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GO-3 Nano prend la tête de RoboDojo en simulation, sans dominer tous les critères
GO 3 Nano Preview obtient la première place du classement des agents en simulation de RoboDojo, avec 61,90 points en moyenne et un taux de réussite de 56,42 %. L’écart avec PyRUA Lean, deuxième à 55,26 points et 50,35 % de réussite, est de 6,64 points.[11][17] Les scores par catégorie publiés par RoboDojo ne concord...
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Points clés à retenir
- GO 3 Nano Preview obtient la première place du classement des agents en simulation de RoboDojo, avec 61,90 points en moyenne et un taux de réussite de 56,42 %.
- L’écart avec PyRUA Lean, deuxième à 55,26 points et 50,35 % de réussite, est de 6,64 points.[11][17]
- Les scores par catégorie publiés par RoboDojo ne concordent pas avec ceux rapportés par certains médias chinois : les affirmations de victoires dans chaque dimension sont donc à nuancer.[8][10][12]
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openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does AgiBot’s GO-3 Nano Preview’s October 27, 2026 debut atop RoboDojo’s simulation leaderboard reveal about its performance and signif. Article summary: GO-3 Nano Preview’s debut indicates a strong overall simulation result, not proof of uniformly superior robotic intelligence: it topped RoboDojo with a 61.90 average score and 56.42% success rate.[2] Its broader signific. Topic tags: general, general web, user generated. 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, charts with fa
GO-3 Nano Preview, un modèle d’AgiBot, s’est hissé en tête du classement des agents en simulation de RoboDojo avec un score moyen de 61,90 et un taux de réussite de 56,42 %. C’est une avance notable sur les autres entrées, mais elle concerne uniquement les tâches simulées : elle ne démontre pas que le modèle est le meilleur dans toutes les capacités, ni qu’il domine les tâches réalisées avec de vrais robots.12
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Ce que mesure le classement
RoboDojo regroupe 42 tâches de simulation et 18 tâches en conditions réelles. Dans sa mise à jour du 27 octobre, le benchmark indique que GO-3 Nano Preview a été ajouté au classement de simulation, dans la catégorie des agents, avec une contribution d’AgiBot.17 Ses résultats ne doivent donc pas être interprétés comme une performance sur l’ensemble des 60 tâches ni comme une démonstration de ses capacités sur un robot réel.
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Le modèle devance PyRUA-Lean, crédité de 55,26 points et d’un taux de réussite de 50,35 %. Cela représente une avance de 6,64 points au score et de 6,07 points de pourcentage au taux de réussite.11
17 Ces chiffres permettent de comparer les systèmes dans le cadre précis de RoboDojo, mais ne constituent pas une mesure universelle des capacités robotiques.
Une première place au total, pas un sans-faute
Dans la version du classement publiée par RoboDojo, GO-3 Nano Preview obtient 33,66 en généralisation, 76,00 en précision, 53,50 en exécution de longue durée, 63,67 en mémoire et 55,25 sur les tâches ouvertes.12 Sur ce même relevé, HexaShell-Preview fait mieux en généralisation, avec 34,50, et en mémoire, avec 81,00.
12 La première place au score global ne signifie donc pas que GO-3 mène dans chaque catégorie.
Les chiffres par dimension ne sont toutefois pas les mêmes dans toutes les publications. Des médias chinois attribuent à GO-3 Nano Preview des scores de 78,65 en manipulation de précision, de 68,21 en exécution de longue durée et de 61,71 pour des tâches sémantiques ouvertes, en affirmant qu’il arrive premier dans ces trois catégories.8
10 Ces valeurs ne correspondent pas aux scores affichés dans le relevé du classement RoboDojo.
12 Faute d’explication claire sur cet écart, mieux vaut distinguer les chiffres relayés par ces médias de ceux figurant sur le tableau du benchmark, plutôt que de les mélanger.
Pourquoi cette entrée compte
RoboDojo classe GO-3 Nano Preview comme un agent soumis par AgiBot.17 Le résultat est donc intéressant à la fois comme performance d’un système de manipulation et comme point de comparaison avec d’autres entrées évaluées sur le même benchmark. Il apporte un indicateur partagé, lié aux tâches, au protocole et au dispositif de simulation propres à RoboDojo.
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En revanche, le classement ne permet pas à lui seul de déterminer comment le système est conçu, ni quelle part de sa performance revient à une architecture particulière. Une bonne place en simulation ne suffit pas non plus à établir la fiabilité du modèle une fois déployé dans le monde réel. Les informations disponibles étayent le résultat au benchmark, mais ne tranchent pas ces questions plus larges.
À retenir
GO-3 Nano Preview signe un résultat global solide : première place du classement des agents en simulation de RoboDojo, avec 61,90 points de moyenne et 56,42 % de réussite. Il faut toutefois en garder la portée exacte à l’esprit : le classement ne porte pas sur les tâches réelles, le modèle ne devance pas toutes les entrées dans chaque dimension du relevé publié, et certains scores par catégorie rapportés dans la presse ne concordent pas avec ceux du tableau RoboDojo.8
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GO 3 Nano Preview obtient la première place du classement des agents en simulation de RoboDojo, avec 61,90 points en moyenne et un taux de réussite de 56,42 %.
Quels sont les points clés à valider en premier ?
GO 3 Nano Preview obtient la première place du classement des agents en simulation de RoboDojo, avec 61,90 points en moyenne et un taux de réussite de 56,42 %. L’écart avec PyRUA Lean, deuxième à 55,26 points et 50,35 % de réussite, est de 6,64 points.[11][17]
Que dois-je faire ensuite en pratique ?
Les scores par catégorie publiés par RoboDojo ne concordent pas avec ceux rapportés par certains médias chinois : les affirmations de victoires dans chaque dimension sont donc à nuancer.[8][10][12]
Sources
robodojo-benchmark.comRoboDojo: A Unified Sim-and-Real Benchmark for Comprehensive Evaluation of Generalist Robot Manipulation Policies
pandaily.comAgiBot's GO-3 Nano Preview Tops RoboDojo's Simulation Leaderboard With a 61.90 Average Score
hk.finance.yahoo.com智元GO-3 Nano Preview在RoboDojo榜超越GPT-6 Astra