機械人處理實驗室器具、液體轉移或其他需要接觸感知的工作時，往往要同時理解下一刻會見到甚麼，以及當下應該施加甚麼動作。InternW0屬於 Physical World Model，透過非對稱 video–action 架構，把未來視覺預測與連續控制放進同一套流程。
它採用 mixture-of-transformers backbone，由高容量 video expert 預測較長時間範圍的視覺變化，再由較輕量的 action expert 根據最新觀察調整動作。Observation-conditioned context routing 會隨視覺和物理回饋更新上下文；force 與 tactile channels 則在 contact-aware post-training 中加入，協助處理接觸場景。
訓練部分以 joint video–action flow matching 學習未來動態與控制策略，Wan VAE 負責影片編碼，DINOv3 encoder 提供當前視覺觀察。七個數據集合共提供 7,233.5 小時資料，涵蓋真實機械人軌跡、模擬操作，以及 EgoLab 的實驗室第一身影片。
- LIBERO 四個任務套件平均成功率達 98.6%
- RoboTwin 2.0-Full 平均成功率為 93.12%
- Clean2Random 平均成功率為 75.60%
- RTX 5090D 上每次動作更新需時 60.73 毫秒，模型端策略更新率為 16.47 Hz
InternW0較適合需要長程預測、即時反應和接觸控制的機械人研究與實驗室工作流。資料未有提供完整安裝或下載使用流程，讀者應按官方提供的 Paper、GitHub、Hugging Face 或 ModelScope 資源確認可用版本與存取方式。