智元发布具身模型GO-3 Preview 能做煎饼果子、登顶三大榜单

10月30日，据报道，10 月 29 日智元正式推出预训练、后训练、部署后实现全链路规模化学习的具身模型 GO-3 Preview。该模型采用具身原生的 WRAM（World Reasoning Action Model）架构，将任务推理、未来预测与动作生成连接起来，让机器人理解指令、预测未来并生成可执行的动作。

该模型已于近日登顶 RoboDojo、RoboTwin、RoboColiseum 三大行业权威评测榜单，将于 2026 年底全面开源。基于 WRAM 架构，GO-3 Preview 从数据与模型两个维度共同推进 Scaling，让异构经验参与共同学习。数据维度解决学什么、学得够不够广，模型维度解决如何承接和运用这些经验，把分散的经验转化为可迁移的通用能力。

经过预训练，模型任务迁移与复杂技能适应能力更强，并在零样本与少样本任务中得到检验，在家居、厨房、多机协作、灵巧操作场景里不用额外微调就能完成陌生任务。面对更复杂的任务，它可利用少量示范进一步学习，完成制作煎饼果子这样的长程精细任务。

在后训练阶段，智元构建分布式混合环境后训练系统 Genie Evolver，依托百台真机并结合物理仿真与世界模型，让机器人在实践中提升能力。部署后阶段，智元通过具身 Agent 框架 Genie Master 把判断、执行与反馈连接起来，让机器人实现自主改进。搭载该框架的精灵 G2 在真实便利店上岗期间，不依赖人工示范与调试，自己定位失败原因、调整策略、沉淀经验，完整任务流程成功率从首日 28.6% 提升至 5 天后 85.7%。