PhysBrain 1.5 把機器人的「看懂」、「出手」、「預測下一步畫面」三件事，塞進同一個自迴歸模型裡。對做具身智能的人而言，最直接的體感差異是：不用再為理解、動作、預測各掛一個任務頭（task-specific head），全部以離散詞元（discrete tokens）在同一個 next-token prediction 目標下聯合學習。等於讓模型在推理時，能在語句、空間輸出、末端執行器軌跡、未來 RGB 影像之間自由切換。
對比同類路線，許多開源具身模型要嘛只做視覺語言理解，要嘛只做動作生成；PhysBrain 1.5 則強調三者共享詞彙表（vocabulary），並透過 ActionPiece 詞元把不同機械臂、控制配置統一在一個動作碼本（codebook）下。預訓練以人類互動影片為主，監督微調混入真人示教、真機軌跡與模擬經驗，等於把世界模型與策略模型壓進同一副骨架。
2B 與 8B 的權重已上傳 Hugging Face，開發者可透過官方評測工具 PhysBrainEvalKit 對齊 28 個具身基準測試。PhysBrain 1.5-8B 整體得分 72.5，在 14 個基準上排開源第一、10 個排第二。對機器人團隊或在做 VLA、世界模型研究的人，這套統一詞表的做法，是現時少數能把三者一齊端出來的開源選擇。
重點摘要：
- 三能力統一：理解、動作生成、未來狀態預測共享同一個自迴歸骨幹與 next-token 目標，無需任務專屬輸出頭。
- 基於 Qwen3-VL：以 Qwen3-VL 為起點，把語言、空間、軌跡與視覺詞元納入同一詞彙表。
- 2B 與 8B 開源：權重已釋出至 Hugging Face，2B 適合邊緣部署，8B 瞄準基準測試表現。
- 基準表現：PhysBrain 1.5-8B 在 28 個具身基準取得 72.5 整體分，14 項開源第一、10 項第二。
- 配套工具：PhysBrainEvalKit 評測工具與官方 Demo 已上線，方便重現結果與部署測試。