（+微:hywyysxs）
从自身布局🕹到外部押注，蚂蚁🤾♀️👁️🗨️在具身智能赛🐾道上的双线策略已🥉经成形，如此密集🛃⏺的资本投入👈，能否与产🎮业成熟度的🏨节奏相匹🇫🇴配，是当前赛道➗面临的共同课😓题😼🈸。在参数量🐦上，这个经过中🍙间训练的🐏1.1🕡🥄B模型，面对的竞🎰😬争对手包括7.7🎡🥽B参数的Open🏤👨🦳VLA、3.1B💆参数的π🚔🏟0（基于Pali⛺🔦Gem🥪ma-1🤕的流匹配模👷♀️🌟型）、3.🏒8B参数的Qw🛶en2🚦.5VL-3B、👨👨👦🖥8.3B参数🥓🍸的Qwen2.🏠🦍5VL-7B，📒⛅以及规模从2B到🇬🇸🙌30B的多个🐸Qwen3V🇱🇸🇲🇽L系列模型🇰🇾🔹。研究团队设计📞🐲了这样一套方案：🥇👨👨👦👦复杂的任务规划交🧞♂️给运行在🎁👩⚕️远程服务器上🦍的大型专有模型（⏪如GPT-4🏊🇫🇲o或Gem🔎🇸🇩ini-2-F🎥lash），🏏它负责"读⏭🆚懂"用户意图并制⬆🛋定操作计划🈷👈；而元素定🧴位这个高度专业🤛化的视觉任务🖲，则下放给安装🤖在手机上💼💹的GoClick🎾🛎来完成😥🌛。
把探针台和 👨❤️💋👨ATE↪ 设备加在🐞🚦一起，一个完整的🦡🖨测试站🌅🥚点，投资接近💂♀️✋100👩🏫万美元🥬🌜。120万亿To🇸🇩☮ken，背🚙🔭后是日夜🐛🇻🇬轰鸣的G🐽PU集群和天🇬🇺🦒文数字的电费🌅。商用P📴🇻🇳C是本季度😔的核心🇳🇮🤶亮点——R🦌yzen↔ PR🗂🐸O PC的销🙇👩👩👧👦量同比增长超📺😘50%，Del⛵🇳🇨l、HP、🇸🇷Lenov🕔o都在扩👨👧👦大AMD产品🏇线🕰。ANYmal🗝🍻 D四足机器人和🇦🇷Unitr☝📹ee G1人形机🇱🇻🈁器人都实现了零🇲🇶👱样本迁移🙋♂️。作者声明：🇨🇿该图片由AI生成☂🥗 API🍨层面的体现就是🍗🇵🇪两个端🤤🗽点： 🏦⚜Reasonin🕟♦g端点：🌒解构指令、规划🕋🧫构图、锁定品💂牌/角色/产品🏸约束； Ge😉nerati🏘🕒on端点：⚗在推理结果💎🎢之上完成像素🥂渲染🇺🇾🗡。
