大晓机器人发布具身基模型 ACE-Brain-0.6：9B 参数、基于 Qwen3.5-9B 和约百万条空间锚定样本，自报八项空间评测六项超过 GPT-6 Astra

这件事意味着什么

【要点】

大晓机器人 10 月 19 日中午发布具身基模型 ACE-Brain-0.6，专门强化「视觉空间锚定」：让机器人把「把水果放进篮子」这类指令落到画面里的具体位置，回答目标在哪、哪里能放、该抓哪个部位、目标是否根本不存在。模型 90 亿参数，基于阿里 Qwen3.5-9B，冻结视觉编码器、只对语言模型部分做监督微调。

公司公布的成绩：八项空间锚定评测中六项超过 OpenAI GPT-6 Astra，例如 Where2Place 76.55 对 71.10、RoboSpatial 74.82 对 69.55、RoboAfford 88.51 对 84.94；七项公开基准平均 74.53 分，Astra 为 73.68 分；自建的真实机器人评测集 RobotGrounding（2591 题、14 类任务）94.13 分，Astra 91.10 分。

训练数据约 100 万条样本、94 万张图、270 万组问答，来自 30 多个开源机器人数据集和自有第一视角数据，用 Grounding DINO、SAM 3 等工具自动标注。对照实验显示，数据从 26 万条加到 100 万条，七项平均分从 69.3 升到 74.5，数据量每翻一倍约涨 2.4 分；但只堆同类数据涨不到 1 分，关键是加入新场景和新的监督形式。大晓由商汤联合创始人王晓刚创立。

【可核验】

文汇报 / 上观新闻（新浪财经转载）：https://finance.sina.com.cn/jjxw/2026-10-19/doc-inivtuer6188756.shtml

品玩（发布稿全文）：https://www.pingwest.com/w/318504

IT之家：https://www.ithome.com/1/014/815.htm

上一代 ACE-Brain-0.5（Hugging Face）：https://huggingface.co/ACERobotics/ACE-Brain-0.5-8B

【我们的判断】

一、成绩全部是公司自己公布的，还没有第三方复现；截至发稿，Hugging Face 上没有 0.6 的权重（0.5 版本 7 月开放过）。

二、9B 模型在少数专项评测上小幅超过通用旗舰，说明在机器人最依赖的空间定位这一环，高质量、可核验的标注数据比参数规模更关键。平均分只高 0.85 分，「超过 GPT-6 Astra」不能理解为整体更强。

三、值得关注的是数据规模化曲线和「目标不存在时不乱指」的能力；后者直接关系到真实机器人会不会误操作。