覺特征融合兩項經(jīng)消融實驗驗證的創(chuàng)新架構(gòu)。消融實驗顯示，深淺層特征融合使tier-average成功率從82.9%提升至90.0%，增強物體定位和接觸式操作能力；門控自注意力是動作頭中貢獻最大的組件，提升連續(xù)軌道的時間一致性，F(xiàn)abriVLA在緊密插裝、精密放置等精密操作任務(wù)上表現(xiàn)突出，契合半導體、鋰電及精密制造產(chǎn)線的高頻次需求。

FabriVLA開源，賦能生態(tài)

目前，優(yōu)艾智合已在GitHub（github.com/Youi-FabriX/FabriVLA）與Hugging Face（Youi-FabriX/FabriVLA）平臺開源FabriVLA的訓練評測代碼與模型權(quán)重，論文全文見arXiv:2607.08575，并正在推進FabriVLA能力向工業(yè)原生人形機器人隙鋒的遷移部署，聚焦工業(yè)復雜場景，持續(xù)提升真實工況下的魯棒性與泛化能力。

深耕工業(yè)場景，領(lǐng)跑規(guī)?；涞?/strong>