机器之心· 关注具身的·· 4 天前精选AI 评分78
Artificial Analysis 发布 AA-Robotics 榜单：通用大模型操控机械臂效率远落后于人类基线
通用大模型要「降维打击」具身智能？首个AA-Robotics榜单来了
AI 导读
Artificial Analysis 发布 AA-Robotics v0.1 评测，测试 GPT、Claude、Gemini 控制真实机械臂完成八项任务的能力。结果显示 GPT-6 Astra 总分最高为 69.4 分，但完成单任务平均耗时约半小时，比 20 秒的人类基线慢近两个数量级。测试表明通用模型在复杂物理交互和纠错能力上仍不稳定，且调用成本较高，专用具身模型仍有价值。
推荐理由
评测给出了通用大模型操控机械臂的效率与成本基线，有助于判断专用具身模型的替代空间。
来源：机器之心 · mp.weixin.qq.com