首届蚂蚁灵波具身大模型挑战赛15强出炉，48小时真机决赛将启

事件核心：发生了什么

根据AIbase于2026年11月9日发布的报道，首届蚂蚁灵波具身大模型挑战赛的决赛名单已于11月6日公布。15支战队、59名选手从全球1855支队伍、3252名参赛者中晋级，进入线下决赛。参赛者覆盖13个国家、648所高校、科研机构、科技公司和具身智能团队。

本届比赛以预赛任务成功率作为主要排名依据，并对表现突出的队伍进行了复评，最终确定前15名。晋级选手来自清华大学、北京大学、复旦大学、上海交通大学等高校，上海人工智能实验室及中科院相关院所，以及阿里巴巴、快手、普渡机器人等企业。算力合作方AMD透露，预赛GPU数量由原计划的200块增至350块，两个阶段累计提供超过34万GPU小时算力支持。

为什么重要

具身大模型强调模型与物理环境的实时交互，与纯文本或图像生成任务相比，对训练、推理和真机部署的要求更高。此次挑战赛的规模与算力投入，目前公开信息显示处于行业较大水平，反映出学界与产业界对具身智能落地路径的持续关注。

赛制上采用“预赛成功率筛选+48小时真机决赛”，意味着晋级队伍不仅要跑通算法，还要在有限时间内完成真实机器人环境下的调试与任务执行。这类设置更接近工程落地场景，可能成为观察具身大模型从仿真走向真机的重要窗口。

对用户/开发者/创作者的影响

对开发者而言，赛事公开的评测任务和成功率指标可作为具身模型能力的参考坐标，但需注意其结论仅适用于本次比赛设定的任务与条件，不构成永久排名。对关注算力生态的团队，AMD的GPU投入规模也提示了具身模型训练与推理背后的硬件成本。

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对普通用户和创作者，短期内直接可用的产品变化有限；更值得跟踪的是决赛中涌现的真机交互方案，是否会被转化为开源工具、API或机器人产品能力。

值得关注的后续

一是决赛48小时真机环节的具体任务设置与完赛率，能否反映模型在非结构化环境中的稳定性；二是晋级团队背后的高校与企业，是否会在赛后公开模型、代码或技术报告；三是赛事成果能否进入实际机器人产品线，而非停留在竞赛演示阶段。

来源：AIbase