深度机智发布PhysBrain 1.5，开源模型首次比肩GPT-6 Astra

物理AI正成为2026年全球人工智能的关键赛道。大模型历经三年发展，将语言理解与推理能力推向新高，但当行业开始追问模型能否进入真实世界并执行操作时，新的挑战随之出现。

Google DeepMind于2026年7月30日发布Gemini Robotics 2，基于Gemini 3.5 Flash构建具身推理大脑ER 2，尝试让机器人边看视频边规划下一步。OpenAI GPT-6近期也引发关注，其推理、编程与多模态理解能力进一步提升。

Robocurve的一项实验将GPT-6 Astra部署在真实机械臂上，在20次积木放入碗任务中完成19次，Claude Fable 5.1完成8次。但同一测试中，在蓝色拼图块对位插入凹槽这类毫米级精细任务上，GPT-6 Astra成功率从95%降至10%。顶尖大语言模型在具身精细操作上仍存在明显瓶颈。

在此背景下，北京海淀中关村企业深度机智于2026年9月9日正式发布物理基座模型PhysBrain 1.5。该模型在28项公开基准上取得72.5的综合均分，位居参评开源模型首位，与GPT-6 Astra的73.3、Gemini 3.6 Flash的73.0差距缩小至1分以内。

深度机智未追求参数规模或技术热点，而是沿人类学习的技术路线，将物理智能基础模型作为核心战略方向持续深耕。GPT-6 Astra的机械臂实验也印证，扎实的基础模型是决定物理智能上限的关键变量。

在28项基准测评中，PhysBrain 1.5获得14项开源第一、10项开源第二，在空间理解、动作生成、未来状态预测的完整能力链条上均跻身开源模型前列，提供从环境理解到任务执行的系统性基础能力。

PhysBrain 1.5已全面开源，技术报告、2B与8B模型权重、评测工具包均向社区开放。

Project Page: https://deepcybo-physai.github.io/PhysBrain-1.5 Hugging Face: https://huggingface.co/collections/DeepCybo/physbrain-15 Evaluation Kit: https://github.com/DeepCybo-PhysAI/PhysBrainEvalKit

开源第一，比肩顶尖闭源：中国物理AI基座模型站上全球前沿

物理基座模型评测难度较高。评估PhysBrain 1.5的28项公开基准按五大能力维度组织：视觉空间感知、空间与多视角理解、具身认知与规划、空间指向与可供性、视觉轨迹推理。

在这套多维测试中，PhysBrain 1.5-8B取得72.5的综合均分，位列开源阵营第一。