中国物理AI新突破，PhysBrain1.5登顶开源榜，空间智能能力媲美GPT-6Astra

在人工智能技术快速发展的今天，如何让大模型真正走进真实世界，成为行业关注的焦点。2026年9月9日，一家来自北京海淀中关村的初创公司——深度机智（DeepCybo），正式发布了其物理基座模型PhysBrain 1.5，这一成果不仅在技术层面实现了重大突破，更为全球开发者提供了探索物理智能的新起点。

根据官方发布的评测数据，PhysBrain 1.5在28项公开基准测试中取得了72.5的综合得分，与排名第一的GPT-6 Astra（73.3分）和Gemini 3.6 Flash（73.0分）的差距已缩小至1分以内。这一成绩表明，深度机智通过专注于物理智能基础模型的开发，成功在空间理解、动作生成和未来状态预测等核心能力上，跻身开源模型的第一梯队。

值得注意的是，PhysBrain 1.5并非单纯追求参数规模或追逐技术热点，而是采用了独特的“人类学习”技术路线。这种策略使得模型在处理复杂物理任务时展现出显著优势。例如，在一项针对机械臂的操作测试中，GPT-6 Astra虽然在“积木放入碗”这类任务中表现出色，但在需要毫米级精度的“蓝色拼图块对位插入凹槽”任务中，其成功率从95%骤降至10%。这充分说明，尽管顶尖大语言模型在通用理解方面已达到很高水平，但在精细操作等具身任务上仍存在明显短板。

深度机智创始人兼CEO张明远表示：“我们选择了一条不同于巨头的路径，专注于打造扎实的物理智能基础模型。我们认为，只有将基础模型做深做透，才能真正突破物理智能的上限。”这一理念在PhysBrain 1.5的研发过程中得到了充分体现。该模型不仅在多项单一任务上取得了优异成绩，更在整体能力链条上实现了全面领先。

为了推动物理智能领域的开放创新，深度机智决定将PhysBrain 1.5全面开源。项目页面（https://deepcybo-physai.github.io/PhysBrain-1.5）、Hugging Face（https://huggingface.co/collections/DeepCybo/physbrain-15）以及评测工具包（https://github.com/DeepCybo-PhysAI/PhysBrainEvalKit）均已向全球开发者开放。这意味着，无论是学术研究还是产业应用，开发者都可以基于这一基座模型进行二次开发，共同探索物理智能的更多可能性。

“我们相信，物理智能将成为未来人工智能发展的重要方向。”张明远补充道，“通过开源的方式，我们希望能够吸引更多优秀的开发者加入这个领域，共同推动技术进步。”

这张图表清晰展示了GPT-6 Astra与Fable 5.1在直接机器人控制任务中的性能对比。数据显示，GPT-6 Astra在成功率上高出2.4倍，同时成本降低2.3倍。相比之下，Fable 5.1虽然成本更低，但成功率仅为GPT-6 Astra的八分之一。

这张雷达图直观呈现了PhysBrain 1.5在全球嵌入式评估排行榜上的表现。可以看到，PhysBrain 1.5在多个关键维度上均处于领先地位，特别是在空间理解和动作生成方面表现尤为突出。

这张图片展示了物理智能技术的多种应用场景。从实验室环境中的精密操作，到医疗护理场景中的人机协作，物理智能正在逐步渗透到各个领域，为人类生活带来更多便利。