商汤实测 GPT-6-Astra 并开源 SenseNova-RoboRSI 框架与 27B 具身模型

商汤在 12 个模拟评测和 8 款机器人上系统测试 GPT-6-Astra，并开源 SenseNova-RoboRSI 评测框架与 SenseNova-RoboRSI-27B-Preview 具身模型，称其任务完成成本为 GPT-6-Astra 的 1/50。测试显示，解除步数限制并允许访问训练集后，GPT-6-Astra 在 RoboDojo 上任务成功率达 81.9%，但叠碗平均耗时约 131 分钟、估算推理费用约 19 美元，把笔装进笔筒平均耗时 263 分钟、约 55 美元。开源框架将各 Benchmark 封装为独立 Docker 镜像并通过统一 HTTP API 提供环境交互与评分，27B 模型在 RoboCasa365 上成功率由 26.0% 提升至 46.5%，任务 Token 开销减少 73%。