AGIBOT-Modell GO-3 Nano Preview führt RoboDojo-Rangliste an

Robotik

Das Robotik-Unternehmen AGIBOT hat mit seinem Modell GO-3 Nano Preview die Rangliste des Benchmarks RoboDojo für verkörperte KI angeführt. Das Modell erreichte einen durchschnittlichen Score von 61,90 Punkten und eine durchschnittliche Erfolgsquote von 56,42 Prozent. Damit liegt es vor GPT-6 Astra. Der Benchmark RoboDojo umfasst laut PingWest 42 Simulationsaufgaben und 18 Aufgaben mit echten Robotern.

In den Teilkategorien feine Manipulation, Ausführung über lange Zeiträume und offenes semantisches Verständnis erzielte GO-3 Nano Preview jeweils die Bestwerte: 78,65 Punkte, 68,21 Punkte und 61,71 Punkte. In den Kategorien Gedächtnis, Standard-Generalisierung und zufällige Generalisierung lag das Modell nicht vorn. RoboDojo ordnet das System als 'Agenten-plus-Weltmodell-Aktionsmodell' ein, nicht als reine Vision-Sprache-Aktions-Strategie. Auf der Rangliste sind nach Angaben von PingWest auch Modelle von Shanghai AI Lab, RobotEra, Tencent Robotics X, Li Auto und Xiaomi Robotics vertreten.

AGIBOT hat bislang keinen technischen Bericht zu GO-3 Nano Preview veröffentlicht, der Eintrag ist laut PingWest als Vorschauversion gekennzeichnet. Laut 36Kr wurde das Ergebnis am 27. Oktober bekannt, PingWest berichtete am 29. Oktober darüber.

Für mich zeigt diese Platzierung vor allem, dass AGIBOT sich erstmals öffentlich mit etablierten Laboren wie Shanghai AI Lab und Industriegrößen wie Tencent und Xiaomi messen lässt, statt nur eigene Zahlen zu präsentieren. Wer im Bereich verkörperte KI mithalten will, kommt an solchen offenen Ranglisten künftig kaum vorbei, weil sie eine Vergleichbarkeit herstellen, die einzelne Unternehmensmeldungen nicht bieten. Dass AGIBOT aber gerade in Gedächtnis- und Generalisierungsaufgaben zurückfällt, zeigt mir, dass die Spitzenposition nicht gleichbedeutend mit einem rundum überlegenen Modell ist.

Offen bleibt: Da AGIBOT noch keinen technischen Bericht zu GO-3 Nano Preview veröffentlicht hat, lässt sich die Einordnung als Agenten-Weltmodell-System nicht unabhängig nachvollziehen.

Quellen: PingWest · 36Kr Newsflashes