英伟达 GR00T 2 不给示范时只有四成试次成功

英伟达给 GR00T 2 列开箱成绩时，用的是至少成功过一次的任务数，按每次尝试算的成功率要回到研究页才找得到：40%。

11 月 9 日，英伟达在机器人学习会议 CoRL 上发布机器人底座模型 GR00T 2，官方博客在开箱成绩一栏写它不需要针对任务的示范，50 个评测任务里有 40 个至少完成过一次。

我们的判断是：这篇发布稿里的三处说法，每一处都选了最好看的读法；GR00T 2 是一个要先喂示范、再做微调的底座，不是开箱即用的工厂大脑。

40/50 和 40% 是同一组实验

NVIDIA Research 的模型页把这组实验写全了：只给指令、不给目标机器人任何数据时，GR00T 2 成功了 40% 的试次；50 个任务里有 40 个至少成功过一次。

两句话说的是同一组实验，分母不同：

• 博客和 The Robot Report 的转述，用的是至少成功一次的任务数，读起来像八成；
• 研究页按试次计，十次里成功四次。

工厂要的是每一次都成功。研究页自己也承认，多数失败出在执行，某一步精度不够。读者该记住的是 40%，不是 40/50。

95% 要靠五次示范加半小时微调

博客的第二个数是每个任务给一次示范平均成功 71%，给五次升到 95%，没写别的条件。研究页补上了条件：每个任务录五次示范，机器人数据不到 3 分钟，再在一张 RTX 5090 上做 30 分钟的 LoRA 微调。五次示范后，50 个任务里有 37 个每次试都成功。

这组成绩是在一台装着两只 Sharpa 灵巧手的双臂机器人上测的。所谓没见过的任务，研究页写明是这台机器人自己的数据里没有，但出现在别的机器人数据或人类视频里。

英伟达的训练数据里有 402,730 小时的人类第一视角视频，其中 10 万小时以 Human-1M-100K 之名开放在 Hugging Face。

有人会说，五次示范、不到 3 分钟数据、单卡 30 分钟，适配门槛已经很低。这点我们接受。分析推断是，这恰好说明 GR00T 2 的卖点在快速适配，依据是零示范 40% 与五次示范 95% 之间的差距全靠微调补上；把它写成「开箱即用」，是把适配能力冒充成通用能力。

「开放」的模型今天下载不到

博客称 GR00T 2 是开放的前沿世界行动模型，并称在 RoboCasa365、RoboLab、RoboDojo、MolmoSpaces 四个榜单的所有类别里排进前三。

博客没有给出这四个榜单上的具体分数，也没有给出权重的发布日期和许可证；研究页的代码链接旁标注 12 月可用。研究页上今天能点开下载的，是那 10 万小时人类视频数据集。

富士康把它用在服务器制造自动化、西门子在多个工业场景评估、Nexuni 在测洗衣处理，这些都出自英伟达博客，是企业宣称，没有一个公开数字。

只值得交给自己有机器人的研发团队

GR00T 2 值得用，但只给一种团队：手上有自己的机器人、愿意为每个新任务录五次示范、12 月拿到代码后自己复测的研发团队。想买一个装上就干活的工厂机器人大脑的人，这里没有你要的东西。在 12 月代码放出之前，宣传稿里的 40/50 和开放两个字，都只是英伟达自己的说法。

40% 才是 GR00T 2 不教就会的真实水平，五次示范才是它的入场券。