星源智联与北京大学联合发布RoboAgent，使3B参数VLM在未知场景达到94%成功率，超越GPT-4o。同时推出400万问答对数据集，提升具身模型决策性能。
RoboAgent的发布标志着具身智能领域在未知场景下的泛化能力取得重大突破。通过3B参数的小模型即可达到超越GPT-4o的成功率，大幅降低了具身智能的算力门槛。同时，400万问答对数据集为行业提供了高质量的训练资源，推动具身模型从“感知”向“决策”进化，对机器人、自动驾驶等领域的AI应用具有示范意义。
国内AI开发者和机器人企业可直接受益于RoboAgent的开源或商业化版本（具体形式待官方公布），有望降低具身智能的研发成本。400万问答对数据集可能开放给国内研究机构，加速本土具身智能生态建设。目前暂无访问限制或价格变化，但需关注后续是否提供中文支持及本地化部署方案。
聚合多个原始来源，避免单一信息源偏差