大曉機器人開源實時生成世界模型開悟3.0，以 “原生大腦” 讓機器人幹活

大曉機器人近日開源開悟世界模型3.0（Kairos 3.0）-4B系列具身原生世界模型，作爲業內首個實現“多模態理解—生成—預測”一體化的開源具身原生世界模型，Kairos 3.0-4B以六大核心優勢，打破行業瓶頸，推動具身智能從“行爲模仿”向“物理級深度理解”跨越，爲規模化落地提供核心引擎。

當前，具身智能行業深陷數據稀缺割裂、長時序交互不足、部署成本高昂等困境，傳統生成式模型多爲“大模型改款”，缺乏對物理世界的深度認知。而Kairos 3.0-4B從架構底層重構設計，以自然界物理規律與因果規律爲根基，融合機器人真機交互、人類行爲結構化與思維鏈文本三類關鍵數據，打破多元數據壁壘，實現了“理解世界、生成世界、預測世界”的一體化能力，讓模型真正做到“知其然更知其所以然”。

作爲全球首個可端側驅動具身智能本體控制的世界模型，Kairos 3.0-4B在部署與執行能力上實現重大突破。該模型部署於Jetson Thor T5000端側平臺，算力可達517 TFLOPS，是行業內首個在THOR端側平臺達成1:1.5（視頻生成時間:視頻時長）實時生成的具身世界模型。依託端側部署優勢，模型可直接輸出機器人全身體控制指令，省去中間轉譯環節，不僅能在3D仿真環境中精準規劃機械臂運動軌跡，更能實現機器人本體的真實驅動與作業執行，讓機器人真正從“會表演”走向“能幹活”。

物理因果一致性是具身智能的核心競爭力，Kairos 3.0-4B在該領域全面領先全球主流模型。在倒水、疊平衡石等複雜物理交互場景中，模型能精準復現物理規律：倒水時水流平穩、液體總量符合水杯容量，完全遵循質量守恆與流體動力學；疊平衡石時嚴格遵循重力與支撐結構規律，無懸浮、剛性喪失等異常。相比之下，Cosmos 2.5、Lingbot等競品均出現物理邏輯失真問題，凸顯了Kairos 3.0-4B的技術硬實力。

長時序交互能力的突破的爲具身智能落地開闢新路徑。Kairos 3.0-4B結合Agent智能體技術，可將複雜交互指令層級拆解，通過精細化預測與自我反思機制，生成長達7分鐘的連貫具身動態交互視頻。在家庭場景Demo中，機器人可一鏡到底完成整理桌面、衣物清洗、早餐製備等全流程自主作業，無斷點、高保真地展現了動態交互、物體識別與多場景規劃能力，驗證了其在家庭服務、工業製造等領域的應用潛力。

輕量化與高效能的結合，讓Kairos 3.0-4B打破“大參數=高性能”的行業固有認知。該模型以4B輕量化參數實現23.5GB顯存佔用，遠低於同類競品，完美適配端側實時推理需求。在A800 GPU Benchmark評測中，其推理速度較Cosmos 2.5提升72倍，完成10秒生成任務僅耗時9.5秒，較Lingbot快約151倍；同時率先實現雲側1:1實時推理，適配英偉達、沐曦等多款GPU，大幅降低部署門檻。

多本體泛化能力則破解了傳統具身模型“一本體一訓練”的痛點。Kairos 3.0-4B支持跨本體任務一鍵生成，可無縫適配單臂、雙臂、靈巧手等不同形態機器人，無需額外訓練即可生成適配執行策略，同時深度支持智元-精靈G1、宇樹G1等主流機器人硬件，打破設備本體壁壘。

權威評測進一步印證了Kairos 3.0-4B的綜合實力。

在PAI-Bench-robot、WorldModelBench-robot TI2V、DreamGen Bench三項全球權威Benchmark中，該模型均斬獲第一：PAI-Bench-robot以80.03分領跑，WorldModelBench-robot TI2V以9.08分超越所有競品，DreamGen Bench中物理對齊（PA）與交互保真（IF）指標均全面領先，其中PA得分較阿里Wan 2.2-5B提升近70%。

作爲中國自研的具身原生世界模型，Kairos 3.0-4B不僅可作爲高效數據仿真器，低成本放大訓練數據體量，破解真機數據稀缺難題，更能直接驅動機器人完成實體任務，打通虛擬仿真到物理執行的全鏈路。此次開源將進一步推動技術普及與生態共建，爲具身智能在工業、家庭、安防等多領域規模化落地提供核心支撐，也爲全球具身智能行業發展貢獻領先的中國方案。