宇树科技发布新一代通用人形基础模型UnifoLM-WLA-1.0：官方项目页给出约6B参数、约2500小时高质量真机数据，单模型统筹54项桌面操作与10项全身操作共64项任务；具身推理底座UnifoLM-ER-1-4B在16项多模态基准中有7项领先参评开源模型，Where2Place得分82.0、EmbSpatial得分88.9。Hugging Face已放出ER-1与ER-Flow权重，WLA-Base与部分后训练代码仍标注待发布。 人形赛道拼完本体，下一张牌是不是开源大脑？宇树科技在项目页与Hugging Face集合页同步亮出UnifoLM-WLA-1.0：定位为新一代通用人形机器人基础模型，公开口径约6B参数，并宣称将逐步开放模型、代码与数据集。智东西9月18日长文对该发布做了产业侧解读；本站核对以官方项目页与模型卡数字为准。 能力边界写得很具体。官方称模型在约2500小时高质量真机数据上训练，覆盖多种本体与作业场景；单检查点统筹64项任务——54项桌面操作加10项全身操作，并支持二指夹爪与多种五指灵巧手。桌面侧例子包括叠衣服、收纳餐具；全身侧包括倒垃圾、铺床、整理鞋等。这是公司自报的真机评测清单，不等于客户产线连续班次的接管率承诺。 推理底座UnifoLM-ER-1-4B基于Qwen3-VL-4B，训练样本超过500万条。项目页表格显示，在16项多模态感知与理解基准中，该模型有7项领先表中参评的开源模型；Where2Place得分82.0（GPT-6 Astra为69.0），EmbSpatial得分88.9（GPT-6 Astra为83.3）。技术叙事强调交互中心的世界建模：用光流抽出未来动态区域，再经VQ-VAE离散，与末端位姿、手部关节、下肢关节三路动作Tok… 对本站读者，文内挂库内机型「宇树科技 Unitree / G1」，封面使用已有机型图。开源进度也要分开读：Hugging Face集合已上线UnifoLM-ER-1与UnifoLM-ER-Flow权重，项目页对完整WLA-Base与部分后训练代码仍标Coming soon。后续更值得盯的，是权重与数据集是否按清单释出、64项以外的失败模式分布，以及开发者二次适配到非宇树本体的公开案例。
