优必选披露GPT-6 Astra测试：直接控制未成功，协同方案完成叠碗

10月30日，优必选披露了围绕GPT-6 Astra开展的六组真机与仿真测试结果。测试覆盖真机抓取魔方、抓取福袋、自主绕障，以及仿真环境中的篮子搬运、直接控制叠碗和结合世界模型叠碗，展示了从Astra直接控制，到调用自研Thinker-VLA执行操作，再到结合Thinker-WM预测动作结果、辅助决策的不同路径。

结果显示，Astra直接抓取魔方、仿真搬运篮子及直接叠碗均未完成；与专用具身模型协同后，机器人完成了福袋抓取、绕障移动及叠碗。其中，协同叠碗方案较直接控制方案的Astra Token消耗减少83.6%，API估算费用减少74.2%。

优必选表示，通用模型已具备较强的空间理解与机器人控制能力，能够理解场景、规划任务，甚至直接生成机器人动作，但从“会思考”到“做得好”仍有距离，如何将高层决策与连续、精细的动作执行有效衔接，仍是机器人走向实际应用的关键。