盖世汽车获悉 2026年9月23日，灵初智能正式发布新一代具身基础模型Psi-R2.5。该模型采用高层规划与低层控制的双层架构，并依托自研的强Pair Data数据标准，旨在解决具身智能领域的人机数据对齐难题。
Psi-R2.5采用高层规划器与低层控制器协同的双层架构。上层规划模型以QwenVL3.5-4B为骨干网络，负责长时序任务理解与智能拆解，将复杂自然语言指令转化为精细化子任务；下层控制模型以Wan2.2-IT2V-5B为骨干网络，对接环境观测与任务指令，输出机器人可执行的连续操作轨迹。双层级模型基于同一套高质量预训练数据完成联合训练。
在数据层面，灵初智能提出强Pair Data标准，要求在交互对象一致的基础上实现场景细节逐帧对齐与时序轨迹匹配。为规模化获取此类数据，该模型采用逆向生成技术，通过调用Psi-W0世界模型，基于高精度机器人执行轨迹反向生成匹配的人手示教视频。该技术可将普通手机或相机拍摄的人手操作视频，转化为精准的机器人视觉画面与可执行动作序列。
针对模型部署与泛化，Psi-R2.5配套了灵巧手HIL人在回路与RL强化学习后训练框架。该框架仅需少量示教数据即可快速微调适配复杂场景，经过数轮迭代可在1至2个工作日内将任务成功率提升至99%。此外，模型支持上下文学习，可将人类示范视频实时转化为机器人视角的提示词，使机器人在无需更新参数的情况下零样本泛化执行新任务。
灵初智能指出，具身智能的核心商业价值在于通过模型与数据技术降低行业现场的部署、适配与迭代成本。目前，Psi-R2.5基于10万小时高质量数据完成训练，并配备了包含50项高难度复杂任务的真机多任务专属评测集，用于客观衡量模型的组合泛化与复杂场景适配能力。
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