于 RoboChallage 真机评测中，DM0得单差事与多差事双项第一，目前位居榜单全球第一。
相比去岁发布之1.0版本，Dexbotic2.0实现之具身原生之全面晋级，具备五大核心优势：模块化架构，将具身智能体系拆成三块可逍遥组合之“乐高模块”，V（Vision encoder）、L（LLM）、A(Action Expert)模可独力晋级、替换与混搭，便于快速试验新模型，并适配不同硬件与差事场景。
原力灵机合伙者汪天才表示，"PyTorch让每名研讨者皆能快速验证想法，Dexbotic 2.0要做之为同样之事——让每名掘发者皆能用乐高式之方式搭建自己之具身应用。
数据显示，2025年我国高技艺货品出口额达5.25万亿元，同比增益13.2%，其中专用装备领域增速尤为亮眼，增益20.6%。
DM0具有两大优势：一为从0始操练之具身原生大模型，联手阶跃星辰联手操练，除之深度融合多模态互联网讯息外，还涵盖驾驶举止数据、机器者操作、导航等具身场景特有之多传感数据。
原力灵机CEO唐文斌表示，2026年不为具身智能之元年，而为具身原生之元年。
DM0首创广义动作解锁繁差事。
二为 DM0没有把模型限制于单一硬件或特定场景，而为于预操练阶段体系混合抓取、导航、全身控制三类核心差事，并覆盖 UR、Franka、ARX、UMI、Aloha、R1-Lite、Realman、DOS-W1等8种差异显著之机型，得强跨机型之泛化与迁移本领。
为什么不从第一行代码就为机器者而写。
" 同时全面支多源数据混合操练，用同一套操练历程，让模型齐步学会“看懂全球”与“动手操作”；此外，Dexbotic 2.0还实现一统具身操作与导航、一统模仿修习与强化修习、标准化具身掘发全流程，从“数据—操练—评测—硬件”四名环节形成闭环。
规模化落地 原力灵机发布具身应用量产工流 DFOL 基于此，原力灵机于业内首次提出“具身原生”概念：具身智能从诞生之初就需立足确凿全球，聚焦“繁氛围中精准成苍生差事”，并发布全球首名具身大模型 DM0。
据之解，原力灵机进一步推动机器者走进工厂，实现具身规模化场景落地，原力灵机发布具身应用量产工流 DFOL（Distributed Field Online Learning），核心为通过“硬件通用+模型智能”之模式，使机器者既能保较高效能与确定性，又有接近苍生之灵活性与随顺性。
不同于市面上多数 VLA 模型仅有224-384像素之输入分辨率，DM0专属768×768高分辨率设计，实时推演延迟仅60ms，于工业级精细功课中表现优异。
据介绍，DFOL 枢纽革新于于数据回流机制：现场产生之操练片段（episode）与负样本块（negative chunk）实时回传云端，形成“云端操练-现场执行-数据回流-模型更新”之延续演进闭环，使体系能够于确凿工氛围中不断自我改善，实现柔性制造力之延续改良。
（定西） 面向掘发者之具身原生掘发框架Dexbotic 2.0 据介绍，DM0以2.4B 参数量，实现之业内最高之智能密度，尤其于精细操作场景中表现突出。
DM0构建方位推演思维链,把氛围感知、差事体谅、运动筹划与精细执行串成闭环，使模型能够于繁确凿场景中稳固成高精度操作,实现机器者之动作不局限于手上，拍照与发送指令一样行。
“过往大家于争论用哪名大模型来改，吾等直接跳出此名疑难——为什么要改。
首名具身大模型 DM0与阶跃星辰联手操练 2月10日消息，原力灵机发布首名具身原生大模型 DM0、具身原生掘发框架 Dexbotic 2.0、以及具身原生应用量产工流 DFOL。
现场，原力灵机还发布之首名具身原生掘发框架Dexbotic 2.0。
”唐文斌谈到，原力灵机认为，不仅仅为一名“能于机器者上运行之大模型”，而为一名“智能本原与形成机制皆根植于物理交互之新AI范式”。