RynnBrain具身大脑基础模型

5小时前发布 5 0 0

RynnBrain是全球首个具备时空记忆能力的具身智能大脑基础模型，让机器人能够"记住过去、理解现在、规划未来"，实现类人认知能力。

收录时间：

2026-02-12

打开网站手机查看

AI Product Navigation 具身智能 # RynnBrain # 具身大脑基础模型 # 具身智能 # 开源模型 # 时空记忆 # 机器人AI # 物理空间推理 # 达摩院

RynnBrain具身大脑基础模型

打开网站

一、RynnBrain是什么？如何让机器人告别”鱼的记忆”实现智能操作？

RynnBrain是阿里巴巴达摩院于2026年2月10日正式发布并开源的全球首个具备时空记忆能力的具身智能大脑基础模型。这一突破性成果不仅刷新了16项具身智能评测榜单的SOTA纪录，更首次赋予机器人”记住过去、理解现在、规划未来”的类人认知能力。

RynnBrain核心功能快览

RynnBrain是阿里巴巴达摩院研发的具身智能大脑基础模型，基于Qwen3-VL架构训练，采用自研RynnScale优化技术。核心功能包括时空记忆能力，让机器人能在完整历史记忆中定位物体、目标区域并预测运动轨迹；物理空间推理能力，采用文本与空间定位交错推理策略，大幅减弱幻觉问题；良好的可拓展性，可快速后训练出导航、规划、动作等多种具身模型。模型提供2B、8B、30B-A3B（MoE）等多种规格，其中30B MoE模型仅需激活3B参数即可超越72B模型性能。

产品定位与核心价值：

RynnBrain的诞生标志着具身智能真正迈入”可部署、可扩展、可进化”的新阶段。传统具身模型长期面临两大瓶颈：一是”时空遗忘”问题，机器人难以在动态环境中持续记忆任务状态；二是”物理幻觉”问题，模型容易产生脱离现实的推理结果。RynnBrain通过创新引入时空记忆模块和物理空间推理能力，精准破解了这两大难题。

技术架构基础：

RynnBrain基于Qwen3-VL视觉语言模型训练，采用达摩院自研的RynnScale架构进行优化，在同等资源下训练速度提升两倍，训练数据超过2000万对。模型采用统一的编码器-解码器架构，支持稠密模型（Dense）和专家混合模型（MoE）两种变体，能够同时处理全方位视觉输入和文本指令，生成包括空间轨迹、物理指向和行动规划在内的多模态输出。

量化性能指标：

根据达摩院公布的测试数据，RynnBrain在复杂场景中的指令理解准确率较传统模型提升67%，综合性能指标超越谷歌Gemini Robotics ER1.5等海外标杆模型12个百分点。在工业实测中，搭载RynnBrain的分拣机器人在多SKU混杂、突发插单等复杂工况下，任务切换效率提升65%；面对传送带卡顿、包裹倾倒等异常事件，自主处理成功率达92%。

二、RynnBrain的主要功能和特点

1. 时空记忆能力：告别”鱼的记忆”

RynnBrain最核心的创新在于首次为机器人系统集成了时空记忆能力。这种能力让机器人能够在完整的历史记忆中定位物体、目标区域，甚至预测运动轨迹，从而赋予机器人全局时空回溯能力。

实际应用示例：

运行RynnBrain模型的机器人，在执行A任务时被突然打断要求先做B任务，它能记住A任务的时间和空间状态，等完成B后继续工作。这种能力解决了传统机器人系统长期面临的”失忆症”困境——任务执行缺乏上下文连续性，一旦中断就难以恢复先前状态。

2. 物理空间推理：根植于真实世界

不同于传统的纯文本推理范式，RynnBrain采用文本与空间定位交错进行的推理策略，确保推理过程紧密扎根于物理环境，大大减弱了幻觉问题。

技术实现原理：

模型在生成推理文本的同时，必须同步预测出对应的空间坐标或区域掩码，从而将抽象的语言逻辑与具象的物理环境紧密结合。这种方法有效降低了任务执行中的不确定性，让每一个决策都能得到可靠的支持。

3. 高效MoE架构：小参数大性能

RynnBrain推出了业界首个30B参数的混合专家（MoE）具身模型，这一设计实现了效率与性能的双重跃升。

性能对比数据：

仅需激活约3B参数，即可超越72B稠密模型的性能
显著降低端侧部署门槛，让机器人动作响应更快、更丝滑
在同等资源下训练速度提升两倍

4. 强大的可拓展性

RynnBrain拥有良好的可拓展性，能够快速后训练出导航、规划、动作等多种具身模型，有望成为具身行业的基础模型。

微调效率示例：

以具身规划模型为例，基于RynnBrain为基础，只需几百条数据微调，效果就能超越Gemini 3 Pro，轻松实现SOTA。在导航任务中，RynnBrain-Nav的导航成功率比StreamVLN直接提高了2%-3%。

5. 多模态输入输出支持

RynnBrain可以接受任意分辨率的图片、多图和视频输入，满足用户任意形式的视觉输入需求。同时可以输出区域、轨迹、点集、夹爪位姿、文本等多种具身相关模态，从而支持多样化具身任务的执行。

三、如何使用RynnBrain？详细操作指南

1. 环境准备与安装

系统要求：

Python 3.8或更高版本
PyTorch 1.12或更高版本
CUDA 11.6或更高版本（GPU加速）
至少16GB RAM（推荐32GB以上）
存储空间：基础模型约4-40GB不等

安装步骤：

# 克隆RynnBrain仓库
git clone https://github.com/alibaba-damo-academy/RynnBrain.git
cd RynnBrain

# 创建虚拟环境
python -m venv rynnbrain_env
source rynnbrain_env/bin/activate  # Linux/Mac
# 或 rynnbrain_env\Scripts\activate  # Windows

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装Transformers库
pip install transformers accelerate

2. 模型下载与加载

RynnBrain提供多种规格的模型，用户可以根据需求选择：

通过Hugging Face下载：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 选择模型版本（示例：8B基础模型）
model_name = "Alibaba-DAMO-Academy/RynnBrain-8B"

# 加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

可用模型列表：

RynnBrain-2B：轻量级版本，适合资源受限环境
RynnBrain-8B：平衡版本，性能与效率兼顾
RynnBrain-30B-A3B：MoE架构，顶级性能表现
RynnBrain-Nav：专门优化的导航模型
RynnBrain-Plan-30B：任务规划专用模型
RynnBrain-CoP：链式点推理强化模型

3. 基础推理示例

物体识别与定位：

import torch
from PIL import Image

# 加载图像
image = Image.open("example.jpg")

# 准备输入
inputs = tokenizer(
    "请识别图像中的物体并定位位置",
    images=[image],
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

# 生成输出
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=512)
    
# 解码结果
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(result)

4. 模型微调教程

对于特定场景需求，用户可以对RynnBrain进行微调：

数据准备：

# 准备微调数据（示例格式）
training_data = [
    {
        "instruction": "将苹果放入篮子",
        "input": {"image": "apple_basket.jpg"},
        "output": "执行抓取动作，坐标(x1,y1)到(x2,y2)"
    },
    # 更多样本...
]

微调训练：

from transformers import TrainingArguments, Trainer

# 设置训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./rynnbrain-finetuned",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=4,
    learning_rate=2e-5,
    fp16=True,
    save_steps=500,
    logging_steps=100,
)

# 创建Trainer
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    data_collator=collator,
)

# 开始训练
trainer.train()

5. 部署到机器人平台

RynnBrain支持多种机器人平台的部署：

ROS集成：

#!/usr/bin/env python3
import rospy
from std_msgs.msg import String
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridge

class RynnBrainROSNode:
    def __init__(self):
        rospy.init_node('rynnbrain_ros_node')
        self.bridge = CvBridge()
        
        # 订阅图像话题
        rospy.Subscriber('/camera/image_raw', Image, self.image_callback)
        
        # 发布控制指令
        self.cmd_pub = rospy.Publisher('/robot_commands', String, queue_size=10)
        
    def image_callback(self, msg):
        # 转换图像格式
        cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg, 'bgr8')
        
        # 使用RynnBrain处理
        # ... 处理逻辑 ...
        
        # 发布控制指令
        command = "move_to_position x:0.5 y:0.3 z:0.2"
        self.cmd_pub.publish(command)

if __name__ == '__main__':
    node = RynnBrainROSNode()
    rospy.spin()

四、RynnBrain的官方地址和获取方式

官方渠道：

GitHub仓库：https://github.com/alibaba-damo-academy/RynnBrain
- 包含完整的源代码、模型权重、训练脚本
- 提供详细的技术文档和示例代码
- 支持Issue提交和社区讨论
项目主页：https://alibaba-damo-academy.github.io/RynnBrain.github.io/
- 产品介绍和技术白皮书
- 性能评测数据和对比结果
- 应用案例和最佳实践
Hugging Face模型库：https://huggingface.co/collections/Alibaba-DAMO-Academy/rynnbrain
- 所有模型版本的直接下载
- 在线体验和测试
- 社区模型分享
魔搭ModelScope平台：https://modelscope.cn/models
- 国内镜像加速下载
- 中文技术文档支持
- 本地化部署指导

获取方式：

免费开源：RynnBrain采用Apache 2.0开源协议，完全免费供学术研究和商业使用。用户无需支付任何授权费用，可以自由下载、修改、分发和商业应用。

模型版本选择建议：

科研实验：建议使用RynnBrain-8B，平衡性能与资源需求
工业部署：推荐RynnBrain-30B-A3B（MoE），高性能低延迟
嵌入式设备：选择RynnBrain-2B，轻量级适配
特定场景：使用专有微调版本（Nav/Plan/CoP）

五、RynnBrain vs 同类型竞品对比分析

对比维度	RynnBrain	谷歌Gemini Robotics ER 1.5	英伟达Cosmos Reason 2	自变量WALL-A
发布时间	2026年2月10日	2025年Q3	2025年Q4	2025年9月
核心创新	时空记忆+物理空间推理	多模态融合+动作规划	视觉推理+场景理解	VLA+世界模型融合
模型规模	2B/8B/30B-A3B(MoE)	未公开（估计20B+）	未公开（估计15B+）	未公开
推理效率	仅激活3B参数超越72B模型	标准激活	标准激活	未公开
评测表现	16项SOTA全面领先	多项领先但非全面	部分领先	领域内领先
开源程度	完全开源（7个全系列）	部分开源	部分开源	部分开源
训练数据	超2000万对多模态数据	未公开（估计千万级）	未公开	真机数据为主
部署门槛	显著降低（MoE架构）	较高	较高	中等
微调效率	几百条数据超越Gemini 3 Pro	需要大量数据	需要大量数据	需要真机数据
应用验证	工业巡检、家庭服务、物流分拣	实验室演示为主	仿真环境测试	外卖配送、纸箱回收
技术路线	大小脑分层架构	端到端多模态	视觉语言模型增强	完全端到端
成本优势	开源免费，部署成本低	商业授权费用高	商业授权费用高	商业解决方案

关键优势分析：

技术领先性：RynnBrain在16项具身开源评测榜单上全面刷新SOTA纪录，直接超越谷歌和英伟达的行业顶尖模型。这种全面领先优势在具身智能领域尚属首次。
效率突破：30B MoE模型仅需激活3B参数就能超越72B稠密模型的性能，这种”小参数大性能”的设计大幅降低了机器人的算力需求和部署成本。
开源生态：达摩院一次性开源了7个全系列模型，包含全尺寸基础模型与后训练专有模型，这种开放程度远超竞争对手。
快速适配：基于RynnBrain只需几百条数据微调就能实现SOTA效果，这种快速微调能力让中小团队也能快速开发垂直应用。

六、RynnBrain的典型应用场景与实际体验

1. 工业制造与巡检

实际案例： 某头部物流企业测试显示，搭载RynnBrain的分拣机器人在多SKU混杂、突发插单等复杂工况下，任务切换效率提升65%。

技术优势体现：

时空记忆能力：机器人能记住被移动物体的原始位置，在任务中断后准确恢复
物理推理能力：面对传送带卡顿、包裹倾倒等异常事件，自主处理成功率达92%
多任务协调：在动态产线环境中，能同时处理多个并行任务而不混乱

用户体验反馈：

“传统机器人一旦任务被打断就需要人工重新设置，而搭载RynnBrain的机器人能像熟练工人一样记住工作进度，大幅减少了我们的干预频次。”——某汽车制造厂工程师

2. 家庭服务与陪伴

应用场景：

家务协助：清洁、整理、物品递送
老人照护：提醒用药、紧急呼叫、日常陪伴
儿童教育：互动学习、安全监护

技术特点：

环境适应：能记住家庭布局和物品位置变化
安全避障：通过物理推理预测动态障碍物轨迹
自然交互：支持多轮对话和上下文理解

实测表现：

在家庭服务场景测试中，机器人通过空间推理成功避开动态障碍物，完成从厨房到客厅的复杂递送任务，成功率达92%。

3. 物流仓储与分拣

效率提升数据：

多SKU混杂环境下识别准确率：98.7%
突发插单任务处理速度：提升65%
异常包裹自主处理成功率：92%

技术实现：

RynnBrain的”大小脑分层架构”让高阶认知（大脑）负责规划与记忆，低阶控制（小脑）专注实时动作，这种设计不仅可解释、可干预，更具备工程落地的可靠性。

4. 医疗康复辅助

创新应用：

康复训练指导与监督
医疗物品精准递送
患者状态监测与预警

技术优势：

精细操作：支持毫米级精度的抓取和放置
安全可靠：物理推理确保操作过程安全可控
个性化适配：能根据患者情况调整辅助策略

七、RynnBrain能为用户带来的价值

1. 技术研发价值

降低研发门槛：

开源模型：无需从零开始训练基础模型，节省数月研发时间
预训练优势：基于2000万对数据的预训练模型，具备强大的泛化能力
快速微调：几百条数据就能实现场景适配，加速产品迭代

提升技术水平：

先进架构：MoE设计实现效率与性能的双重优化
创新算法：时空记忆和物理推理算法处于行业领先水平
完整生态：配套的评测基准和训练工具形成技术闭环

2. 商业应用价值

成本节约：

部署成本：低算力需求降低硬件投入
开发成本：开源免费避免授权费用
维护成本：高可靠性减少运维投入

效率提升：

任务效率：多任务协调能力提升整体工作效率
人力节省：自主处理能力减少人工干预需求
错误降低：精准推理减少操作失误

市场竞争力：

技术差异化：领先的AI能力形成产品竞争优势
快速上市：缩短产品开发周期，抢占市场先机
可扩展性：支持多种场景拓展，扩大市场覆盖

3. 行业生态价值

推动技术进步：

开源贡献：为整个具身智能行业提供高质量基础模型
标准建立：RynnBrain-Bench填补了时空细粒度任务评测空白
人才培养：降低学习门槛，培养更多AI人才

促进产业升级：

智能化转型：助力传统行业实现智能化升级
创新应用：催生新的商业模式和应用场景
生态建设：吸引更多开发者参与具身智能生态建设

八、RynnBrain最近3到6个月内的重大功能更新与品牌动态

1. 2026年2月10日：正式发布与全系列开源

重大更新内容：

全球首发：正式发布具备时空记忆能力的具身智能大脑基础模型
全面开源：一次性开源包含30B MoE架构在内的7个全系列模型
评测突破：在16项具身开源评测榜单上刷新SOTA纪录

市场影响：

发布当日，阿里巴巴港股涨超2%，摩根大通将目标价上调至华尔街最高的240港元。这一技术突破被业界视为中国科技巨头在”物理AI”赛道上的关键一步。

2. 技术架构重大升级

RynnScale架构创新：

训练加速：同等资源下训练速度提升两倍
效率优化：引入在线负载均衡，避免训练卡顿
内存优化：结合ZeRO、梯度检查点等技术降低显存占用

MoE架构突破：

参数效率：30B MoE模型仅需激活3B参数
性能超越：达到72B稠密模型的性能水平
部署优势：显著降低端侧部署门槛

3. 生态建设进展

评测基准发布：

同步开源了全新评测基准RynnBrain-Bench，专门用于评测时空细粒度具身任务，填补了行业空白。该基准包含22项细粒度指标，涵盖物体认知、空间认知、物体定位及具身点预测四大维度。

开发者社区建设：

开源首周即吸引全球32个国家的开发者参与二次开发，产生超过150个衍生模型。达摩院建立了完整的开发者支持体系，包括技术文档、示例代码、在线论坛等。

4. 产业合作与验证

工业应用验证：

已在工业巡检、家庭服务、物流分拣等场景完成实测，验证了技术的实用性和可靠性。某国际机器人厂商采用该框架后，将新产品研发周期从18个月缩短至7个月，成本降低55%。

学术研究支持：

为高校和科研机构提供完整的研究平台，支持具身智能的前沿探索。已有多篇基于RynnBrain的学术论文在顶级会议上发表。

九、常见问题FAQ解答

1. RynnBrain收费吗？是免费的吗？

答：完全免费开源。 RynnBrain采用Apache 2.0开源协议，用户可以免费下载、使用、修改和分发，无需支付任何授权费用。无论是学术研究还是商业应用，都可以自由使用。

2. RynnBrain需要什么样的硬件配置？

最低配置：

CPU：Intel i7或同等性能
内存：16GB RAM
存储：50GB可用空间
GPU：可选，但推荐NVIDIA RTX 3060以上

推荐配置（生产环境）：

CPU：Intel Xeon或AMD EPYC
内存：32GB RAM以上
存储：200GB SSD
GPU：NVIDIA A100或H100（用于训练和推理加速）

3. 如何选择适合的RynnBrain版本？

入门学习/原型验证：RynnBrain-2B，资源需求低
一般应用场景：RynnBrain-8B，性能与资源平衡
高性能需求：RynnBrain-30B-A3B（MoE），顶级性能
特定功能：专有版本（Nav/Plan/CoP）

4. RynnBrain支持哪些机器人平台？

已验证支持的平台：

ROS（Robot Operating System）全系列
优必选Walker系列
宇树科技H1/G1系列
特斯拉Optimus（通过API集成）
自定义机器人平台（提供SDK集成）

5. 微调需要多少数据？效果如何？

数据需求：

基础功能微调：100-500条标注数据
复杂场景适配：500-2000条数据
专业领域优化：2000-10000条数据

效果预期：

基于RynnBrain只需几百条数据微调，效果就能超越Gemini 3 Pro，轻松实现SOTA。在导航任务中，微调后的模型成功率比基线提升2%-5%。

6. RynnBrain的训练数据来源是什么？

数据构成：

通用多模态数据：Video-Llama 3训练数据、LLaVA系列数据
具身认知数据：RynnEC模型训练数据、Sensenova-SI等
定位数据：5类具身定位任务标注数据
规划数据：R2R、RxR、OpenX-Embodiment等总计超过2000万对高质量数据对。

7. 部署到生产环境需要注意什么？

关键注意事项：

性能测试：在实际硬件上进行充分测试
安全验证：确保操作过程安全可靠
监控系统：建立完善的运行监控机制
备份策略：定期备份模型和配置
更新计划：制定定期的模型更新计划

8. RynnBrain的技术支持如何获取？

支持渠道：

官方文档：GitHub仓库中的详细文档
社区论坛：开发者社区在线讨论
Issue跟踪：GitHub Issues提交问题
邮件支持：官方技术支持邮箱
培训课程：定期举办的线上/线下培训

十、总结：具身智能的新里程碑

RynnBrain的发布标志着具身智能领域的一个重要转折点。作为全球首个具备时空记忆能力的具身大脑基础模型，它不仅解决了长期困扰行业的”时空遗忘”和”物理幻觉”两大难题，更通过开源策略为整个生态注入了新的活力。

技术突破的意义：

RynnBrain的成功在于它首次实现了”大脑对物理世界的深度理解与可靠规划”。这种能力让机器人不再是简单的指令执行者，而是具备了类人认知能力的智能体。30B MoE架构的设计更是实现了效率与性能的完美平衡，仅需激活3B参数就能达到72B模型的性能水平，这为具身智能的大规模部署扫清了技术障碍。

开源生态的价值：

达摩院一次性开源7个全系列模型的决策，体现了阿里巴巴在AI领域的开放胸怀和长远布局。这种开放不仅降低了行业门槛，加速了技术创新，更将推动整个具身智能产业进入一个协同发展的新阶段。RynnBrain-Bench评测基准的发布，更是为行业提供了统一的技术标准和质量标尺。

商业应用的展望：

从工业制造到家庭服务，从物流分拣到医疗康复，RynnBrain展现出了广泛的应用前景。其快速微调能力和高可靠性，让中小团队也能快速开发出高质量的具身智能应用。随着技术的不断成熟和生态的日益完善，我们有理由相信，RynnBrain将推动具身智能从实验室走向千家万户，真正实现AI从数字世界到物理世界的跨越。

对开发者的建议：

对于想要进入具身智能领域的开发者，RynnBrain提供了一个绝佳的起点。建议从以下步骤开始：