据乐聚机器人消息，近日，乐聚公司宣布，其KUAVO 4 Pro机器人已完成蚂蚁灵波LingBot-VLA具身大模型的后训练适配，并基于95个真机操作场景进行了系统性测评。测评结果显示，LingBot-VLA模型在多项核心指标上表现领先，标志着乐聚已初步打通“基座模型-真机数据-后训练适配-多场景测评-反馈迭代”的完整闭环，建立起标准化的评估体系。
低数据量高效跑通模型，唯一双足本体稳定性得到验证
在本次测评中，乐聚的“夸父”双足人形机器人（886069）作为唯一参与评测的双足平台，成功实现了与LingBot-VLA模型的深度适配。依托该模型低门槛、高效率的特性，KUAVO 4 Pro仅需150条演示数据即可完成任务测试，显著降低了开发成本。测评涵盖的95个场景全面验证了机器人在视觉感知、双臂作业、末端控制及全流程任务执行上的综合能力，充分证明了其硬件基础的稳定性和软硬件协同能力。下一阶段，乐聚将围绕工业级人形/轮臂机器人KUAVO 5/5-W开展进一步的模型适配验证。
真机数据支撑模型训练，LingBot-VLA平均PS/SR指标领先
乐聚为LingBot-VLA模型的训练提供了全流程的真机数据支持。实测数据显示，以KUAVO 4 Pro为评价对象，使用乐聚真机数据训练的LingBot-VLA平均成功率（SR）为17.59%、平均过程得分（PS）为36.22%，两项核心指标均优于π0.5、GR00T N1.6等主流基线模型。其中，PS指标较基线π0.5高出9.87%，表明其在多步任务中具有更好的阶段推进与执行稳定性。
共筑开源繁荣生态，加速具身智能产业落地
乐聚已构建从数据采集、模型训练到真机推理验证的完整后训练工具链，旨在解决开发团队面临的“开发门槛高、真机适配难、迭代周期（883436）长”等核心痛点，助力技术更快落地。公司呼吁更多开发者与产业伙伴加入“人形机器人（886069）+”生态计划，共建开源生态，共同加速具身智能技术的规模化应用。
原文：后训练新突破！乐聚发布蚂蚁灵波LingBot-VLA实机评测结果（来源：乐聚机器人）
