Qwen 团队开源 uni-robot-agent，让通用大模型直接操控机器人
先了解这件事
清华与 UC Berkeley 的 Qwen 开发者团队发布了开源 harness uni-robot-agent，通过工具调用把通用大语言模型连接到机器人系统，无需改动模型权重。配合本地运行的 Qwen3.8-Flash-Next，团队称其在 19 个真实机器人操作任务上测试，平均 API 成本为每任务 $1.09，对比 GPT-6 Astra 的 $21.29。 据该团队称，不进行机器人专用微调的 Qwen 得分略高于微调过的 π₀.₅；在另一项测试中，得分从 1.90 升至 31.39，超过 RoboDojo Team 用 GPT-6 Astra 的成绩，并分别比微调 π0.5 高 5.75 分、比 zero-shot Dream-1 高 10 分。这些成绩出自团队的测试结果，尚为报道中的说法。
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- Reddit · r/LocalLLaMA开源 harness uni-robot-agent 让 Qwen3.8-Flash-Next 直接操控真实机器人
清华与 UC Berkeley 的 Qwen 开发者团队发布了开源 harness uni-robot-agent，通过工具调用把通用大语言模型连接到机器人系统，无需改动模型权重。本地运行的 Qwen3.8-Flash-Next 在 19 个真实机器人操作任务上平均 API 成本为 $1.09 per task，对比 GPT-6 Astra 的 $21.29；不进行任何机器人专用微调的 Qwen 得分略高于微调过的 π₀.₅，另一项测试中得分从 1.90 升至 31.39，超过 RoboDojo Team 用 GPT-6 Astra 的成绩，并分别比微调 π0.5 高 5.75 分、比 zero-shot Dream-1 高 10 分。
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