Genesis AI 发布 GENE-26.5 基础模型：单个模型实现单手打蛋、解魔方、弹钢琴

事件概述

Genesis AI 于 2026 年 5 月 7 日发布首个机器人基础模型 GENE-26.5，并公开一系列机器人操作演示。该模型在同一个权重下完成打鸡蛋、拧试管盖、弹钢琴、解魔方、切番茄等复杂任务，全程自主运行、1 倍速。前 1x 副总裁 Eric Jang 和宋舒然教授等业内专家转发赞叹。

核心信息

• 模型架构：GENE-26.5 采用 flow matching 对语言、视觉、触觉、动作等多模态数据进行联合轨迹建模，支持异构数据一起训练。同一个模型处理控制、状态估计、逆动力学等所有任务，缺失模态通过去噪推断。除钢琴用 RL 单独训练外，其余技能共享同一套权重。
• 硬件系统：配备 20 个可反向驱动自由度的灵巧手（Genesis Hand 1.0），与人手大小 1:1，覆盖柔软材料。自研中间件运行在 PREEMPT_RT 实时内核上，EtherCAT 通信 500Hz，端到端延迟最低 3ms，控制精度相比原厂控制器提升一个数量级。
• 数据采集：配套数据采集手套可无损映射人手动作，成本为传统方案的 1%，采集效率是遥操作的 5 倍。手套数据、第一人称视频、第三人称互联网视频三层来源，已收集超过 20 万小时多模态数据。
• 训练与评估：预训练遵循 scaling law，在 Genesis World 仿真器中做大规模闭环评估（每个数据点对应 200 个设置、150 小时机器人执行时间）。微调阶段每个新任务仅需 20-30 分钟数据（不到 200 episodes），预训练规模越大微调效果越好。
• demo 表现：烹饪场景 4 分钟完成 20 个子任务，成功率 90-95%（单手打蛋和用刀转移番茄 50-60%），操作速度约为人类的六七成。其他场景包括实验室移液、解魔方、做冰沙、吸管翻转、多物体抓取、线束整理、弹钢琴（约 130BPM）。
• 团队与融资：CEO 周衔（CMU 博士，Genesis 物理引擎发起人），总裁 Théophile Gervet（CMU 出身，前 Skild AI/Mistral AI 研究员）。2025 年中获 1.05 亿美元种子轮（Eclipse 和 Khosla Ventures 领投，Eric Schmidt 等参投），团队 60 人。

值得关注

• Genesis AI 采取全栈自研策略（硬件、控制、数据、模型、仿真），用“人手大小 1:1”灵巧手解决“具身差距”，使人类动作数据可直接迁移。
• 评估瓶颈通过仿真器大幅加速，CEO 表示模型迭代速度的真正限制在于评估。
• 团队计划很快公布第一个全身通用机器人，不局限于手部操作。