原力靈機開源具身智能基礎模型 DM0.5，登頂 RoboDojo 榜單並將核心延遲降至 57ms

原力靈機發布並全面開源具身智能基礎模型 DM0.5，包含模型權重、訓練框架與下游任務工作流已於 GitHub 與 Hugging Face 釋出。據報導，DM0.5 登頂 RoboDojo 評測榜單，取得綜合得分 24.90 與平均成功率 19.34%（該榜單頭部模型平均成功率為 8.80%），其中 Memory 維度獲得 47.74 分。在其他評測中，DM0.5 於 LIBERO 取得 99.0% 綜合成功率，RoboTwin 2.0 複雜場景達 93.3%，VLA-Arena 最高難度達 44.1%。 在架構與能力方面，DM0.5 原生支援最長 60 秒記憶能力，可跨語言理解人類示教影片；採用 System1（動作專家網路）與 System2（高階大腦）雙系統架構以提升抗干擾能力；並引入 11 項推理任務的具身思維鏈，對指令、本體與環境進行聯合建模。訓練資料包含 5 萬小時真機高精度操作、10 萬小時場景影片，以及 100 萬平方公尺空間的仿真資料。 透過推理系統最佳化，DM0.5 的模型核心延遲從 534.04 ms 降至 57.49 ms（降低 89.2%），API 延遲 p50 為 67.75 ms，同時 LIBERO 成功率維持在 98.40%。實測場景展示包含 0.1 至 1 毫米尺度的微型積木抓取扣合、柔性物體（削黃瓜）的即時閉環調整，以及物流單件分離任務（平均 3 秒一單，準確率逾 99%）。