机器人模型
Natura-1
Natura-1 是 Nature Will 的首个通用物理世界基础模型：500 亿参数 MoE 架构，预训练于超过一百万小时人类自我中心经验，结合少量机器人数据后训练，可在 100 毫秒控制环内驱动 20 自由度灵巧手，完成复杂自然语言指令、零样本泛化和长时间多阶段任务。页面展示了真实双臂机器人基准得分与多个操作案例。
品牌：Nature Will
验证条件与证据
页面报告在真实双臂机器人（ROKAE AR5 配 Wuji 手）上评估；在 12 个能力维度基准中 Natura-1 Base 得 53.4、Agentic 得 59.1，而 π0.5 与 GPT-6-Astra 在同样灵巧手平台未得分（抓夹平台分别 13.5 和 16.7）；另有长时任务、零样本指令跟随和涌现行为演示。
能力局限
- 页面未提供权重、代码或数据访问，可复现性信息有限。
- 部分长时任务（标 †）使用了额外微调，不能等同于零样本结果。
- 缺少同类灵巧手基础模型的公开基线，基准比较为代表性基线而非完全同条件。
技术资料
- 输入
- 语言指令和视觉观测；预训练数据为超过一百万小时以自我为中心的人类经验，后训练使用少量机器人操作数据。
- 输出
- 20 自由度灵巧手的动作控制指令，执行 100 毫秒观测到动作闭环；输出零样本指令跟随、长时间任务执行与涌现行为。
- 适用任务
- 完成通用灵巧操作任务，包括装载与搬运、折叠柔软物料、书法书写、倒液体、舀取、使用工具、精密对齐等；能够遵循自然语言指令并进行零样本泛化。
- 适用平台／硬件
- 500 亿参数 MoE 模型、人类经验数据管线、20 自由度灵巧手控制栈
- 技术栈与依赖
- 统一数据湖仓、分布式训练引擎、Rust 编排层、CUDA 内核、50B MoE 架构。
公开范围与许可证
- 代码
- 未核对
- 权重
- 未核对
- 数据
- 未核对
- 硬件
- 未核对
资料介绍
Nature Will 发布 Natura-1，是其首个面向物理世界的通用基础模型。该模型为 500 亿参数混合专家（MoE）架构，在超过一百万小时以自我为中心的人类经验上预训练，并结合少量机器人数据进行后训练；它接收语言和视觉输入，在 100 毫秒控制环内驱动 20 自由度灵巧手。页面展示了在真实双臂机器人上的基准、长时任务、零样本指令跟随与涌现行为等结果。
使用与复现资料
- 预训练：从超过一百万小时以自我为中心的人类经验中恢复 3D 手部姿态，并进行层级动作标注。
- 后训练：使用少量机器人操作数据将预训练世界知识适配到 20 自由度灵巧手。
- 推理：Rust 编排层与融合 CUDA 内核将观测到动作延迟控制在 100 毫秒内。
资料来源
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