通义千问团队发布三款具身智能模型，覆盖操作、世界建模与导航

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核心要点

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来源信息

原文标题：Meet Qwen-RobotSuite: Three Embodied AI Models for VLA Manipulation, Video World Modeling, and Navigation

We break down Qwen-RobotSuite, the Qwen team's three new embodied AI models. We cover RobotManip, a Vision-Language-Action model built on Qwen3.5-4B for manipulation. We cover RobotWorld, a language-conditioned video world model with a 60-layer MMDiT. We cover RobotNav, a navigation model built on Qwen3-VL across 2B, 4B, and 8B sizes. We walk through the architecture, data pipelines, and benchmark results for each. T

一句话结论：Qwen团队发布了三款具身智能模型，分别用于机械臂操作、视频世界建模和机器人导航。原始信息显示Qwen-RobotSuite包含三个模型：RobotManip，一个基于Qwen3.5-4B的视觉-语言-动作模型，用于操作任务；RobotWorld，一个语言条件视频世界模型，采用60层MMDiT架构；RobotNav，一个基于Qwen3-VL的导航模型，提供2B、4B和8B三种尺寸。文章详细介绍了每个模型的架构、数据管道和基准测试结果。这值得关注，因为这是通义千问团队在具身智能领域的系统性布局，三个模型覆盖了机器人核心能力，且基于成熟的大模型架构。影响对象主要是机器人研究者、具身智能开发者以及自动化领域的工程师。下一步建议研究人员阅读论文原文，了解模型架构细节和基准测试表现，并关注后续是否开放模型权重或API，以便在仿真或真实环境中进行验证。

来源信息：AI旗页热点日报，发布时间或入库日期为 2026-06-16。页面底部保留原文入口，适合继续核对完整上下文、原始表述和附带链接。

原文摘录

来源摘要

We break down Qwen-RobotSuite, the Qwen team's three new embodied AI models. We cover RobotManip, a Vision-Language-Action model built on Qwen3.5-4B for manipulation. We cover RobotWorld, a language-conditioned video world model with a 60-layer MMDiT. We cover RobotNav, a navigation model built on Qwen3-VL across 2B, 4B, and 8B sizes. We walk through the architecture, data pipelines, and benchmark results for each. T

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