WorldArena 2.0’ın üç bağımsız parkurunda WorldIncept, MW2 ve ViTacX birinciliği aldı. Değerlendirme kapsamı görsel girdilerin ötesine geçerek görme dokunma verilerini, çevrim içi pekiştirmeli öğrenmeyi ve gerçek robotlarla görev yapmayı da içerdi.
YayımlayanGPT-6 Luna ile düzenlendiGörseller GPT Image 2 ile oluşturuldu
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What were the final results of the WorldArena 2.0 Challenge held with IROS 2026, including its Tsinghua-led benchmark origins and expansion. Article summary: The reported winners of the WorldArena 2.0 Challenge at IROS 2026 were Visincept’s WorldIncept in Track 1, Zhongguancun Academy’s MW2 in Track 2, and Xiaomi MiRobot’s ViTacX in Track 3; these were separate track titles, . Topic tags: general, general web, user generated, academic. 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
WorldArena 2.0 Challenge, fiziksel dünyada görev yapan yapay zekâ modellerini üç farklı sınava tabi tuttu: video tahmini, çevrim içi pekiştirmeli öğrenme ve gerçek robotlarla manipülasyon. Her kategorinin kazananı farklı olduğu için sonuçları tek bir “genel şampiyon” varmış gibi okumamak gerekiyor. 2
19
| Parkur | Değerlendirilen alan | Birinci olan model |
|---|---|---|
| Track 1 | Video tahmini | Visincept’in WorldIncept’i |
| Track 2 | Dünya modelini çevrim içi pekiştirmeli öğrenmede kullanma | Zhongguancun Academy’nin MW2’si |
| Track 3 | Gerçek robotlarla manipülasyon | Xiaomi Robotics’in ViTacX’i |
Parkurlar ayrı ayrı sıralandı. Sonuçların 16 Eylül 2026’da duyurulduğu ve toplam ödül havuzunun 7.000 dolar olduğu bildirildi. 18
19
Tsinghua Üniversitesi ekibinin farklı üniversite ve araştırma kurumlarıyla geliştirdiği WorldArena, fiziksel dünyada görev yapan dünya modellerini hem algı kalitesi hem de işlevsel fayda açısından değerlendirmeyi amaçlıyor. Önceki sürümde değerlendirme video üretiminin ötesine geçerek bedenlenmiş yapay zekâ görevlerini de kapsasa da ağırlıkla görsel girdilere, çevrim dışı görevlere ve simülasyona dayanıyordu. 19
27
WorldArena 2.0 bu çerçeveyi üç yönde genişletti: yalnızca görsel girdilerden görme-dokunma verilerine, çevrim dışı değerlendirmeden çevrim içi pekiştirmeli öğrenmeye ve simülasyondan gerçek robotlara. Yarışmanın üç parkuru da bu farklı değerlendirme alanlarını temsil ediyordu. 2
19
İlk parkurda video tahmini 15 ölçütle ve 70 görev üzerinden değerlendirildi. Görevlerin 50’si beyaz masa üstü sahnelerden, 20’si ise renkli veya dokulu masa yüzeylerinden oluşuyordu. Sıralamada 81 model yer aldı. 16
19
Visincept’in WorldIncept modeli 72,33 puanla birinci olurken Tongji Üniversitesi’nin BWM-Turbo modeli 71,49 puan aldı. Aradaki fark 0,84 puandı. 16
19 Bildirilen sonuçlara göre WorldIncept fizik kurallarına uyum, 3B doğruluk ve anlamsal hizalamada öne çıktı. BWM-Turbo ise arka plan tutarlılığı ve temsil benzerliği gibi ölçütlerde güçlü performans gösterdi.
17
İki modelin teknik yaklaşımları da farklıydı: WorldIncept, gizil uzayda temsil öğrenimine odaklanan JEPA çizgisinde tanımlanırken BWM-Turbo, dinamik bellekle birleştirilmiş difüzyon Transformer mimarisini kullandı. 2
17
WorldArena 2.0’a eklenen bu parkur, bir dünya modelinin çevrim içi pekiştirmeli öğrenme için eğitim ortamı olarak kullanılmasını değerlendiriyor. 2
19 Zhongguancun Academy’nin MW2 modeli 72,93 puanla birinci oldu. TTWM 72,40 puanla ikinci sırayı aldı; iki model arasındaki fark 0,53 puandı.
17
Yarışma haberlerinde TTWM, Chenhunxian Technology’nin hedef koşullu nedensel dünya modeli olarak tanımlanıyor ve ekip JEPA yaklaşımıyla ilişkilendiriliyor. 2
17 Bu sonuç, modellerin söz konusu parkurdaki performansını gösteriyor; tek başına her tür robot öğrenme görevinde üstün oldukları anlamına gelmiyor.
Xiaomi Robotics’in ViTacX modeli, gerçek robotlarla manipülasyona odaklanan üçüncü parkuru kazandı. WorldArena 2.0’ın kapsamı, bu tür görevlerde görme-dokunma yeteneklerini de değerlendirecek şekilde genişletilmişti. 18
19
27
Bu birincilik video tahmini veya pekiştirmeli öğrenme parkurlarındaki sonuçlarla aynı şeyi ölçmüyor: ViTacX’in gerçek robot görevleri parkurunda öne çıktığını gösteriyor, diğer iki parkurun da kazananı olduğunu değil. 2
19
Üç parkur üç ayrı beceri alanını ölçüyor: video tahmini, pekiştirmeli öğrenme için eğitim ortamı sağlama ve gerçek robotlarla görev yapma. Dolayısıyla farklı modellerin farklı kategorilerde birinci olması bir çelişki değil. Yarışmanın sonuçları, her ölçüm alanında ayrı liderler bulunduğunu gösteriyor; üç beceriyi bir arada temsil eden tek bir genel şampiyon açıklamıyor. 2
19
Bu nedenle sıralamalara bakarken önce hangi parkurun ve hangi görevin değerlendirildiğini göz önünde bulundurmak önemli. Bir kategorideki birincilik, modelin diğer kategorilerde veya yarışmadığı görevlerde de önde olduğunu kanıtlamaz.
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
WorldArena 2.0’ın üç bağımsız parkurunda WorldIncept, MW2 ve ViTacX birinciliği aldı.
WorldArena 2.0’ın üç bağımsız parkurunda WorldIncept, MW2 ve ViTacX birinciliği aldı. Değerlendirme kapsamı görsel girdilerin ötesine geçerek görme dokunma verilerini, çevrim içi pekiştirmeli öğrenmeyi ve gerçek robotlarla görev yapmayı da içerdi.
WorldArena 2.0’ın üç bağımsız parkurunda WorldIncept, MW2 ve ViTacX birinciliği aldı. Değerlendirme kapsamı görsel girdilerin ötesine geçerek görme dokunma verilerini, çevrim içi pekiştirmeli öğrenmeyi ve gerçek robotlarla görev yapmayı da içerdi.
YayımlayanGPT-6 Luna ile düzenlendiGörseller GPT Image 2 ile oluşturuldu
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What were the final results of the WorldArena 2.0 Challenge held with IROS 2026, including its Tsinghua-led benchmark origins and expansion. Article summary: The reported winners of the WorldArena 2.0 Challenge at IROS 2026 were Visincept’s WorldIncept in Track 1, Zhongguancun Academy’s MW2 in Track 2, and Xiaomi MiRobot’s ViTacX in Track 3; these were separate track titles, . Topic tags: general, general web, user generated, academic. 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
WorldArena 2.0 Challenge, fiziksel dünyada görev yapan yapay zekâ modellerini üç farklı sınava tabi tuttu: video tahmini, çevrim içi pekiştirmeli öğrenme ve gerçek robotlarla manipülasyon. Her kategorinin kazananı farklı olduğu için sonuçları tek bir “genel şampiyon” varmış gibi okumamak gerekiyor. 2
19
| Parkur | Değerlendirilen alan | Birinci olan model |
|---|---|---|
| Track 1 | Video tahmini | Visincept’in WorldIncept’i |
| Track 2 | Dünya modelini çevrim içi pekiştirmeli öğrenmede kullanma | Zhongguancun Academy’nin MW2’si |
| Track 3 | Gerçek robotlarla manipülasyon | Xiaomi Robotics’in ViTacX’i |
Parkurlar ayrı ayrı sıralandı. Sonuçların 16 Eylül 2026’da duyurulduğu ve toplam ödül havuzunun 7.000 dolar olduğu bildirildi. 18
19
Tsinghua Üniversitesi ekibinin farklı üniversite ve araştırma kurumlarıyla geliştirdiği WorldArena, fiziksel dünyada görev yapan dünya modellerini hem algı kalitesi hem de işlevsel fayda açısından değerlendirmeyi amaçlıyor. Önceki sürümde değerlendirme video üretiminin ötesine geçerek bedenlenmiş yapay zekâ görevlerini de kapsasa da ağırlıkla görsel girdilere, çevrim dışı görevlere ve simülasyona dayanıyordu. 19
27
WorldArena 2.0 bu çerçeveyi üç yönde genişletti: yalnızca görsel girdilerden görme-dokunma verilerine, çevrim dışı değerlendirmeden çevrim içi pekiştirmeli öğrenmeye ve simülasyondan gerçek robotlara. Yarışmanın üç parkuru da bu farklı değerlendirme alanlarını temsil ediyordu. 2
19
İlk parkurda video tahmini 15 ölçütle ve 70 görev üzerinden değerlendirildi. Görevlerin 50’si beyaz masa üstü sahnelerden, 20’si ise renkli veya dokulu masa yüzeylerinden oluşuyordu. Sıralamada 81 model yer aldı. 16
19
Visincept’in WorldIncept modeli 72,33 puanla birinci olurken Tongji Üniversitesi’nin BWM-Turbo modeli 71,49 puan aldı. Aradaki fark 0,84 puandı. 16
19 Bildirilen sonuçlara göre WorldIncept fizik kurallarına uyum, 3B doğruluk ve anlamsal hizalamada öne çıktı. BWM-Turbo ise arka plan tutarlılığı ve temsil benzerliği gibi ölçütlerde güçlü performans gösterdi.
17
İki modelin teknik yaklaşımları da farklıydı: WorldIncept, gizil uzayda temsil öğrenimine odaklanan JEPA çizgisinde tanımlanırken BWM-Turbo, dinamik bellekle birleştirilmiş difüzyon Transformer mimarisini kullandı. 2
17
WorldArena 2.0’a eklenen bu parkur, bir dünya modelinin çevrim içi pekiştirmeli öğrenme için eğitim ortamı olarak kullanılmasını değerlendiriyor. 2
19 Zhongguancun Academy’nin MW2 modeli 72,93 puanla birinci oldu. TTWM 72,40 puanla ikinci sırayı aldı; iki model arasındaki fark 0,53 puandı.
17
Yarışma haberlerinde TTWM, Chenhunxian Technology’nin hedef koşullu nedensel dünya modeli olarak tanımlanıyor ve ekip JEPA yaklaşımıyla ilişkilendiriliyor. 2
17 Bu sonuç, modellerin söz konusu parkurdaki performansını gösteriyor; tek başına her tür robot öğrenme görevinde üstün oldukları anlamına gelmiyor.
Xiaomi Robotics’in ViTacX modeli, gerçek robotlarla manipülasyona odaklanan üçüncü parkuru kazandı. WorldArena 2.0’ın kapsamı, bu tür görevlerde görme-dokunma yeteneklerini de değerlendirecek şekilde genişletilmişti. 18
19
27
Bu birincilik video tahmini veya pekiştirmeli öğrenme parkurlarındaki sonuçlarla aynı şeyi ölçmüyor: ViTacX’in gerçek robot görevleri parkurunda öne çıktığını gösteriyor, diğer iki parkurun da kazananı olduğunu değil. 2
19
Üç parkur üç ayrı beceri alanını ölçüyor: video tahmini, pekiştirmeli öğrenme için eğitim ortamı sağlama ve gerçek robotlarla görev yapma. Dolayısıyla farklı modellerin farklı kategorilerde birinci olması bir çelişki değil. Yarışmanın sonuçları, her ölçüm alanında ayrı liderler bulunduğunu gösteriyor; üç beceriyi bir arada temsil eden tek bir genel şampiyon açıklamıyor. 2
19
Bu nedenle sıralamalara bakarken önce hangi parkurun ve hangi görevin değerlendirildiğini göz önünde bulundurmak önemli. Bir kategorideki birincilik, modelin diğer kategorilerde veya yarışmadığı görevlerde de önde olduğunu kanıtlamaz.
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
WorldArena 2.0’ın üç bağımsız parkurunda WorldIncept, MW2 ve ViTacX birinciliği aldı.
WorldArena 2.0’ın üç bağımsız parkurunda WorldIncept, MW2 ve ViTacX birinciliği aldı. Değerlendirme kapsamı görsel girdilerin ötesine geçerek görme dokunma verilerini, çevrim içi pekiştirmeli öğrenmeyi ve gerçek robotlarla görev yapmayı da içerdi.