Primotion 對外亮相時，拿出的不是自家晶片，而是具身 AI 模型 Paimon-0。這家公司的晶片仍在早期研發階段；它選擇先展示模型與執行軟體的進展，背後思路是讓演算法和機器人的運算需求，成為晶片設計的一部分。13

不過，Paimon-0 的評測成績也有值得留意之處：媒體報導稱它在 RoboCasa365 拿下第一，但該基準在 2026 年 10 月 19 日更新的排行榜，將它列在第四名。28

先推出模型，晶片還在研發中

Primotion 據報於 2026 年 7 月成立，並在 10 月 16 日首度公布業務進展，介紹自研具身基礎模型 Paimon-0。公司當時也宣布取得近人民幣 1 億元的意向採購訂單；這是採購意向，並非已完成的銷售。至於自研晶片，仍處於早期研發階段。34

公司提出的方向，是同步開發模型、執行環境、運算平台和專用晶片，而不是先把硬體規格獨立定案。對機器人晶片新創而言，先用模型與執行評估觀察機器人如何運作，也可能讓實際的運算需求成為後續晶片設計的參考。1318

Paimon-0 的成績，哪些有排名落差？

媒體報導指出，Paimon-0 在 RoboColiseum 的總分為 0.7754，通用操作子榜分數為 0.6613，並在擾動適應子榜領先。報導也列出它在 VLA-Arena 的平均成功率為 0.73，以及在雙臂機器人策略挑戰賽中取得 46.599 分。27 這些數字反映的是報導所述的評測結果，不能直接等同於模型在各種真實環境中的表現。

RoboCasa365 的排名尤其需要補上註腳。媒體報導曾以總分 58.1 稱 Paimon-0 排名第一；但 RoboCasa 官方排行榜在 10 月 19 日更新時，將同樣取得 58.1 分的 Paimon-0 列為第四名。該筆紀錄另列出原子可見任務成功率 79.3%、組合可見 55.8%、組合未見 36.7%。2819

因此，若引用 RoboCasa365 的成績，較妥當的寫法是同時交代分數與排行榜快照，而不是只重述「第一名」的說法。

模型先行，如何連到晶片策略？

Paimon-0 被描述為「分層異步世界動作模型」（hierarchical asynchronous world-action model，WAM）。它把視覺、語言、機器人狀態與動作納入共同表徵，並讓不同時間尺度的運算協同進行；其設計目標之一，是減少動作執行等待複雜推理結果的時間。3

Primotion 也表示，透過執行評估與雲端—裝置協作，可以更了解機器人在實際運作時需要多少運算能力，並把這些觀察用於晶片設計。18 目前可找到的資料支持這項廣義的軟硬體協同開發思路，但不足以獨立驗證更細部的架構說法。

300 毫秒不等於控制迴圈快十倍

10 月 26 日的一篇報導提到，Paimon-0 的動作區塊推論時間可達 300 毫秒。7 這是針對模型產生一段動作的推論時間；現有報導內容並未證實有一個可核實的 3,000 毫秒基準，也沒有顯示機器人底層控制迴圈的時間因此改變。

推論延遲與控制迴圈時序是不同指標，不能把 300 毫秒的說法直接解讀成機器人的控制速度提升十倍。

目前較明確的結論是：Primotion 選擇先以 Paimon-0 展示模型路線，再推進自家晶片；評測數字提供了初步參考，但 RoboCasa365 的排名差異，以及延遲測量資訊有限，都提醒讀者在引用相關成績時應保留來源與條件。

Primotion 對外亮相時，拿出的不是自家晶片，而是具身 AI 模型 Paimon-0。這家公司的晶片仍在早期研發階段；它選擇先展示模型與執行軟體的進展，背後思路是讓演算法和機器人的運算需求，成為晶片設計的一部分。13

不過，Paimon-0 的評測成績也有值得留意之處：媒體報導稱它在 RoboCasa365 拿下第一，但該基準在 2026 年 10 月 19 日更新的排行榜，將它列在第四名。28

先推出模型，晶片還在研發中

Primotion 據報於 2026 年 7 月成立，並在 10 月 16 日首度公布業務進展，介紹自研具身基礎模型 Paimon-0。公司當時也宣布取得近人民幣 1 億元的意向採購訂單；這是採購意向，並非已完成的銷售。至於自研晶片，仍處於早期研發階段。34

公司提出的方向，是同步開發模型、執行環境、運算平台和專用晶片，而不是先把硬體規格獨立定案。對機器人晶片新創而言，先用模型與執行評估觀察機器人如何運作，也可能讓實際的運算需求成為後續晶片設計的參考。1318

Paimon-0 的成績，哪些有排名落差？

媒體報導指出，Paimon-0 在 RoboColiseum 的總分為 0.7754，通用操作子榜分數為 0.6613，並在擾動適應子榜領先。報導也列出它在 VLA-Arena 的平均成功率為 0.73，以及在雙臂機器人策略挑戰賽中取得 46.599 分。27 這些數字反映的是報導所述的評測結果，不能直接等同於模型在各種真實環境中的表現。

RoboCasa365 的排名尤其需要補上註腳。媒體報導曾以總分 58.1 稱 Paimon-0 排名第一；但 RoboCasa 官方排行榜在 10 月 19 日更新時，將同樣取得 58.1 分的 Paimon-0 列為第四名。該筆紀錄另列出原子可見任務成功率 79.3%、組合可見 55.8%、組合未見 36.7%。2819

因此，若引用 RoboCasa365 的成績，較妥當的寫法是同時交代分數與排行榜快照，而不是只重述「第一名」的說法。

模型先行，如何連到晶片策略？

Paimon-0 被描述為「分層異步世界動作模型」（hierarchical asynchronous world-action model，WAM）。它把視覺、語言、機器人狀態與動作納入共同表徵，並讓不同時間尺度的運算協同進行；其設計目標之一，是減少動作執行等待複雜推理結果的時間。3

Primotion 也表示，透過執行評估與雲端—裝置協作，可以更了解機器人在實際運作時需要多少運算能力，並把這些觀察用於晶片設計。18 目前可找到的資料支持這項廣義的軟硬體協同開發思路，但不足以獨立驗證更細部的架構說法。

300 毫秒不等於控制迴圈快十倍

10 月 26 日的一篇報導提到，Paimon-0 的動作區塊推論時間可達 300 毫秒。7 這是針對模型產生一段動作的推論時間；現有報導內容並未證實有一個可核實的 3,000 毫秒基準，也沒有顯示機器人底層控制迴圈的時間因此改變。

推論延遲與控制迴圈時序是不同指標，不能把 300 毫秒的說法直接解讀成機器人的控制速度提升十倍。

目前較明確的結論是：Primotion 選擇先以 Paimon-0 展示模型路線，再推進自家晶片；評測數字提供了初步參考，但 RoboCasa365 的排名差異，以及延遲測量資訊有限，都提醒讀者在引用相關成績時應保留來源與條件。