无界动力对外正式发布并开源 MWA™-Phoenix 隐空间世界模型基座，这款 7B 参数端侧预训练基座仅依靠 RGB 视觉输入，不需要深度传感器，同时拿下六项机器人权威评测榜单前列，实现仿真环境到真机落地的全链路打通，补齐了具身智能模型从算法到真机稳定执行的落地短板，为通用机器人操作任务提供了高泛化、可直接部署的开源基础模型。之所以这款基座能够实现跨仿真、跨机器人本体、跨真实场景的稳定表现，核心在于它沿用无界动力隐空间世界模型搭配强化学习的完整技术路线，在统一隐空间内完成视觉、动作、物理交互的多模态表征，避开像素级预测带来的算力浪费与噪声干扰；同时搭配 Phoenix-ILA 动作学习模块，把运动轨迹与物体接触交互纳入统一训练，再配合同步发布的 Phoenix-PhysCanvas 交互式仿真平台，模型可以在云端仿真环境自主迭代优化，大幅降低真机调试成本，让模型能力能够平稳迁移到实体机器人上。想要顺利使用这款开源 MWA™-Phoenix 基座开展二次开发，首先进入官方 GitHub 仓库下载完整代码权重与技术文档，确认硬件环境满足 7B 端侧模型推理条件；其次加载预训练权重，完成视觉主干与隐空间动作模块的环境配置，在 Phoenix-PhysCanvas 仿真平台内开展任务训练；*后把训练好的模型导出为端侧部署版本，在多类型机械臂、灵巧手真机上完成迁移测试，持续优化连续操作的稳定性。综合整体技术实力来看，MWA™-Phoenix 不依赖额外深度信息、不借助 Agent 辅助，在环境扰动、物体变更、双臂协同、跨本体迁移等多类测试场景里都保持稳定高分，既可以用于桌面抓取、家居操作等常规任务开发，也能支撑工业机器人精细作业，是现阶段兼顾泛化能力与真机落地能力的开源具身基座。

一、MWA™-Phoenix 核心基础参数清单

表格

项目详细配置模型全称MWA™-Phoenix 隐空间世界动作模型基座参数量70 亿（7B），端侧轻量化预训练版本视觉输入仅 RGB 相机图像，无需真值深度传感器视觉主干DINOv3 视觉模型，融合 VGGT 几何知识蒸馏核心架构隐空间统一表征 + 双向动力学 + Phoenix-ILA 接触动作学习配套工具Phoenix-PhysCanvas 交互式仿真世界模型开源地址GitHub 开源，附带完整技术报告与训练脚本

二、六项权威榜单实测成绩汇总

  1. LIBERO-Plus（环境扰动测试）：94.63% 任务成功率，抗光影、机位、噪声干扰能力突出。
  2. LIBERO-Pro（物体与目标变更测试）：66.48%，具备极强的任务泛化能力。
  3. RoboCasa GR1 桌面操作：82.67%，相比前代模型提升 7.5 个百分点。
  4. Bench2Dex 跨本体灵巧手迁移：平均 45.6%，领先主流基线模型 17.3 个百分点。
  5. RoboTwin 2.0 双臂协同：72.42%，适合双臂机器人联合作业开发。
  6. RoboDojo 真机榜单：顺利完成 3 类机器人本体、18 项实操任务，打通仿真到真机的迁移链路。

三、三大核心技术创新点

1. 全链路隐空间建模，减少算力开销

放弃传统像素级世界预测，将视觉观测、动作指令、未来物理状态全部映射到同一隐空间做推理，大幅降低计算量，保障模型能够直接在机器人端侧硬件实时运行，不会出现推理延迟。

2. Phoenix-ILA 融合运动与接触交互

把机器人的位移运动、物体触碰、力交互同时放进动作学习流程，模型能够理解抓取、放置、推拉过程中的物理因果，避免出现抓取打滑、物体掉落等真机常见问题。

3. 仿真自主进化，降低真机试错成本

依托 Phoenix-PhysCanvas 仿真环境，基座可以自主反复执行任务、迭代策略，在虚拟环境里完成大部分训练，只需要少量真机微调就能投入使用，大幅缩减机器人项目开发周期。

四、MWA™-Phoenix 开源部署完整操作步骤

  1. 资源获取：访问官方 GitHub 开源仓库，下载预训练模型权重、源代码、评测数据集与技术白皮书，核对版本完整性。
  2. 环境搭建：配置 PyTorch 推理环境，完成 DINOv3 视觉主干、隐空间动作模块的依赖安装，适配 NVIDIA、国产 NPU 多类硬件。
  3. 仿真训练：在 Phoenix-PhysCanvas 仿真平台内搭建家居、桌面抓取场景，加载基座模型开展多步骤操作任务训练。
  4. 真机迁移：导出轻量化推理模型，接入机械臂与 RGB 相机，完成跨机器人本体的技能迁移测试，优化连续动作连贯性。
  5. 二次迭代：收集真机交互数据，继续用强化学习闭环优化模型，持续提升复杂场景下任务成功率。

五、适用开发场景清单

  1. 家用服务机器人：桌面物品分拣、餐具收纳、小件物体抓取等家居操作任务。
  2. 工业轻量作业：流水线小件分拣、零部件精准拾取、箱体开关等精细操作。
  3. 双臂协作机器人：双机械手协同搬运、组装、柔性装配类项目开发。
  4. 通用机器人算法研究：开展世界模型、具身智能、跨本体技能迁移方向的学术实验。

【常见问题】

问题 1：无界动力 MWA™-Phoenix 隐空间世界模型基座已经开源，这款模型是否需要深度相机才能运行？

回答 1：MWA™-Phoenix 隐空间世界模型基座仅依靠普通 RGB 相机输入图像，全程不需要真值深度传感器，硬件门槛更低，能够直接部署在绝大多数低成本机器人硬件上，适配大批量真机落地场景。

问题 2：MWA™-Phoenix 隐空间世界模型基座在六项权威榜单取得高分，能不能直接把仿真训练效果迁移到真机上？

回答 2：MWA™-Phoenix 依托 Phoenix-PhysCanvas 仿真环境完成预训练，配合隐空间双向动力学架构，大幅缩小仿真与现实之间的差距，仅需少量真机微调就可以把仿真里的操作能力平稳迁移到实体机器人，打通从算法到真机执行的链路。

问题 3：开发者使用开源 MWA™-Phoenix 隐空间世界模型基座，能做哪些方向的二次开发？

回答 3：开发者可以基于该基座开发家用服务机器人抓取任务、工业机械臂精细分拣、双臂机器人协同作业，同时还可以开展具身世界模型、跨机器人本体技能泛化、长时序物理因果预测等前沿技术研究，模型配套完整训练脚本，二次开发门槛较低。

【数据来源】

[2026-10-22] 无界动力发布并开源 MWA™-Phoenix 隐空间世界模型基座

[2026-10-22] Anyverse Dynamics Open-Sources MWA-Phoenix Pandaily

[2026-10-22] 无界动力发布并开源 MWA™-Phoenix 隐空间世界模型基座 ZAKER 新闻

[2026-06-30] 无界动力发布 MWA™隐空间世界模型 南方 +

[2026-06-29] 机器人参考丨融资数亿美元后登顶权威榜单 广州日报新花城

免责声明

本文所有模型参数、榜单测试成绩、开源信息均来自无界动力官方发布内容与主流科技媒体公开报道；MWA™-Phoenix 模型真机落地效果会受机器人硬件、相机画质、环境光照影响；开源代码与权重的使用遵循项目开源协议，本文仅作技术信息科普，不构成项目开发与商业落地决策建议。