Maum AI机器人基础模型RoboMME得分67.42%创新高
Maum AI旗下WoRV团队推出融合世界模型的PonderPounce-WM，在RoboMME基准测试中刷新公司纪录。
据etnews.com报道，Maum AI于2026年11月1日宣布，其机器人研究团队WoRV开发出新的机器人基础模型PonderPounce-WM，该模型在公司内部使用全球机器人基准测试RoboMME进行的评估中取得67.42%的成功率，创下公司新纪录。
PonderPounce-WM将此前的PonderPounce模型与可预测未来情况的世界模型技术相结合。该模型能够预测自身动作发生后0.5秒、1秒和2秒时周围环境的变化。其轻量级世界模型结构只预测决策所需的关键视觉特征，而非生成完整的未来视频，从而降低了计算量。
在实际机器人硬件上进行的实时异步控制评估中，该模型录得67.44%的成功率。
Maum AI表示，目标是在今年年底前将该模型提升至RoboMME上90.50%的人类水平成功率。公司还在推进制造、物流、农业、建筑和国防领域的示范应用，具体成果预计于年底前后公布。
此前模型与项目支持
9月，上一代PonderPounce模型在RoboMME上得分60.83%，排名第一，领先于美国Physical Intelligence的Pi 0.5和中国基于阿里巴巴Qwen-VL的模型等全球机器人AI模型。此次世界模型开发得到韩国科学技术信息通信部“Physical AI Leading Technology Development”项目的支持。
快速问答
PonderPounce-WM在RoboMME上的成绩是多少？
Maum AI内部评估中成功率为67.42%，创公司纪录；在真实机器人硬件的实时异步控制评估中为67.44%。
PonderPounce-WM的世界模型有什么特点？
它能预测自身动作后0.5秒、1秒和2秒的环境变化，且只预测决策所需的关键视觉特征，不生成完整未来视频，以降低计算量。
Maum AI的目标是什么？
公司计划在今年年底前将模型提升至RoboMME上90.50%的人类水平成功率，并在制造、物流、农业、建筑和国防领域推进示范。