Академия DAMO от Alibaba запустила RynnBrain — бесплатную модель искусственного интеллекта для робототехники. Это первая крупная открытая модель китайского гиганта для физического ИИ. Проект размещен на Hugging Face и GitHub.

Модель построена на базе языковой системы Qwen3-VL. Доступны версии разной мощности. Базовая конфигурация использует 2 миллиарда параметров. Самая продвинутая работает по архитектуре MoE — Mixture-of-Experts.

RynnBrain решает ключевую задачу робототехники — взаимодействие машин с реальным миром. Система понимает связь пространства и времени. Это позволяет планировать действия роботов с учетом физических законов.

Модель умеет создавать карты окружения, предсказывать движение объектов и работать в ограниченном пространстве. Разработчики указывают на применение в условиях кухни или заводского цеха.

Выход RynnBrain усиливает конкуренцию между Китаем и США в робототехнике. Google разработала Gemini Robotics-ER 1.5. Nvidia выпустила Cosmos-Reason2. Alibaba теперь предлагает альтернативу с открытым кодом.

Пекин сделал робототехнику национальным приоритетом. Особый акцент на человекоподобных роботах. Власти видят в них путь к доминированию в физическом ИИ. Потенциальные сферы применения — от производства до гостиничного бизнеса.

Китайские компании последовательно выбирают стратегию открытого кода. Американские конкуренты держат передовые разработки за закрытыми дверями. Это фундаментальное различие подходов двух стран.

До RynnBrain открытые модели для физического ИИ создавали в основном университеты. Стэнфорд и Калифорнийский университет в Беркли вели основные проекты в этой области. Коммерческие компании предпочитали закрытые решения.

Alibaba меняет расклад сил. Крупная корпорация впервые выпускает мощную открытую модель для роботов. Это дает разработчикам по всему миру доступ к технологиям уровня технологических гигантов.

Архитектура MoE в продвинутой версии использует несколько специализированных подмоделей. Каждая заточена под определенный тип задач. Это повышает эффективность при сохранении универсальности.

Понимание пространственно-временных отношений — прорыв для роботов. Машины должны учитывать не только положение объектов сейчас, но и предсказывать их движение. Без этого невозможна безопасная работа рядом с людьми.

Бесплатная доступность на GitHub снижает порог входа в робототехнику. Стартапы и исследователи могут экспериментировать с передовыми технологиями без миллионных бюджетов на разработку.