通用大模型的能力边界被一个做具身机器人的公司用九B参数的小模型撕开了一道口子。这事发生在2026年10月19日，大晓机器人发了视觉空间锚定增强型具身基模型ACE-Brain-0.6，按照21经济网和上观新闻当天下午披露的材料，这个模型在八项视觉空间锚定评测里有六项超过OpenAI的GPT-6 Astra，七项国际公开基准平均分七十四点五三，压过GPT-6 Astra的七十三点六八。差距只有零点八五分，拆开看更细：Where2Place是七十六点五五对七十一点一零，RoboSpatial是七十四点八二对六十九点五五，单点最大领先超过五点二七分。界面新闻的快讯标注了时间，网易的同源报道也保留了同一个数据口径。这组数字背后不是一个简单的榜单胜负，而是大模型厂商在追求跨场景通用能力时，把细粒度几何定位和复杂空间关系判断这种看似基础的感知能力，留出了一个成本极低的切入窗口。
先把参数口径说清楚。ACE-Brain-0.6里的零点六是版本号，不是参数量。根据21经济网和上观新闻的报道，这个模型的实际参数规模是九B，基于Qwen3.5-9B做监督微...