WorldArena 2.0チャレンジでは、具身世界モデルを動画予測、オンライン強化学習、実機ロボット操作という3つの異なる条件で評価しました。結果は部門ごとに分かれ、あるモデルが一つの分野で優勝しても、ほかの分野を含む「総合王者」とは限りません。219

3部門の優勝モデル

部門	評価内容	優勝モデル
Track 1	動画予測	VisinceptのWorldIncept
Track 2	世界モデルをオンライン強化学習に活用	中関村学院のMW2
Track 3	実機ロボット操作	小米ロボットのViTacX

3部門はそれぞれ独立して順位付けされました。最終ランキングは2026年9月16日に発表され、賞金総額は7,000ドルと報じられています。1819

WorldArena 2.0で広がった評価範囲

WorldArenaは、清華大学のチームが複数の大学・研究機関と立ち上げた、具身世界モデルの評価基盤です。モデルの知覚性能だけでなく、タスクに役立つ機能も評価します。初期の基準は動画にとどまらない具身タスクへ広がっていましたが、2.0ではさらに、視覚から視触覚へ、オフライン評価からオンライン強化学習へ、シミュレーションから実機ロボットへと評価範囲を拡張しました。1927

この拡張に合わせ、チャレンジも動画予測、世界モデルを強化学習環境として使う評価、実機ロボット操作の3部門で構成されました。219

Track 1：WorldInceptが72.33点で首位

Track 1は動画予測を評価する部門です。70のタスクを15の指標で評価し、内訳は白いテーブル上のシーンが50件、色付きまたは模様のあるテーブル上のシーンが20件。ランキング対象は81モデルでした。1619

VisinceptのWorldInceptは72.33点で優勝。同済大学のBWM-Turboは71.49点で2位となり、差は0.84点でした。1619 報道によると、WorldInceptは物理法則への整合性、3D精度、意味的な整合性で首位となり、BWM-Turboは背景の一貫性や表現の類似度で強みを示しました。17

技術的なアプローチも異なります。WorldInceptはJEPA系の手法で、潜在空間の表現学習を重視。一方、BWM-Turboは拡散Transformerアーキテクチャに動的メモリーを組み合わせています。217

Track 2：オンライン強化学習でMW2が優勝

Track 2は、世界モデルをオンライン強化学習の訓練環境として使う能力を評価する部門です。WorldArena 2.0で新たに加わった評価分野の一つです。219

中関村学院のMW2が72.93点で優勝し、TTWMは72.40点で2位。得点差は0.53点でした。17 大会報道では、TTWMは晨昏線科技による目標条件付きの因果世界モデルと説明され、同社はJEPA系のアプローチと関連付けられています。217

この結果が示すのは、あくまで指定された評価条件での成績です。得点だけから、あらゆるロボット学習タスクで一方のモデルが優れていると結論づけることはできません。

Track 3：実機操作ではViTacXが首位

小米ロボットのViTacXは、実機ロボット操作を評価するTrack 3で優勝しました。WorldArena 2.0は基準全体として視触覚の能力も評価範囲に取り入れています。181927

この部門が扱うのは、動画予測や強化学習部門とは異なる能力です。ViTacXの優勝は実機操作の部門での結果であり、ほかの2部門も制したことを意味するものではありません。219

結果を見るときのポイント

3部門はそれぞれ、動画予測、オンライン強化学習の環境としての有用性、実機ロボット操作を評価しています。そのため、部門ごとに優勝モデルが異なるのは不自然ではありません。今回の結果から言えるのは、モデルが異なる評価軸でそれぞれ首位を獲得したこと。3種類の能力を通じた単一の総合王者は示されていません。219

ランキングを比較する際は、まず部門と評価タスクを確認することが大切です。一つの部門での優勝だけでは、ほかの部門や未評価のタスクでも優れているとは判断できません。

WorldArena 2.0チャレンジでは、具身世界モデルを動画予測、オンライン強化学習、実機ロボット操作という3つの異なる条件で評価しました。結果は部門ごとに分かれ、あるモデルが一つの分野で優勝しても、ほかの分野を含む「総合王者」とは限りません。219

3部門の優勝モデル

部門	評価内容	優勝モデル
Track 1	動画予測	VisinceptのWorldIncept
Track 2	世界モデルをオンライン強化学習に活用	中関村学院のMW2
Track 3	実機ロボット操作	小米ロボットのViTacX

3部門はそれぞれ独立して順位付けされました。最終ランキングは2026年9月16日に発表され、賞金総額は7,000ドルと報じられています。1819

WorldArena 2.0で広がった評価範囲

WorldArenaは、清華大学のチームが複数の大学・研究機関と立ち上げた、具身世界モデルの評価基盤です。モデルの知覚性能だけでなく、タスクに役立つ機能も評価します。初期の基準は動画にとどまらない具身タスクへ広がっていましたが、2.0ではさらに、視覚から視触覚へ、オフライン評価からオンライン強化学習へ、シミュレーションから実機ロボットへと評価範囲を拡張しました。1927

この拡張に合わせ、チャレンジも動画予測、世界モデルを強化学習環境として使う評価、実機ロボット操作の3部門で構成されました。219

Track 1：WorldInceptが72.33点で首位

Track 1は動画予測を評価する部門です。70のタスクを15の指標で評価し、内訳は白いテーブル上のシーンが50件、色付きまたは模様のあるテーブル上のシーンが20件。ランキング対象は81モデルでした。1619

VisinceptのWorldInceptは72.33点で優勝。同済大学のBWM-Turboは71.49点で2位となり、差は0.84点でした。1619 報道によると、WorldInceptは物理法則への整合性、3D精度、意味的な整合性で首位となり、BWM-Turboは背景の一貫性や表現の類似度で強みを示しました。17

技術的なアプローチも異なります。WorldInceptはJEPA系の手法で、潜在空間の表現学習を重視。一方、BWM-Turboは拡散Transformerアーキテクチャに動的メモリーを組み合わせています。217

Track 2：オンライン強化学習でMW2が優勝

Track 2は、世界モデルをオンライン強化学習の訓練環境として使う能力を評価する部門です。WorldArena 2.0で新たに加わった評価分野の一つです。219

中関村学院のMW2が72.93点で優勝し、TTWMは72.40点で2位。得点差は0.53点でした。17 大会報道では、TTWMは晨昏線科技による目標条件付きの因果世界モデルと説明され、同社はJEPA系のアプローチと関連付けられています。217

この結果が示すのは、あくまで指定された評価条件での成績です。得点だけから、あらゆるロボット学習タスクで一方のモデルが優れていると結論づけることはできません。

Track 3：実機操作ではViTacXが首位

小米ロボットのViTacXは、実機ロボット操作を評価するTrack 3で優勝しました。WorldArena 2.0は基準全体として視触覚の能力も評価範囲に取り入れています。181927

この部門が扱うのは、動画予測や強化学習部門とは異なる能力です。ViTacXの優勝は実機操作の部門での結果であり、ほかの2部門も制したことを意味するものではありません。219

結果を見るときのポイント

3部門はそれぞれ、動画予測、オンライン強化学習の環境としての有用性、実機ロボット操作を評価しています。そのため、部門ごとに優勝モデルが異なるのは不自然ではありません。今回の結果から言えるのは、モデルが異なる評価軸でそれぞれ首位を獲得したこと。3種類の能力を通じた単一の総合王者は示されていません。219

ランキングを比較する際は、まず部門と評価タスクを確認することが大切です。一つの部門での優勝だけでは、ほかの部門や未評価のタスクでも優れているとは判断できません。