AnswersPublished13 sources
Anyverse åbner robotmodellen MWA-Phoenix: 7 mia. parametre og resultater på seks tests
Anyverse Dynamics offentliggjorde MWA Phoenix den 22. oktober 2026 som en open source model til robotmanipulation med 7 mia.
Udgivet afRedigeret med GPT-6 LunaBilleder genereret med GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- Anyverse Dynamics offentliggjorde MWA Phoenix den 22. oktober 2026 som en open source model til robotmanipulation med 7 mia.
- Modellen bruger RGB billeder uden dybdesensor eller ground truth dybde, og virksomheden rapporterer resultater fra seks evalueringer, herunder tests på fysiske robotter.
- De oplyste resultater omfatter 94,63 % på LIBERO Plus, 66,48 % på LIBERO Pro, 82,67 % på RoboCasa GR1 Tabletop og 72,42 % på RoboTwin 2.0.
- Resultaterne er virksomhedens egne rapporteringer; det tilgængelige materiale dokumenterer ikke uafhængig gentagelse af testene eller alle de tekniske detaljer i modelarkitekturen.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Anyverse Dynamics announce in its October 22, 2026 release of the open source MWA Phoenix robot manipulation foundation model, incl. Article summary: Anyverse Dynamics announced MWA Phoenix as an open source, 7 billion parameter latent world action foundation model for robot manipulation, designed for on device operation; coverage dates the announcement to October 22,. Topic tags: general web, ai, automation, code, regulation. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, chart
Anyverse Dynamics offentliggjorde MWA-Phoenix den 22. oktober 2026. Det er en open source-model til robotmanipulation med 7 mia. parametre, udviklet med henblik på at kunne køre direkte på robotten frem for kun i skyen. Virksomheden beskriver den som en latent verdenshandlingsmodel: Modellen arbejder med en komprimeret repræsentation af verden og robotens handlinger. 1
3
Et centralt salgsargument er, at modellen kan arbejde ud fra almindelige RGB-kamerabilleder uden dybdesensor og uden ground-truth-dybde. Virksomheden offentliggjorde også kode på GitHub og et teknisk notat. GitHub-projektets hovedgren indeholder kode til fortræning af verdenshandlingsmodellen; eftertræning og evaluering er organiseret separat, mens koden til encoderfortræning ifølge projektbeskrivelsen var markeret som kommende. 1
2
Seks evalueringer – og fire rapporterede tal
Anyverse fremhæver seks evalueringer, der spænder fra simulerede robotopgaver til afprøvning på fysiske robotter: LIBERO-Plus, LIBERO-Pro, RoboCasa GR1, RoboTwin 2.0, RoboDojo og Bench2Dex.
Virksomheden rapporterer følgende resultater:
- LIBERO-Plus: 94,63 % i samlet succesrate.
- LIBERO-Pro: 66,48 % i succesrate.
- RoboCasa GR1 Tabletop: 82,67 % i gennemsnitlig opgavesucces — 7,50 procentpoint højere end virksomhedens tidligere WALA-model.
- RoboTwin 2.0: 72,42 % i gennemsnitlig succesrate for tohåndsrobotopgaver.
- Bench2Dex: 45,6 % i gennemsnitlig succesrate på tværs af kombinationer af robotarme og fingerfærdige robotgribere.
- RoboDojo: Virksomheden oplyser, at modellen blev testet på tre robottyper og 18 opgaver.
De offentliggjorte kilder giver ikke et tilsvarende præcist resultat for RoboDojo i det tilgængelige materiale. De dokumenterer heller ikke pålideligt den hævdede forskel på 17,3 procentpoint mellem Bench2Dex-resultatet og modellen pi0.5. Tallene bør derfor læses som virksomhedens rapportering, ikke som uafhængigt bekræftede resultater.
Hvad der er kendt om teknikken
En offentlig encoder-meddelelse siger, at Anyverses DINO110k-checkpoint, inklusive backbone og adapter, er afledt af Metas DINOv3. GitHub-projektet beskriver arbejdet som læring af generaliserbare verdenshandlingsmodeller med strukturelle og semantiske repræsentationer. 2
Anyverse har også fremhævet Phoenix-ILA og Phoenix-PhysCanvas som dele af systemet. Phoenix-ILA skal inddrage bevægelse og kontakt i indlæringen af robotbevægelser. I virksomhedens materiale beskrives Phoenix-PhysCanvas som en interaktiv simuleret verden, hvor strategier kan forbedres i skyen før udrulning på en fysisk robot.
Det foreliggende kildemateriale bekræfter ikke alle de mere specifikke arkitekturoplysninger, der er blevet knyttet til modellen — blandt andet brugen af VGGT til geometrilæring, V-JEPA til læring af ændringer over tid, en kausal semantisk VAE uden adgang til fremtidige billedruder eller samtidig forudsigelse af video og handlinger. Det samme gælder påstanden om asynkron udførelse af handlingssekvenser.
Hvad man bør holde øje med
De rapporterede resultater dækker flere benchmarks, og nogle omfatter fysisk robotafprøvning. Men benchmarktal siger ikke i sig selv, hvor let færdigheder kan overføres mellem forskellige robottyper, eller hvordan modellen klarer sig uden for de konkrete testopsætninger. Det tilgængelige materiale giver ikke en fyldestgørende beskrivelse af MWA-Phoenix' resterende begrænsninger ved overførsel mellem robotter.
Kilderne bekræfter heller ikke alle påstande om træningsdata — herunder brug af menneskevideo fra førstepersonsperspektiv og håndholdte UMI-optagelser, mere end 200.000 timers multimodale data eller at ingen testdata blev gentaget i træningen. Derfor er den sikreste konklusion, at MWA-Phoenix er offentliggjort med lovende, men virksomhedsrapporterede resultater; de tilgængelige kilder fastslår ikke uafhængigt, hvor godt alle dele af systemet virker i praksis. 1
2
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "Anyverse åbner robotmodellen MWA-Phoenix: 7 mia. parametre og resultater på seks tests"?
Anyverse Dynamics offentliggjorde MWA Phoenix den 22. oktober 2026 som en open source model til robotmanipulation med 7 mia.
What are the key points to validate first?
Anyverse Dynamics offentliggjorde MWA Phoenix den 22. oktober 2026 som en open source model til robotmanipulation med 7 mia. Modellen bruger RGB billeder uden dybdesensor eller ground truth dybde, og virksomheden rapporterer resultater fra seks evalueringer, herunder tests på fysiske robotter.
What should I do next in practice?
De oplyste resultater omfatter 94,63 % på LIBERO Plus, 66,48 % på LIBERO Pro, 82,67 % på RoboCasa GR1 Tabletop og 72,42 % på RoboTwin 2.0.
Sources
tech-momentum.comAnyverse Dynamics, 7B 로봇 월드 액션 모델 MWA-Phoenix 오픈소스 공개
atlas.prashish.comThe Week in AI - 19 to 25 October 2026 - AI Atlas
github.comGitHub - Anyverse-Dynamics/Phoenix-MWA: Foudation Model of Anyverse MWA™
robottoday.comrobottoday.com · suppliers-discovery · shandong-future-robotShandong Future Robot Co., Ltd. - RobotToday