uni-robot-agent、Qwen3.8-Flash-NextでRoboDojo 31.39を達成

HF Daily Papersで紹介された論文「Democratizing Robot-Use Agents: A Unified Harness with Open Models」は、オープンウェイトのロボット利用エージェント(RUA)向け統合ハーネスuni-robot-agentを提案しました。このハーネス上でout-of-the-boxのQwen3.8-Flash-Nextは、特権的な入力なしでRoboDojo Score 31.39を記録し、GPT-6 Astra-RoboProbeの公開結果28.97を上回りました。

QwenはAlibaba Cloudが開発し重みを公開している大規模言語モデルのファミリーで、GPTはOpenAIが開発するAIモデルのファミリーです。

何が新しいか

論文によると、RUAはゼロショット操作で有望な結果を示してきた一方、フロンティアのプロプライエタリモデルへの依存が追加訓練の研究を制限していました。uni-robot-agentはオープンウェイトモデルでのロボット利用をサポートし、さらなる訓練にも対応する統合ハーネスで、RUA研究の民主化を目的としています。

評価結果

項目	値	条件
Qwen3.8-Flash-Next RoboDojo Score	31.39	特権的な入力なし、out-of-the-box
GPT-6 Astra-RoboProbe RoboDojo Score	28.97	公開済み結果
競争力を示した実世界タスク数	19	Qwen3.8-Flash-Next

Qwen3.8-Flash-Nextは、GPT-6 Astra-RoboProbeに加えて多くのVLA/WAMベースラインも上回ったとしています。

背景と意味

著者らはモデルの世代・ファミリー・規模を横断して分析し、効果的なロボット利用を4つの一般能力と結び付けました。そのうえで、将来のRUA訓練ではこれらの能力を共同で発展させるべきだと述べています。