WorldOracle 世界模型评测平台发布，用真机实测给行业“测谎”

机器人明明抓空了，世界模型却预测它成功抓起了水果。

这不是科幻桥段，而是行业的普遍现象：给定完全相同的初始画面和动作序列，主流世界模型可以生成一段画面逼真、却与真实执行完全相反的视频。

如果不是把预测画面和真实执行放在一起逐帧对照，这次失败就被完美地掩盖了——而这类偏差，正在主流世界模型中系统性存在。

10 月 16 日，全球首个以真实执行为标尺的动作驱动世界模型评测平台 WorldOracle 正式发布，并向开发者开放评测提交。 项目由智元、NVIDIA、普林斯顿大学、得克萨斯大学奥斯汀分校、多伦多大学的研究人员联合完成，团队既有世界模型研发者，也有评测基准研究者。

WorldOracle 直击行业一直没有基准正面回答的问题：给定一组动作，模型预测的未来，和真实发生的过程，究竟差多少？

01 三个"压力测试"，对世界模型"测谎"

过去一年，世界模型生成的视频越来越逼真，但"像不像"和"真不真"是两回事。当世界模型被用作机器人的"预演沙盘"——筛选动作方案、评估策略、生成训练数据——一次失败操作在模型里被预测成成功，机器人就会系统性高估自己。

此前的评测要么在仿真环境里跑，要么只考文本驱动的视频生成。WorldOracle把考场搬到了真机实录现场：预先采集真实操作的画面与动作序列，让模型在相同条件下开放回放生成预测，再与真实执行逐帧对照。真实操作里的抓空、掉落、洒水被完整保留——准确预测失败，同样得高分。

WorldOracle 给这种"预测与真实执行的吻合程度"起了一个名字：执行一致性（Execution Coherence）。一个可靠的世界模型，必须扛住三重压力测试——

因果服从：模型必须严格跟随给定动作序列，包括错误的动作、失败的操作。现实抓空了，预测出抓空才是满分答案；把失败"脑补"成成功，就是幻觉。

分布迁移：动作可以来自人类遥操作，也可以来自机器人策略的自主执行——后者带着停顿、抖动和临场修正，模型不能只会应付"标准操作"。

时序耐力：不是预测前 10 秒像不像，而是连续操作 120 秒后，误差是否还在可控范围内。

这三重压力测试，WorldOracle 全部用真实世界的执行记录做标尺：预先采集真实操作的画面与动作，让模型在相同初始画面和动作序列下开放回放（open-loop replay）生成预测，再逐帧对照真实执行评分。

对已有基准的对比研究发现，WorldOracle 是目前唯一同时做到"动作条件化 + 真实数据 + 含失败样本 + 长时序 + 多本体 + 多视角 + 策略自主执行分布"七项的评测基准——此前最接近的工作要么依赖仿真环境，要么只考文本驱动的视频生成。

02 335条真机轨迹、四成失败样本，考卷本身先过了"可信度测试"

WorldOracle 的考题全部来自真机实拍，且是全球首个把"失败"当核心考点的世界模型基准：

335 条评测轨迹：智元精灵G2机器人 100 条、YAM 机器人 75 条、人类第一视角手部操作 100 条、G2策略自主执行 60 条，每条约 2 分钟；

约 40% 的交互片段是失败或次优执行：抓空、掉落、洒水都被完整保留——这是全球首个把"失败"当作核心考点的世界模型基准；

03类任务覆盖 4 种物理形态：水果抓取（刚体）、挂毛巾（柔性体）、倒水（流体）、开合抽屉（关节体）；

训练配套：团队新采集了 1,779 条 G2 训练轨迹（含约 20% 失败片段），并为 YAM 配套公开的 ABC-130K 数据集；人类手部场景则完全零样本（zero-shot）考验模型的泛化能力。

评测流程对参赛者非常友好：无需自采真机数据，用评测集提供的初始画面和动作序列生成预测视频提交即可，平台自动对照真实执行评分。

值得一提的是标注管线的"工业化"程度：VLM 为每个交互片段的结果关键帧自动生成物理判据（如"绿色杯子已被夹爪抓住"），SAM3 逐帧分割物体、机械臂和人手区域，评测聚焦在真正发生交互的地方——而不是让大面积背景稀释误差。

阅卷标准也经受了检验：119 名参与者对 128 对预测进行盲评（预测匿名、随机排序、与真实执行对照），四项指标与人类判断的一致率为 88.1%–93.2%，Spearman 相关性 0.72–0.82。

即使在分差极小、肉眼难辨的样本组里，一致率也显著高于随机水平——分数差距小，人类偏好依然跟着指标走。

控制实验进一步证明：关键区域指标随交互区域内的失真加重而单调下降，但背景单独变化时几乎不动——指标抓的确实是"交互处的错误"，不是背景噪声。

WorldOracle 真实操作数据展示：覆盖刚体、柔性物体、流体与关节物体交互，基于相同初始观察和动作序列，对照真实执行检验预测结果

03 七个模型同台大考：五个发现，个个扎心

研究横评了 7 个代表性动作驱动世界模型：IRASim、Ctrl-World、DreamDojo、Cosmos 3、GE-Sim 2.0、JointControlVideo、OSCAR。成绩单读起来像一部"大型翻车现场纪录片"，但每一条翻车记录都指向明确的技术坐标。

发现一：机械臂会"演戏"，物体才是说谎者。

把空间对齐指标拆成"机械臂"和"被操作物体"两部分后，所有模型无一例外出现巨大落差：G2 人工操作轨迹上，IRASim 机械臂得分 78.8，物体仅 29.1，相差近 50 分；Cosmos 3 是 89.4 对 45.4；即便最强的 GE-Sim 2.0，机械臂 100.0、物体也只有 62.8。

也就是说：机械臂的运动被精确复刻了，但它对世界造成的影响——水果有没有被抓走、毛巾有没有滑落、水有没有进杯——模型其实"没看住"。 机械臂伸到哪里只是操作的一半，"这一动带来了什么"才是机器人真正需要预演的东西。

发现二：120 秒，是多数世界模型的"记忆极限"。

把预测窗口从 10 秒逐步拉长到 120 秒，衰减曲线触目惊心：G2 人工操作数据上，GE-Sim 2.0 的单视角综合分从 10 秒时的 86.1 跌至 120 秒的 63.4，而其余模型在长时程末端只剩 26.7–35.1 分。

按完整轨迹计，DreamDojo 从 50.56 掉到 27.08，Cosmos 3 从 53.99 掉到 26.60——短时预测的分数，几乎不能用来预判长时表现。

在世界模型开始承担机器人闭环训练的当下，"熬不过两分钟"意味着它目前还撑不起长程规划。

发现三：动作跟得越准，越会掩盖结果的错误。

最发人深省的发现是：空间对齐和物理结果正确，是两种独立的能力。

GE-Sim 2.0 在完整轨迹上多视角一致性高达 96.96、空间对齐 73.49，但物理状态正确性只有 60.26——机械臂在所有相机视角里都"演得很像"，水果的结局却可能完全是错的。

论文中的极端案例：一段预测的空间对齐 80.8 分，物理状态却是 0.0 分（抽屉实际全关，模型预测成了拉开）。

这解释了为什么单一指标、单一只看"像不像"的评测会失灵：一个模型可以在所有视角里精确地撒同一个谎。

发现四：换了"司机"，成绩大幅跳水。

WorldOracle 首次把"机器人策略自主执行"作为独立考区：由 π0.5 策略在真机上闭环运行产生动作，带有人工操作中没有的犹豫、抖动和中途修正。这一换考区，部分模型成绩大幅下滑——Ctrl-World 的物理状态正确性从人工操作下的 51.15 跌至自主执行分布的 27.22。只会应付"标准操作"的世界模型，离真实机器人工作现场还有距离。

发现五：人手，是当前世界模型的"绝对盲区"。

零样本参与人类手部场景的三个模型集体垫底：即便表现最好的模型，物体区域保真度也只有 15.2 分。高自由度的关节运动、可变形的手部外观、精细的接触力学——精准预测"手与物体的交互"，仍是全世界模型都没有攻克的难题。 而这恰恰是通用机器人（末端执行器是灵巧手）路线最需要的能力。

04 开放提交：给模型迭代的"试金石"

WorldOracle 已公开榜单和提交指南，支持开放权重与闭源模型。注册审核后，开发者可按模型支持的本体与赛道提交预测视频，查看综合分、分项成绩与逐段对比视频。

对开发者，这套评测把"我的模型变强了吗"拆成了可以验证的具体问题：

一次改进，是让物体的运动更真实了，还是只是让机械臂更"上镜"了？

对失败操作的误判，减少了吗？

预测拉长到两分钟后，提升还在吗？

随着世界模型加速进入机器人规划、策略评估和训练管线，这些问题不能再靠"看起来很像"来回答。

世界模型预测得怎么样，把它生成的未来，和真实发生的过程放在一起看。

欢迎研究者与开发者参与评测。