AI 概述
7月9日蚂蚁灵波开源业内首个MoE架构具身智能视频模型LingBot-Video，面向机器人作业优化物理逻辑、长序列动作与推理速度。该30B模型仅激活3B参数，推理效率为稠密模型三倍；依托七万小时机器人专项数据与强化学习训练，在RBench评测得分0.620优于多款主流模型，适配机器人预判、仿真数据集生成等研发场景，代码已全量开放。
7 月 9 日，蚂蚁灵波正式开源 LingBot-Video，这也是业内首个采用混合专家（MoE）架构、专门服务具身智能的视频生成基础模型。不同于市面上主打影视创作的视频生成工具，该模型围绕机器人作业需求重塑预训练逻辑，在推理速度、物理逻辑还原、动作识别与任务完整性上实现全面优化，打通视频大模型从数字内容创作到机器人实体交互的技术通路。
依托北京大学与字节跳动联合推出的机器人专项评测基准 RBench，LingBot-Video 交出 0.620 的综合得分，超过 Wan2.6、Seedance1.5Pro、Cosmos3Super 等多款主流视频模型。这套基准重点核验生成画面是否契合现实物理规则，分数优势直观证明，该模型产出的机器人动作流程更连贯，执行任务的完整度更高。
除公开评测外，团队同步完成内部对照测试，从通用画面质量、具身场景适配两大维度，对标 NVIDIA Cosmos3、LongCat-Video 等五款主流开源模型。结果显示，LingBot-Video 在机器人相关场景中，对物理环境变化的理解、长序列动作一致性表现显著领先同类产品。
当前行业视频模型早已实现高清流畅画面输出，但大多侧重视觉观感，生成内容时常违背真实物理规律，且推理延迟偏高，难以适配机器人实时规划、闭环控制的刚需。行业技术路线也由此分化：一类聚焦影视、短视频内容生产，另一类深耕机器人物理世界感知与预测，LingBot-Video 正是后者路线的标志性成果。
模型性能优势来源于架构、数据集、训练策略三层系统性改造。
架构层面选用 DiT 搭配 MoE 方案，整体参数量 30B，单次推理仅激活 3B 参数，相较同等规模稠密模型，推理效率提升三倍，兼顾大模型表现力与机器人实时交互需求。
数据层面自研数据筛选引擎，在通用网络视频之外补充七万小时机器人专项素材，涵盖机械臂精细操作、移动导航、第一视角人机交互等场景，让模型掌握动作和环境联动逻辑，而非单纯复刻画面外观。
训练环节新增多维度强化学习奖励机制，除画面美观度、指令跟随、运动流畅度基础指标外，重点针对物理真实性、任务完成度做对齐优化，生成内容更贴合实体机器人作业逻辑。
据官方介绍，LingBot-Video 可支撑机器人动作预判、仿真数据集批量生成、动作条件建模、世界模型前沿研究等多项工作，目前模型代码已全面对外开放，供产业与科研机构落地研发。
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