アリババは2月24日（現地時間）、ロボティクス向けオープンソース基盤モデル「RynnBrain」を発表した。
RynnBrainは、Qwen3-VLに基づき、環境認識や空間・時間の理解、タスク計画を実現し、物理的な実世界タスクの推論と実行が可能である。モデルは2Bおよび8Bパラメータのdense、30B-A3BパラメータのMoEバリアントに加え、計画、ナビゲーション、空間推論の3種の用途特化型も提供される。
独自のRynnScaleシステムでファインチューニングが行われ、複数のベンチマークで主要な他モデルと競争力のある結果を示した。GitHubやHugging Face、ModelScopeで利用できる。
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CodeZine編集部（コードジンヘンシュウブ）
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