10月30日，启元具身研究中心发布面向机器人操纵任务的世界模型仿真器PrimeSim。在EWMBench基准上PrimeSim拿下6.09综合分位列榜首，高于GE-Sim（LTX）的5.82与GE-Sim（COSMOS2）的5.79，同时领先Thinker-WM、EnerVerse-FT、Qwen-RobotWorld与Sora2。在基于LIBERO设计的WorldSimProbe五项评测中，它拿下三项第一。
用视频生成模型替代传统仿真器
PrimeSim的路线分两阶段。第一阶段中训练基于30110小时精选机器人演示数据，覆盖人形、双臂、单臂、手持UMI设备等22种异构机器人平台，其中真实世界数据占比84%，人形机器人样本占比54.8%。核心设计包括统一动作表征，把头部、躯干、腰部、末端执行器、夹爪、底盘的控制信号编码进同一动作向量；帧对齐双路径条件注入，强绑定控制指令与生成运动；以及视角感知交错注意力，通过显式相机标识保证多视图一致。
第二阶段后训练解决自回归推演的稳定性问题。分块因果适配加四步一致性蒸馏支撑长序列连续仿真，以冻结双向教师模型为参照做Self-Rollout训练缓解误差累积，分层时序记忆在有界KV Cache内存储初始场景、稀疏长程历史与稠密近期运动。最终模型最长支持两分钟以上连续rollout。
对齐度与推理速度
最关键的一组数据是与真实仿真器的对齐程度。团队选取8个OpenVLA-OFT策略，在300个共享初始状态的设定下，PrimeSim与LIBERO原生仿真器的策略成功率相关系数r为0.99，MMRV为0.000，平均绝对误差2.8；对照组Wan2.2-FT的对应指标为r等于0.91、MMRV等于0.041、绝对误差8.3。
团队还在PrimeSim内部直接对OpenVLA-OFT做GRPO强化学习，每轮采样512条episode共计200轮更新，策略在原生仿真器上的成功率从61.7%提升至73.2%，在PrimeSim内的评估指标上涨11.8%，说明在神经仿真器中拿到的增益可以迁移回传统物理环境。少样本本体迁移方面，适配xArm 7、ViperX 300、UMI夹爪分别只需200、100、200步梯度更新，而仅经过通用预训练的模型在2000步更新后仍无可用效果。
推理性能方面，单张A100-80GB在4步去噪配置下达到10.12 TempFPS与30.35 ViewFPS，吞吐约为GE-Sim 2.0的4.5倍。消融实验显示多视角机制从单纯帧拼接的PSNR 16.30，叠加视角内交错注意力后达到24.56。权重、推理代码与训练代码即将开源。
用世界模型替代传统仿真器是今年具身智能的共同方向（千诀Polibrain世界模型发布：5类机器人复用），启元的差别在于把对齐度做到了可用于强化学习训练的精度。
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