比Astra更懂物理空间，ACE-Brain API来了

近日，继ACE-Brain-0.6在六项空间锚定评测中超越GPT-6 Astra后，大晓机器人正式推出ACE-Brain-0.6 API。随着训练数据从110万条扩展至约150万条，模型七项公开Grounding基准平均得分提升至75.41，进一步扩大对Astra的领先优势，推理速度也实现超越。此次API开放，将具身空间智能转化为开放共享的基础能力，赋能全球开发者创新，加速构建面向真实物理世界的具身智能技术生态。

GPT-6 Astra的出现，证明了通用大模型向物理世界迁移的巨大潜力；但机器人从“知道要做什么”到“准确知道在哪里做、如何与环境交互”，仍需更专业的物理空间智能能力——精准感知空间、理解物体关系、判断交互区域，并将抽象任务转化为可执行的物理空间信息。通用具身智能决定机器人能够想多远，专业具身智能决定机器人能否真正理解物理世界、准确行动；二者可在不同能力维度上相互补充、协同进化。

围绕这一关键能力，大晓机器人持续推进ACE-Brain-0.6技术进化。此次升级将高质量空间锚定训练数据由约110万条扩展至150万条，依托规模化、自动化、可验证的数据管线，进一步提升模型在目标识别、空间定位与交互理解等方面的表现。从平均得分大幅提升到推理速度超越Astra，ACE-Brain-0.6再次验证了数据Scaling驱动专业具身能力持续跃升的技术潜力。

如果说评测领先Astra，让ACE-Brain-0.6的技术实力被行业看见，那么此次API开放，则让这一能力真正走向开发者。通过ACE Hub，开发者无需独立部署模型，即可快速调用ACE-Brain-0.6的空间锚定能力，探索其在机器人操作、智能零售、物流分拣及空间智能应用中的潜力，大幅降低技术验证与应用开发门槛。

真实世界的智能价值，最终不由参数规模决定，而取决于能否精准理解、可靠行动。未来，大晓机器人将持续推进具身基模型能力进化与技术开放，让专业具身空间智能成为更多开发者可使用、可验证、可创新的基础能力，加速物理智能从技术领先走向真实场景应用。