招商局狮子山实验室发布具身推理模型「驭物™ Lion-ER-35B-A3B」

核心事实

据量子位报道，招商局先进技术研究院下属狮子山人工智能实验室发布具身推理视觉语言模型「驭物™ Lion-ER-35B-A3B」。该模型采用MoE混合专家架构，总参数约35B，每个Token仅激活约3B参数。团队称，在不显著增加推理开销的前提下，模型在十项主流具身相关基准上实现全部指标上涨，部分核心能力超过参数量更大的模型。评测采用avg@4口径，即每题独立作答4次取平均，十项基准等权综合均分为65.29。目前模型已在Hugging Face开源权重，采用BF16 Safetensors格式，原生兼容Transformers、vLLM、SGLang等推理框架。

背景与影响

报道指出，机器人要可靠执行现实任务，需读懂三维空间关系、捕捉物体状态变化并研判任务进度，而视角变化混淆物体身份、误判相机运动、错估任务进度都会直接导致执行失败。该模型的技术路线并非堆砌训练数据，而是搭建「能力牵引的具身数据引擎」：先把具身推理拆解为实体、空间、时序、物理、可供性、任务、社会、证据等8个一级领域、39项二级能力，再通过「能力编译」将能力目标转化为训练题目，并以评测结果反哺数据迭代。其监督训练集共含312380条样本，素材池覆盖31个数据源、约430万条记录。团队表示，后续将面向具身Agent拓展工具调用、多轮交互与执行反馈等训练数据。

限制与来源

上述基准成绩、样本规模与能力描述均来自发布方与报道原文，尚未见独立第三方复现验证；模型的实际表现随任务、数据与部署环境而异，具体可用性、许可证条款与使用条件请以Hugging Face模型页及官方当前信息为准。本文不构成任何投资或采购建议。来源：量子位（www.qbitai.com），模型地址为 https://huggingface.co/cmriat/lion-ER-35B-A3B 。